DataCamp Digest es nuestro boletín con las últimas novedades e ideas sobre todo lo relacionado con la ciencia de datos. En esta edición analizamos el futuro del empleo, comentamos nuevas herramientas y tecnologías, exploramos el futuro de la regulación de la IA y mucho más.
El futuro del empleo en la era de la IA | Boston Consulting Group
Este informe de BCG estudia el impacto de la IA y la automatización en el mercado laboral de varios países clave. Propone medidas que gobiernos y organizaciones pueden adoptar para mitigar los efectos de la automatización, con el desarrollo del talento como una de las más importantes.
Llegan nuevas regulaciones de IA, ¿estás listo? | Harvard Business Review
El uso de sistemas de IA ya es generalizado y los reguladores están estableciendo límites para garantizar un uso responsable. En este artículo, Andrew Burt repasa los esfuerzos regulatorios recientes y cómo pueden prepararse las organizaciones para asegurar que sus modelos cumplan con la normativa.
Analytics es un caos | Benn Stancil
Benn Stancil, de Mode Analytics, habla sobre la naturaleza creativa, desordenada y no lineal de la ciencia de datos y la analítica. Si alguna vez te atascas al resolver un problema de datos, recuerda: «el desorden es parte del progreso».
OpenAI lanza un fondo de 100 M$ para startups | OpenAI
OpenAI, la organización detrás de GPT-3, lanza un fondo de 100 millones de dólares para startups que aprovechen sus herramientas, especialmente «en ámbitos donde la inteligencia artificial pueda tener un efecto transformador —como la salud, el cambio climático y la educación— y donde las herramientas de IA puedan empoderar a las personas ayudándolas a ser más productivas».
Buen data scientist, mal data scientist | Ian Whitestone
Una publicación breve y directa que resume qué diferencia a un buen data scientist de uno malo.
Reconocimiento de voz sin supervisión | Facebook AI
El equipo de Facebook AI aprovecha el aprendizaje autosupervisado para desarrollar un modelo de reconocimiento de voz capaz de aprender cualquier idioma sin datos de entrenamiento. Es un gran avance para el reconocimiento de lenguas con datos de entrenamiento limitados.
Power BI llega a un notebook cerca de ti | Microsoft
Microsoft ha creado un nuevo paquete de Python que permite incrustar Power BI directamente en Jupyter Notebooks. Esto facilitará mucho integrar historias de datos potentes y editables directamente en Jupyter Notebooks.
Lecciones sobre plataformas de ML — de Netflix, DoorDash, Spotify y más | Ernest Chan
Ernest Chan desglosa los componentes de las plataformas de ML que hoy impulsan los modelos de las empresas de datos más avanzadas.
Microsoft Recommenders | Microsoft
Un repositorio de GitHub creado por Microsoft que recoge sus mejores prácticas para crear sistemas de recomendación, con Jupyter Notebooks incluidos. Echa un vistazo a la sección de proyectos relacionados para repos similares sobre PLN, visión por computador y más.
Thinking in data | Paige Bailey
Si usas Visual Studio, esto te interesa. Thinking in data es un conjunto de extensiones para VS Code que potencian tus flujos de trabajo de analítica y ciencia de datos en Visual Studio.
Greykite: una biblioteca de forecasting flexible, intuitiva y rápida | Reza Hosseini
El equipo de datos de LinkedIn ha liberado como open source su biblioteca de forecasting Greykite en Python. Lee la entrada del blog para saber en qué se diferencia de otros paquetes de predicción y cómo la aplicaron a problemas de forecasting en LinkedIn.
Flat data | GitHub
El equipo de GitHub ha lanzado herramientas que facilitan trabajar con datos y visualizarlos directamente en GitHub.
Webinar: cómo crear culturas basadas en datos
En este webinar, Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Chief Data and Analytics Officer regional en Allianz Benelux, profundiza en todos los aspectos de cómo construir una cultura de datos.
White paper: guía de madurez de datos para tu organización
En esta guía presentamos un marco para evaluar y escalar la madurez de datos en toda la organización, definimos las distintas etapas por las que pasa y proponemos una hoja de ruta de iniciativas para alcanzar la fluidez en datos.
Podcast: #63 el pasado y el presente de la ciencia de datos
En este episodio de DataFramed, Adel conversa con Sergey Fogelson, vicepresidente de Data Science and Modeling en Viacom, sobre cómo ha evolucionado la ciencia de datos en la última década y los grandes retos que aún afrontan los equipos de datos.
