El pegamento de las empresas

Hoy, al salir de clase, una alumna me ha comentado que era arquitecta, que tras trabajar en obra estudió marketing, y ahora que trabajaba en una inmobiliaria había decidido estudiar “temas de datos”. Le he dicho que tenía un perfil muy interesante por su capacidad adquirida de entender distintos mundos y de mediar entre ellos. Y es que estoy convencida de que este tipo de perfiles, aunque muchos aún no tengan ni nombre, van a ser cada vez más y más necesarios.

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¿Tu estrategia de inteligencia artificial ha tomado tierra?

A estas alturas de la película, está claro que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse. Hay numerosas publicaciones escritas acerca de que es el motor de la cuarta revolución industrial y, si bien aún quedan bastantes piezas del puzzle por montar o incluso por definir (calidad de los datos, formación, legislación, ética, …), lo cierto es que nos encontramos en medio de un mercado hirviendo y cociéndose alrededor de todo lo que tenga que ver con inteligencia artificial. Parecemos una olla de lentejas.

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La inteligencia artificial busca nuevo nombre

¿Habéis leído “La Historia Interminable”? Recordaréis entonces que, en la obra de Michael Ende, Bastian es un niño que se encierra a leer un libro en el desván de su colegio. En él, descubre que el reino de Fantasía está en peligro porque la Nada está avanzando y destruyéndolo. Poco a poco se desvela que esa Nada, guarda relación con la enfermedad de la Emperatriz Infantil, la soberana de Fantasía se está muriendo y nadie sabe el porqué. Fantasía se muere porque los niños han dejado de creer en ella, y para que reviva, Bastian debe darle un nuevo nombre a la Emperatriz Infantil.

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Unificar la información sanitaria para hacerla accionable

Las piezas del puzzle tecnológico para cambiar nuestro sistema sanitario están listas, pero hace tiempo que falta el orquestador.

Este fin de semana he tenido la enorme oportunidad de unirme al proyecto Top4ELA de la Fundación Francisco Luzón.

La Fundación Francisco Luzón tiene como objetivo mejorar la calidad de vida de los afectados por la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA): los enfermos, sus cuidadores y familias. Para ello realiza una serie de actividades increíbles e inspiradoras, uniendo a todos los agentes que pueden estar implicados.

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Algoritmos predecibles y aburridos

Llevo un tiempo peleándome con los algoritmos de las redes sociales… A Facebook ya lo di por perdido hace unos meses (más información aquí), ahora estoy con Twitter.

Mi problema es que me aburre mi muro. Sigo a más de 500 cuentas en Twitter, pero siempre veo lo mismo, de las mismas cuentas.

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Lo siento, pero esto no es un número

Uno de los errores más habituales que he visto a la hora de realizar análisis de datos tiene que ver con un error de concepto básico sobre los tipos de datos. Y esto me preocupa.

El proceso es el siguiente:

  1. Data Scientist abre un .csv con la herramienta que sea.
  2. Selecciona las columnas numéricas, descarta las demás (pista: no sabe qué hacer con ellas).
  3. Utiliza las columnas numéricas (sin normalizar, transformar, ni nada) para realizar distintos análisis.
  4. Saca conclusiones.

Error.

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Los motivos por los dejé Facebook o el proceso para dejar una adicción

Hace 3 meses que lo dejé. Reconozco que él puso todo de su parte para que lo nuestro funcionara (o eso pensaba él), pero los dos habíamos cambiado demasiado desde que nuestra relación comenzó y lo cierto es que llegó un momento en el que entendí que teníamos intereses diferentes…

Fuera el tono novelesco, lo cierto es que dejé Facebook hace más de 3 meses, y lo que quisiera contar son dos cosas: mis motivos y el proceso.

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La estructura de los datos

Cuando penséis en lo mágica que es la inteligencia artificial, el machine learning o el deep learning, echadle un vistazo a los resultados de la búsqueda “neurona artificial” en las imágenes de Google. Los primeros resultados son un escaneo de un libro de hace décadas. ¡Incluso se adivinan las letras de la página trasera!

Y es que la inteligencia artificial, y el conjunto de algoritmos guays que llenan las portadas y nos lleva a todos de cabeza, hace años que no cambian mucho

A pesar de que suelo hacer este tipo de críticas a la inteligencia artificial (al humo que rodea a esta ciencia, más bien) creo firmemente en que sí que puede aportar mucho valor en las empresas. Siempre que dejemos de tratarla como si fuera vudú. El machine learning (el área que comúnmente llamamos inteligencia artificial) no es magia, son algoritmos, recetas. Y las recetas necesitan buenos ingredientes para que el plato salga rico.

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Algunas consideraciones antes de afrontar un Máster en Analítica de Datos

Varias personas me han pedido que les recomiende un máster para dedicarse a esto del Data Science… y el caso es que no hay un anillo para todos los dedos. Lo cierto es que la era de los datos en la que estamos ya embarcados necesitará (necesita) cientos de miles de profesionales expertos en análisis de datos. Todos somos ya conscientes de que conceptos como el big data, la inteligencia artificial o la transformación digital han llegado para quedarse y muchos ven en el análisis de datos una oportunidad profesional. Es por ello que mucha gente con diferente background (ingeniería, economía, derecho, matemáticas, comunicación, …) desea transformarse en un profesional de los datos.

Sin embargo, convertirse en un especialista en datos requiere de una formación específica en diferentes disciplinas. Analítica de datos, big data, data science, inteligencia artificial, business intelligence, machine learning, … todos esos conceptos pueden estar en el título del máster, y son los que “atraen” al estudiante. Pero no hay un programa perfecto para todos. Si realmente quieres estudiar un máster de este tipo, creo que hay algunos factores que debes sopesar.

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¿Dónde se mueven las mujeres emprendedoras?

A raíz de la noticia de hoy de El Referente sobre las 75 mujeres emprendedoras más prometedoras del 2017 y ya que dice que estoy “Obsesionada con el reconocimiento de patrones”, me he lanzado a ver qué patrones tienen estas mujeres emprendedoras 🙂 He utilizado el motor de Inteligencia Artificial que tenemos en Leads Origins para analizar y segmentar a aquellas que incluían su perfil de Twitter en la noticia. Aquí las conclusiones.

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