¿Tu organización quiere situarse a la vanguardia de las tendencias digitales y la innovación? Entonces necesitas un plan para implantar una estrategia de datos eficaz. Hemos publicado recientemente contenido muy útil sobre estrategia de datos, tendencias, organizaciones y mucho más. Explora estos recursos a continuación.
Webinars
Cómo escalar data science en tu organización
En esta serie de webinars, Ramnath Vaidyanathan, vicepresidente de investigación de producto en DataCamp, presentará nuestro marco IPTOP (infraestructura, personas, herramientas, organización y procesos) para crear estrategias de datos y escalar data science de forma sistemática dentro de una organización.
- Parte 1 ofrece una visión general del marco IPTOP y de cómo encaja cada elemento para habilitar estrategias de datos escalables.
- Parte 2 se centra en las herramientas y la infraestructura necesarias para escalar y democratizar data science, junto con buenas prácticas de implantación.
- Parte 3 profundiza en los compromisos al adoptar distintas estructuras organizativas, los roles clave de datos en el siglo XXI y más.
Charla junto al fuego con Zach Dean-Mayer: data science, GPT-3 y aprendizaje automático automatizado
Data science y machine learning han cambiado de forma radical cómo tomamos decisiones, creamos productos y automatizamos flujos de trabajo y procesos. En esta conversación, Zach Deane-Mayer, vicepresidente de data science en DataRobot, nos mostrará los casos de uso en los que data science y machine learning han aportado más valor a las organizaciones. También compartirá su visión sobre los avances en machine learning, como el modelo GPT-3 de OpenAI y el uso de deep learning con datos tabulares, y comentará el auge del aprendizaje automático automatizado a partir de su trabajo en DataRobot.
Tendencias y predicciones de datos 2021: el año de la competencia en datos
La revolución de data science hace que lo posible llegue a todas partes, permitiendo organizaciones y sociedades con competencia en datos, donde todo el mundo cuenta con las habilidades necesarias para estar informado, como ciudadanía y como plantilla. En este webinar, Ramnath Vaidyanathan, vicepresidente de investigación de producto en DataCamp, Richie Cotton, arquitecto del programa de formación, y Adel Nehme, evangelista de data science, repasarán ocho grandes tendencias en infraestructura, habilidades y herramientas de datos para el próximo año y más allá.
Cómo data science impulsa el futuro del sector de automoción
La automoción es una de las industrias más antiguas del mundo moderno, pero va mucho más allá de fabricar coches. Todas las funciones de negocio, desde la fabricación hasta el desarrollo de apps móviles, están presentes en el sector. En este webinar, Michael Crabtree, lead data scientist en Ford, hará un repaso por una amplia variedad de casos de uso de data science que te inspirarán a cuestionar ideas en una industria con solera mediante nuevas formas creativas de dar forma al futuro de la fabricación y la movilidad.
Operacionalizar los datos en grandes organizaciones
Las grandes organizaciones son intrínsecamente diferentes a las startups jóvenes o incluso a las empresas medianas. Suelen llevar más tiempo operando, tienen requisitos de cumplimiento más estrictos y culturas corporativas que se remontan a generaciones. En este webinar, Maksim Pecherskiy, ex CDO de la ciudad de San Diego y lead data engineer para el Development Data Partnership en el Banco Mundial, desmitificará los retos específicos de operacionalizar data science en grandes organizaciones, cómo pueden poner en marcha su práctica de data science lo antes posible y cuáles son las mejores prácticas que fomentan una cultura basada en datos en entornos de gran tamaño.
Democratizar los datos en organismos públicos
La «democratización de los datos» es uno de los términos más populares cuando hablamos de madurez organizativa en datos. Acompaña a Alex Scriven, senior data scientist del gobierno de Nueva Gales del Sur en Sídney (Australia), mientras desglosa qué significa democratizar los datos en un entorno gubernamental. También compartirá buenas prácticas concretas y accionables para impulsar la democratización de datos en la administración y presentará casos prácticos sobre lo que puede ocurrir cuando esta democratización empieza a calar.
Charla junto al fuego con Quinn Lathrop: liderar data science en DataCamp
Data science y machine learning han cambiado de raíz cómo tomamos decisiones, creamos productos y automatizamos flujos de trabajo y procesos. En esta conversación, Quinn Lathrop, head of data science and psychometrics en DataCamp, nos guía por los casos de uso de data science en educación y cómo está impulsando la tecnología educativa, las mejores prácticas para equilibrar objetivos de producto con objetivos de investigación, el papel del equipo de datos en la creación de una cultura de datos y una visión general de la ciencia de datos que impulsa DataCamp.
Storytelling para una data science con más impacto
A medida que los equipos de datos buscan escalar su impacto en toda la organización, las personas de data science suelen invertir mucho tiempo en optimizar y perfeccionar modelos. Con demasiada frecuencia acaban descuidando lo que puede ser el criterio más importante para escalar: la aceptación por parte del usuario final. En este webinar, explicamos cómo el storytelling permite a los equipos de datos presentar los mismos hechos con un marco claro que ayuda a resaltar lo más relevante de su trabajo. Compartimos consejos y trucos con casos reales para convencer a los usuarios finales más escépticos.
El camino hacia la competencia en datos
En este webinar, Ramnath Vaidyanathan, VP de investigación de producto en DataCamp, desglosa las cuatro etapas de madurez en datos por las que pasan las organizaciones: desde reactivas en datos hasta en escalado, progresivas y con competencia en datos. También aclara las características definitorias de cada etapa en términos de infraestructura, personas, herramientas, organización y procesos. Por último, detalla los pasos que deben seguir para pasar de una etapa de madurez a la siguiente.
Lo que L&D debe saber sobre competencia en datos
Aunque hay muchos posibles motivos por los que fracasan los programas de transformación digital, una razón crucial es no reconocer que una transformación de datos sostenible y a escala de toda la organización es un requisito previo para una transformación digital exitosa. Invertir en herramientas e infraestructura para habilitar esa transformación de datos es relativamente directo, pero el pilar más difícil de abordar es la creciente brecha de habilidades en analítica y competencia en datos. En este webinar, trataremos todas las áreas clave de competencia en datos dentro de las organizaciones. También desglosaremos las principales personas de datos presentes en cualquier organización, permitiendo a los equipos de learning & development escalar itinerarios de aprendizaje personalizados para su gente de forma sistemática.
Forma a tu equipo para prosperar en la era basada en datos
El futuro del trabajo son los datos. A medida que la cantidad de datos en el mundo crece exponencialmente, aprender habilidades de data science es cada vez más importante para que profesionales de todos los sectores tomen decisiones empresariales basadas en datos. Para responder a esta necesidad, los equipos de formación deben desarrollar con rapidez programas de capacitación en data science escalables y de alta calidad, y usar datos para medir su eficacia. Descubre cómo Bloomberg se asoció con DataCamp para ofrecer un programa de aprendizaje mixto centrado en enseñar tecnologías de datos a cientos de personas del equipo Global Data de Bloomberg en todo el mundo.
White papers
Tendencias y predicciones de datos 2021: el año de la competencia en datos
Este año estamos al borde de una gran aceleración. Organizaciones de todo el mundo buscan aumentar su resiliencia digital y, en ese proceso, ser más basadas en datos. La revolución de data science siempre ha hecho posible lo imposible. Sin embargo, la verdadera revolución de data science hace que lo posible se generalice, permitiendo organizaciones y sociedades con competencia en datos, donde todas las personas cuentan con las habilidades necesarias para estar informadas, como ciudadanía y como profesionales.
Nuestra guía de open source en data science
En las últimas décadas, las tecnologías digitales han transformado por completo nuestra forma de vivir. Desde cómo nos comunicamos hasta cómo hacemos negocios, el software ha cambiado la manera en que hoy se genera valor. Uno de los mayores catalizadores de la adopción y el desarrollo de tecnologías digitales es el software de código abierto, que permitirá a las organizaciones aprovechar al máximo sus datos y crear soluciones, procesos y productos transformadores con machine learning y data science. Descubre todo lo que necesitas saber sobre open source en data science en nuestra nueva guía exclusiva.
Los factores que diferencian a quienes marcan el paso de quienes lo siguen no son tecnológicos, sino su cultura basada en datos, los insights que extraen al analizar y mejorar sus servicios, y las habilidades de competencia en datos que fomentan. Para alcanzar esa competencia, las organizaciones están impulsando la formación continua en datos y los equipos de L&D se vuelven clave en la estrategia a largo plazo. En este white paper, desmitificamos las herramientas utilizadas por los profesionales de datos en cualquier organización basada en datos y proponemos una estrategia de learning & development centrada en personas, con ocho perfiles clave a tener en cuenta.
The Data Leader’s Guide to Upskilling
Para lograr competencia en datos, las organizaciones están apostando por la formación continua y las personas líderes de datos son parte integral de la estrategia a largo plazo. En este white paper, desmitificamos las herramientas utilizadas por profesionales de datos en cualquier organización basada en datos y proponemos una estrategia de aprendizaje y desarrollo basada en personas, con ocho perfiles clave a considerar para la capacitación en roles de datos.
Transformación digital en finanzas: formación continua para una era basada en datos
Aunque el cumplimiento normativo, la calidad de los datos y la infraestructura son retos clave a la hora de operacionalizar data science a gran escala, ninguno es más urgente que la brecha de habilidades en competencia en datos. En este white paper, detallamos los retos específicos de la formación continua para competencia en datos en el sector financiero, los casos de uso de mayor impacto que las organizaciones de servicios financieros pueden empezar a implantar hoy mismo y las habilidades necesarias para ponerlos en marcha.
