Café de Datos: Top de Podcast Episodios por Temporadas – Podcast y Libros Datlas

En Febrero 2020, por la pandemia COVID-19, en el equipo de Datlas estábamos preocupados por cómo íbamos a continuar a ser relevantes y poder sobrevivir como startup a esta difícil época. Tras algunas colaboraciones, participamos en algunos podcast de colegas emprendedores y comenzamos a identificar que había una oportunidad de hablar de analítica de datos y transformación digital en un podcast en español.

Fue así como nació «Café de Datos», una primera versión de un vehículo en formato voz que muy pronto se convertiría en algo más grande (Academy). En Diciembre de 2020 nos reconocieron como el Top15 la categoría de Tecnología. En Diciembre 2021 nos han reconocido episodios que llegaron al Top40 en México total categorías. En esta columna te compartiremos los episodios más escuchados por temporada.

Desarrollamos una métrica para poder hacer «comparables» los rankings. Usamos las «Reproducciones por día desde la publicación del episodio». Y en este sentido compartimos el Top3 de cada temporada.

Top 5: 1era Temporada

Analytics – ¿Qué demonios son los analytics y cuándo es el momento de iniciar?

Analytics – Big data en mi organización ¿Cómo la inicio?

Invitado: Aldo Valadez – ¿Cómo hacer analytics a lo grande (en Corporativos)? (ft. BANREGIO)

En conjunto, estos capítulos nos apoyaron a darnos a conocer y a empezar a generar una comunidad entre los y las profesionales que más sabían del tema de analítica en el Norte del País.

Top5: 2da Temporada

Invitado: Edwin Hernández de Farmacias del Ahorro – Analítica en farmacias y equipos de alto desempeño (Estilo Moneyball)

Café de Opinión – Nuestra reflexión de «Social Dilemma» documental de NETFLIX

BONUS – Cómo cerramos el 2020 y Tendencias en tecnologías 2021

Estos episodios nos ayudaron a implementar nuevos formatos de episodios, los de analytics y otros dedicados para emprendedores.

Top5: 3era Temporada

BONUS: Charla INCMTY 2021 – Analítica en el sector inmobiliario – Presentación de casos de Uso

BONUS: Invitado Dr. Miguel Flores – Analítica y econometría espacial – ¿Qué es y para qué sirven los datos geo-referenciados (mapas)?

Invitado: Fernando Franco, Puente de Silicon Valley y conductor del «Valle de los Tercos» – «La situación de Silicon Valley post-pandemia y las habilidades para profesionales que buscan un futuro digital sostenible»[Fin de Temporada 3]

La 3era temporada ya nos había colocado una bara muy alta. Teníamos que superar el Top15 el próximo año. En este sentido las cintillas comenzaron a aparecer, invitad@s internacionales y obtuvimos los primeros patrocinios.

Top5: 4ta Temporada (Vigente)

Invitado: Néstor García – Data Champion: Traduciendo necesidades de negocios en iniciativas de analítica para la organización del futuro

Analítica de datos en recursos humano (HR Analytics) – Invitado: Álvaro Martínez de PepsiCo

¿Cómo estudiar el mercado del Retail? – Invitado: Jorge Pale de Nielsen

Es la temporada que actualmente está transcurriendo. Próximamente cerrará con un par de capítulos más. Realmente disfrutamos más los diálogos, hemos notado que más escuchas se quedan hasta el final y hemos aprendido a sacar mayor valor de las y los invitad@s. Todo esto comienza a sumar y ser preparativos para Datlas Academy.

¿Cuál ha sido tu episodio favorito? Te invitamos a compartir @DatlasMX

Hasta aqui el blog de hoy. Y esta última nota es para agradecerles a l@s miembros de nuestra comunidad por un 2021 de seguimiento. Te deseamos lo mejor en estas festividades navideñas o en este receso si te lo llegas a tomar.

-Equipo Datlas-

«Keep it weird»

AIRBNB En la zona metropolitana de Monterrey – DATLAS COLUMNA DE INVESTIGACIÓN

En Monterrey NL y su zona metropolitana cuenta con las condiciones necesarias para ser cede del turismo mundial, entre sus distintas empresas que promueven el turismo de negocios, sus grandes centros médicos que impulsan el turismo medico, así como los cientos de lugares y atractivos a visitar.

Todos estos visitantes a la sultana del norte tienen la misma necesidad, el hospedaje. Sin duda esta ciudad tiene cientos de hoteles distribuidos por toda la ciudad, pero una alternativa atractiva para miles de turistas es la de un Airbnb. Esta solución para hospedarse esta presente en la zona metropolitana y a continuación veremos algunos datos importantes que hemos encontrado analizando la oferta de esta compañía en la ciudad de Monterrey.

** También te puede interesar nuestro complemento a este análisis escrito en la columna de «Análisis de AIRBNB para México: Mérida Vs. Monterrey»

¿Cuántos Airbnb’s hay en la zona metropolitana de Monterrey?

Para finales del 2021 en Monterrey y su zona metropolitana se contabilizaron un total de 2,408 Airbnb’s. De todos los municipios de la zona metropolitana, si contabilizamos los alojamientos que hay en los municipios de: Monterrey, San Pedro, San Nicolás y Santa Catarina estos suman una cantidad de 2,189 o el 91% de todos los Airbnb’s.

¿Cuáles son los tipos de alojamiento y cual es la distribución?

Airbnb es famoso por tener una variedad enorme de tipos de alojamiento, desde un Ovni en el Reino Unido hasta una cueva en la cara de una colina en Francia1. Sin embargo, en Monterrey y su zona metropolitana los distintos tipos de alojamientos se pueden agrupar de manera sencilla en 4 grupos, los alojamientos enteros, las habitaciones privadas, las habitaciones competidas y los alojamientos distintos que podemos agrupar como otros.

** Te puede interesar nuestra columna de: «AIRBNB en CDMX»

¿Cuáles son los rangos de precios de Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey?

Algunos datos que podemos encontrar a considerar los precios por noche de los alojamientos por municipio son la media del precio, así como el precio mas barato y mas caro.
La media mas alta la tiene el municipio de Santiago con $1,460, pero el precio mas alto por noche se encuentra en el municipio de Monterrey con $16,060.
El precio mas bajo de alojamientos por noche se encuentra por igual en $200 pesos en los municipios de Monterrey, San Pedro y Santa Catarina.

¿Cuál es la capacidad de huéspedes de Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey?

Cada uno de los alojamientos de Airbnb tiene una capacidad de huéspedes distinta, sumando la capacidad en todos ellos en la zona metropolitana de Monterrey tenemos un total de 9,198 personas.

¿Cuál es da derrama económica de Airbnb en una noche en la zona metropolitana de Monterrey?

Suponiendo una ocupación del 100% en los alojamientos de Airbnb de la zona metropolitana, para noviembre del 2021, la derrama económica por noche seria de $3,139,120 pesos.
Con la distribución por municipio de la siguiente manera:

¿Cómo utilizar el mapa?

Por tiempo limitado, hasta el 1ero de Diciembre del 2021. ACTIVA TU CUENTA EN www.datlas.mx/register y solicita escribiendo a direccion@datlas.mx tu acceso a la plataforma

**Te puede interesar «DASHA: El Dashboard de Turismo con información para Nuevo León»

Conclusiones

Los Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey son importantes para la derrama económica de la ciudad, estos no solo tienen una aportación directa, sino que son parte importante de la derrama indirecta, al facilitar que distintos tipos de turistas visiten la ciudad y disfruten de la amplia variedad de actividades que hay que disfrutar.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Fuentes

1.- https://www.dwell.com/article/unique-airbnb-fund-weirdest-home-rentals-e665f737

GEOFENCING EL FUTURO DEL MONITOREO TURÍSTICO – Investigación Datlas

En Datlas somos apasionados de la analítica de datos, es por ello que nuestro objetivo es usar cada una de las metodologías y herramientas para reunir información relevante y convertirla en decisiones para todas aquellas organizaciones del empaquetamiento por el tipo de industrial.

En este caso les hablaremos acerca del «geofencing» que puede ser utilizada de manera potencial en la industria del turismo y organizaciones vinculadas a esta industria, durante el blog desarrollaremos el contexto, la composición, el uso y la oportunidad de la analítica utilizando la práctica del «geofencing».

** Te pudiera interesar ¿Cómo funcionan los AGEBS?

¿Qué es el Geofencing?

El geofence es un perímetro delimitado de manera virtual en un área geográfica que mediante un sofware recupera información importante de conectividad proporcionado vía GPS y mediante el uso de datos de un dispositivo móvil. Así estableciendo una valla virtual para diferentes alcances de mercadotecnia principalmente en usuarios de aplicaciones tecnologicas.

What Is Geofencing? | A Primer to Geofence Marketing | Datarade

Componentes del Geofencing

La composición del geofencing es un tanto compuesta para llegar el objetivo de reunir la geo localización de los dispositivos los compoenentes onstan de:

  • Valla Virtual Desarrollada: Creada por desarolladores del sofware en específico para almacenar la información recuperada de cada dispositivo
  • Conectividad (Dipositivo Móvil): Se necesita de una gran cantidad de usuarios y la conexión por medio de datos o WIFI para hacerlo posible
  • Activación GPS (Localización): Es importante el requerimiento de la activación del GPS para cada uno de los dispositivos móviles
Car dealers use geofencing to pinpoint shoppers and pull them in with ads |  Automotive News

** Te pudiera interesar también: ¿Cómo hacer Isocronas en QGIS?

¿Cómo puede ser utilizado?

El geofencing se utiliza cómo herramienta para apalancar las áreas de las industrias en dónde la potencialidad del mercado sea siempre la conectividad de los usuarios entre los usos más relevantes son:

  • Turismo: En el turismo se puede utilizar esta técnica vía antenas proximidad en dónde los usuarios se conecten por medio de WIFI y logren conectarse registrando algunos datos importantes (edad, sexo, procedencia, etc)
  • Geo-analíticas: Por medio de este apartado se puede definir ciertos datos demográficos en zonas, municipios o colonias que se encuentren al entorno al conectarse por medio de datos por medio de una aplicación o página web,
  • Seguridad: El geofence es un técnica tambien de seguridad en dónde haya oportunidad de generar notificaciones cuando entren o salgan del área delimitada esto ayudando a los usuarios más vulnerables.
  • Marketing: Dentro del marketing es un uso potencialmente valorado, ya que por medio de las aplicaciones o páginas webs se realiza esta técnica de una valla virtual dónde ya se encuentre analizado el entorno y la venta de os productos o servicios se encuentre más dirigida.
Geofencing Use-Cases: Where to Use Geofencing in 2021? | Beaconstac

Oportunidad de Analítica en Turismo

Para la industria del turismo es una técnica que sustenta la trazabilidad de los visitantes, desde que llegan al aeropuerto o centrales de autobuses hasta los diferentes puntos de interés que hay en las ciudades grandes y con potencial de turismo.

Actualmente una herramienta la cual creamos en Datlas sucede con la visualización de información turística que se integra el MONTERREY TRAVEL INTELLIGENCE DASHBOARD impulsado por el Clúster de Turismo de Monterrey en el Estado de Nuevo León.

Uno de los objetivos es la integración de datos de antenas de proximidad que hay en los diferentes puntos turísticos en el área metropolitana de Monterrey, con esta metodología podemos realizar un análisis de trazabilidad de visitantes que se conectan vía WIFI desde diferentes terminales de aereopuerto hasta los puntos turísticos de interés en la ciudad.

Con esta información podemos tomar decisiones respecto a la localización e intereses de los visitantes en dónde más desean estar, así como la derrama económica de la ciudad y las áreas de oportunidad que podemos analizar con esta información.

** Te puede interesar ¿Cómo encontrar clientes potenciales usando mapas?

WHAT and HOW of geofencing advertising and emerging trends in 2019 |  Quantamix Solutions

Hasta aqui la columna de hoy, si conoces a alguien que esté liderando una transformación digital y estrategias de analítica en su organización compárte este blog.

Déjanos tus comentarios.

Datlas

-Keep it weird.

Fuentes:

1 semana usando la cámara del PIXEL 6 (GOOGLE) en México – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Google lanzó su primer celular 100% «GOOGLE». Esto significa que, similar a lo que hizo APPLE con sus IPHONE con chip propio, ahora Google hizo lo suyo con los nuevos PIXEL 6 impulsando el chip TENSOR. Tuvimos la oportunidad de echarle el ojo a este nuevo chip enfocado en MACHINE LEARNING que lanzó el gigante tecnológico y en este blog te contaremos un poco de nuestra experiencia.

Búsqueda en Google Trends para México de los últimos 12 meses del término PIXEL 6 y PIXEL 6 PRO.
Consulta el 3 de Noviembre del 2021

El nuevo PIXEL 6 se ha convertido una sensación en redes y en internet. Y es que antes del día de «Halloween» Google completó el «embargo» de su nueva versión de celular PIXEL. Sin embargo poca gente está dando evidencia de lo chulo que ha sido su cámara. A continuación te daremos nuestros destacados:

1) UNA ASOMBROSA CÁMARA, en contraste con otros equipos

El PIXEL 6 se lanzó en $600 dllrs, pero tiene aspectos de gamas más altas. La cámara principal tiene 50 megapixeles. En la siguiente pantalla te mostramos la diferencia contra un IPHONE SE de 12MP y un Samsung A9 de 24MP

¿El secreto de porqué es mejor? No son los megapixeles, es la optimización del software impulsado por los chips de marca propia de cada una de las compañías. Si apreciamos los detalles del cielo, los extremos del ala del avión y los reflejos podemos encontrar como el pixel 6 tiene casi un modo «HDR» fijo que hace que la imagen se vea de muy alta calidad.

Otro contraste, más retador para cualquier cámara, es una fotografía en el atardecer. Se combinan sombras, contraste y brillo al mismo tiempo. La apreciación es distinta en cada uno de los equipos, pero el PIXEL 6 captura mucho mejor los detalles del fondo y balancea la perspectiva del ala con el fondo.

2) El pixel 6 no sólo es cámara, sino toda una suite de edición donde destaca su «MAGIC ERASER«. Con esto podemos hacer ejercicios como borrar esos molestos cables de luz de las fotos «como magia» (En realidad es el machine learning haciendo su trabajo)

No sólo funciona con cables, también con personas para aquellas veces que sientes que te arruinaron una foto.

** Te puede interesar nuestro blog sobre la MAC MINI m1 para data science y videos

3) La estabilización de VIDEO. Algo que me molestaba profundamente de los videos que capturaba en otros celulares es la estabilización de la toma. Y es que el no tener un buen pulso a veces te condena a no tener buenas tomas. Con PIXEL 6 no tienes por qué preocuparte de esto. Desde el origen puede estabilizar, pero también puede

Video 1 de Estabilización en un despegue de avión (Donde normalmente habría muchas vibraciones)

Video 2: Estabilización con movimiento natural de mano

4) Un ZOOM óptico – digital bastante aprovechable. El RIO está a 2.6 kilómetros de donde se tomó la foto y el TREASURE ISLAND a 2km. Para no ser el PIXEL 6 PRO con una cámara telefoto adiciona y más zoom óptico… el PIXEL 6 hace un excelente trabajo. La definición y el hecho de que podamos leer lo que a esta distancia te dice que la cámara está haciendo bien su trabajo.

** Te puede interesar conocer nuestro blog donde hablamos de nuestro lanzamiento «Datlas Academy»

5) Sobre la cámara delantera, sólo puedo decir que toma unas selfies que hacen ver decente a cualquiera. Tiene 8 mega pixeles, y con buena luz las tomas parecen de milagro. A pesar de tener situaciones de contraste donde hay luz y sombras.

6) Finalmente, Un editor de fotografía de envidia. El PIXEL 6 hace mimica de muchos efectos del «photoshop», pero todo en pocos segundos.

¿Qué opinas del PIXEL? Si eres usuario de ANDROID o IOS te gustaría tenerlo. Continua la conversación y revisa todas las especificaciones en esta página. A nosotros nos impresiona el poder del nuevo chip y estamos emocionados de esta nueva ruta que la compañía GOOGLE ha tomado.

Recuerda suscribirte en nuestro podcast «Café de Datos» y en «Datlas Academy» para aprender de analítica y transformación digital.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Las «soft-skills» más necesarias para ser exitosos en el mundo de las tecnologías –

De acuerdo al Instituto de estudios d la Universidad de Stanford y Carnegie-Mellon «75% del éxito de largo plazo en un empleo depende de habilidades interpersonales y sólo 25% en conocimiento técnico. De acuerdo a la Universidad de Harvard «85% del éxito en un empleo proviene de tener bien desarrolladas las habilidades blandas (soft-skills) e interpersonales.

En esta columna enfatizaremos la importancia de las habilidades blandas en carreras profesionales alrededor de la tecnología.

Te graduaste y/o capacitaste en TI, trabajas y ¿Qué te espera?

((Leamos a @catalinmpit que nos habla de su realidad))

Y es que la mayoría de las veces nos capacitan para programar, pero realmente un gran porcentaje del tiempo se pasa resolviendo problemas lógicos y de eficiencia. Y bueno, por qué no, distintas dinámicas de inspiración para esos problemas: Googleos, Cafés, charlas con colegas, entre otros… hasta que «por iluminación» la respuesta al problema llega.

Detrás de todo esto, hay muchas habilidades blandas. Entre líneas, este mensaje nos dice que tenemos que ser capaces no sólo de lo que define tu puesto «Ingenier@s de Sistemas == Codear» , sino también detrabajar en equipo. Y por qué no traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas.

**También puedes leer «Estas son las habilidades que l@s ciudadan@s del futuro necesitarán: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/08/15/las-habilidades-que-ciudadanos-necesitaran-en-el-futuro-investigacion-datlas/

Las habilidades blandas (soft skills) más demandadas

De acuerdo al WEF (World Economic Forum) estas son las habilidades suaves más demandadas:

  1. Inteligencia emocional: ¿Cómo manejas tus emociones? Sobre todo en períodos de urgencia y alto estrés
  2. Resolución de problemas: ¿Cómo estructuras una resolución de problemas y logras mostrar evidencia a tus colegas? Hablar en idioma especializado no siempre es la mejor solución para los colegas de negocios
  3. Pensamiento Crítico: ¿Cómo proponer nuevos retos y perspectivas diferenciadas en las direcciones que se siguen en la organización? Esto con el propósito de ampliar panoramas y no de entorpecer los procesos activos
  4. Toma de decisiones: ¿Cómo mostrar resiliencia y responsabilidad en la toma de decisiones? Cuando el equipo toma una decisión y no estuve de acuerdo muestro una actitud de soporte porque fue la dirección que mi equipo planteó que siguiéramos. En ese sentido no me vuelvo un «profeta del pasado» restregando que debimos de haber ido en la otra dirección, sino muestras capacidades de aprendizaje colectivo
  5. Creatividad: ¿Puedo pensar fuera de las formas tradicionales? Generar ideas productivas con la adopción de nuevas herramientas y habilitando los pronunciamientos estratégicos de la compañía
  6. Orientación de servicio: ¿Cómo soy empático con las necesidades, sentido de urgencia y agendas del resto de mi equipo? En ese sentido vuelvo alguien que agrega valor a la organización no sólo por mi trabajo individual sino por mis aportaciones al colectivo
  7. Sociabilidad: ¿En qué medida identifico dónde construir una relación y busco generar incentivos positivos que la refuercen? En muchos casos la gente que más rápido avanza a las organizaciones es la que tiene más desarrollada esta habilidad
  8. Negociación: ¿Logro encontrar puntos intermedios en disputas donde distintas partes se lleven una versión de triunfo?
  9. Colaboración: ¿Cómo gestionar a otros miembros del equipo y mostrar liderazgo cuidando su desarrollo profesional?
  10. Flexibilidad: ¿En un entorno tan cambiante cómo soy flexible a los cambios de dirección y los adoptos como nuevas oportunidades?

**También te puede interesar nuestro blog: SISTEMA ILUO para nivelar habilidades en los distintos roles de tus equipos

Otro gran mensaje en relación a estas y otras habilidades lo podemos aprender de SUE SIGEL en esta conferencia que impartió en STANFORD

El gran mensaje es incrementar nuestra «Noción de empatía» en la oficina. No olvides este mensaje si quieres encontrar una motivación o punto de partida para desarrollar estas habilidades. No se trata de sonreírle a todos a diario o llevarles el café. Es más complejo que ello, pero ya identificando tu agenda de habilidades suaves será cuestión de tiempo para que las desarrolles, aprendas de algunos colegas y crezcas en tu futuro.

Continúa la conversación y te invitamos a que nos menciones tus habilidades blandas más relevantes en @DatlasMX .

Y si quieres seguir creciendo en conocimientos suscríbete gratuitamente a www.datlasacademy.com en donde por lanzamiento tenemos 3 cursos gratis para los suscritos

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Equipo Datlas –

Keep it weird

Fuentes:

Dimensionando la industria de «Analítica de datos e Inteligencia Artificial» 2021 – Investigación Datlas

Nuevamente es el año 2021 y el ecosistema de la industria de productos-servicios de analítica de datos e inteligencia artificial se expande. Hace 2 años promovimos la publicación de matttruck.com quien dimensiona período a período el tamaño de la industria y sus distintos nichos.

En esta columna compartiremos la actualización al 2021.

** Revisa la edición del 2020: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/02/04/dimensionando-industria-analitica-datlas/

Industria de analítica e inteligencia artificial 2021

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y varías sub-industrias para la industria de “datos” (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Este nicho contempla todo lo que tiene que ver con: Almacenaje, almacenaje distribuido, lago de datos, similares de almacenaje de bases de datos, herramientas para ETL, integraciones de datos, gobernanza de información, monitoreo de indicadores, entre otros.

2) Analítica y Machine Learning(ML)

Esto contempla todas las plataformas de inteligenica de negocios, visualización de datos, plataformas de analistas de datos, anlítica aumentada, catálogos, analytics de logs, búsqueda de información, entre otros.

3) Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este grupo tiene como subgrupos los sistemas de documentación tipo «Notebook», plataformas de ciencia de datos, plataformas de ciencia de datos, etiquetado y generación de información, construcción de modelos, visión computacional, procesamiento de lenguaje computacional, sistemas conversacionales, hardware, entre otros.

4) Aplicaciones con enfoque a empresa e industria

Aplicaciones para empresa como marketing b2c, marketing b2b, ventas, experiencia del cliente, capital humano, legal, finanzas, automatización, seguridad. Otro tipo de aplicaciones como de educación, ciencias, inmobiliarias, finanzas, seguros, transportación, agricultura, entre otros.

5) Open source – Fuentes abiertas

Todo lo relacionado a fuentes abiertas (Y la mayoría gratuitas y con comunidades activas abonando). Como por ejemplo: Frameworks de trabajo, formatos, consultas tipo «query», bases de datos, orquestación, deep learning, colaboración, seguridad, entre otros.

6) Fuentes de Datos y APIs

Fuentes de datos como mercados de información, datos económicos, del aire, del espacio de mares, inteligencia geográfica, entre otros.

7) Más recursos de datos

Finalmente los recursos de datos que integran otros servicios de datos, escuelas e incubadoras y de investigación.

De la misma fuente, generaron un índice de compañías que más han levantado capital.

En ese sentido, varias de las compañías del ecosistema han mostrado fondeos impresionante ayudando a complementar el mensaje de lo vigorizante que es este tipo de industrias y el crecimiento que ha tenido.

¿Habías pensado que la industria de analítica de datos e inteligencia artificial era tan grande? ¿Sería interesante ver este tipo de dimensionamientos para Latinoamérica o Iberoamérica? Continúa la conversación en @DatlasMX.

Aprende más consultando nuestro DataPlaybook en línea y revisando DatlasAcademy (www.datlasacademy.com)

Fuente original para realizar esta columna: https://mattturck.com/

Equipo Datlas

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Sistemas Automáticos Vs. Sistemas Autónomos, testing y mucho más de la Inteligencia Artificial- Columna de Investigación Datlas

Esta semana tuvimos la oportunidad de participar en «AI Factory:  Get serious about testing and deploying AI with apps» de IBM. En la charla se habló de la diferencia de sistemas autónomos y sistemas automáticos así como nuevas tendencias de los datos. En la columna de hoy compartiremos algunas notas sobre estos temas y reflexiones de los científicos de datos en general.

IBM, con IBM Watson, acuñó una dominancia y perfilamiento de la organización en el sector de la Inteligencia Artificial. La empresa tiene de los mejores expertas y expertos en el tema

Algunos de los motivadores para invertir en eso:

  • Inteligencia Artificial (IA) es un acelerador económico
  • El impacto financiero de la IA se hizo más claro (6.3% de crecimiento)
  • El enfoque en IA genera sus rendimientos
  • Los fundamentales de IA han ayudado a las organizaciones a ser más productivos
  • Finalmente el IA está reduciendo los costos operativos de los negocios

La siguiente tendencia: Sistemas de Inteligencia Artificial Aplicación infundida (AIIA)

La definición de AIIA, según IBM, es una combinación de sistemas que se basan en código tradicional e Inteligencia Artificial que aprende.

Durante la charla hicieron mucho hincapie en las pruebas que hay que recorrer en los sistemas y la falta de rigor actualmente en esto.

¿Por qué es muy importante hacer pruebas?

Si hablamos que la IA está involucrada en procesos de decisiones, es relevante hacer las pruebas debidas y poder explicar qué es lo que se está validando en un modelo de inteligencia.

En este sentido los motivos que nos comparte IBM son:

  • IA está involucrada en decisiones estratégicas y por eso hay que probarla
  • Muchas veces puede llegar a ser responsable de vidas humanas (En el caso de «auto-pilot» tipo TESLA))
  • Se podrá ir volviendo más riesgoso la decisión que plantea el modelo conforme más información llegue

¿Las pruebas aplican para sistemas Autónomos y Sistemas automáticos?

Gran parte de la charla se trato de explicar la diferencias entre dos tipos de sistemas. Sobre todo haciendo énfasis de que la IA está presentes en ambos. Estos son:

  • Sistemas automáticos: Significa que va a hacer exactamente las acciones para las que está programada sin elección. Por ejemplo algoritmos determinísticos
  • Sistemas autónomos: Quiere decir que es un sistema que puede hacer elecciones sin considerar influencias externas. Por ejemplo algoritmos predictivos que no son determinísticos

Como exploradores y apasionados en la ciencia de datos es importante estar al tanto de los avances en el campo de los sistemas autónomos. Sin duda el rigor del campo de la IA irá subiendo y cada vez más sistemas que tomen sus propias decisiones serán parte del futuro.

Hasta aqui la columna de hoy, participa y continua con nosotros la charla en nuestras redes a travez de @DatlasMX. También te invitamos a suscribirte a nuestro contenido de aprendizaje sobre ciencia de datos en www.datlasacademy.com

Equipo Datlas

– Keep it weird-

LANZAMIENTO DATA PLAYBOOK IV: 2 Caras de la Ciencia de Datos – Ecosistemas Datlas

En Datlas llevamos más de 5 años generando contenido para la comunidad. Comenzamos con este blog donde en más de 300 columnas hemos documentado temas de ciencia de datos y transformación digital. Continuamos con el podcast «Café de Datos» donde acumulamos más de 60 horas de diálogos con expertas y expertos de industria. Todo esto lo integramos en la nueva plataforma de conocimiento Datlas Academy. Y justo en la víspera de este lanzamiento abrimos punta con la nueva edición de «Data Playbook Vol. IV».

Lanzamiento

Hemos abierto en nuestro sitio web y cargado en PDF (dentro de nuestro marketplace) el nuevo Data Playbook IV titulado «Dos Caras de la ciencia de datos». Esto con la motivación de mostrar el potencial de la analítica de la mano de un uso responsable y las precauciones que hay que integrar al aprendizaje de la materia para que no se vuelva una amenaza a la sociedad.

Comenzamos el texto remontándonos a la historia de las telecomunicaciones para llevar a los lectores a la reflexión sobre las denominadas “Smart cities” con sofisticados sistemas que pueden identificar en segundos a cualquier ciudadano.

Desde las conversaciones del equipo Datlas, con nuestros aliados, clientes y expertos invitados al podcast “Café de Datos” reflexionamos que el rigor en el campo de la analítica irá incrementando. Tendremos que considerar nuevos mecanismos para identificar impostores o profesionales con malas prácticas. Así mismo, usando como pivote de nuestras observaciones los famosos documentales de “Netflix” que han ayudado a incrementar la sensibilidad de la audiencia a la protección de datos personales y el uso responsable de las redes sociales, compartimos las que consideramos las mejores prácticas para los cuidados de datos personales.

En el texto también sugerimos a instituciones públicas liberar algunas bases de datos haciendo hincapié en el movimiento de “gobierno abierto y transparente” para que más datos de nuestras comunidades puedan ser explorados por científicos de datos independientes. Finalmente, no dejamos de lado la época transformacional y la digitalización que ha impulsado la pandemia. Presentamos los casos para transformar crisis en oportunidades. También invitamos a revisar a las crisis, no tanto desde la causa, sino hacia la consecuencia con la metáfora del “efecto dominó”.

Este documento (Data Playbook IV) recopila los aprendizajes más importantes que hemos tenido como startup en  Datlas durante el último año. Cumpliendo con nuestra filosofía, te lo compartimos para que puedas aprovecharlo al máximo y nos ayudes a continuar impulsando la ciencia de datos en LATAM. No te detengas y compártelo a más gente para que conozca de estos temas.

Este lanzamiento es especial para los fanáticos que descargaron «Ciencia de Datos a la Mexicana». Gracias de verdad a todas las personas que se han tomado el tiempo de revisarlo, ha sido todo un éxito y nos motiva a continuar en esta ruta. Además puedes continuar consultando nuestros otras ediciones en nuestro marketplace . Todos de manera gratuita por tiempo limitado.

Conoce más de Datlas Academy

En este documento reforzamos el mensaje de nuestro lanzamiento de una plataforma de educación sobre analítica y transformación digital.

Recordando que para los primeros usuarios ya están en vivo 3 cursos sobre storytelling de datos, definición de KPIs e introducción a la ciencia de datos.

Hasta aquí la columna de hoy, continua con la conversación revisando nuestro contenido en redes y participa con tus comentarios en @DatlasMX.

Equipo Datlas

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Facebook, sus gafas de sol RAY BAN con cámara integrada y otras investigaciones ¿Convirtiendo a la privacidad en una prestación más que un derecho? – Columna de Opinión Datlas

El internet y la conectividad móvil han impulsado las redes sociales dándole poder a empresas como Twitter, Linkedin y Facebook a través de de la concentración de grandes cantidades de usuarios. En muchas ocasiones esta dinámica hizo que olvidemos las llamadas telefónicas o , en el caso de la pandemia por COVID-19 , la reunión presencial.

Estos conglomerados han salido del mundo de las redes sociales desde hace un par de años y buscan lograr una hegemonía en internet a través de nuevos desarrollos y puntos de enfoque. Al menos en Facebook, ese es el caso una vez que conocemos las áreas de investigación de Inteligencia Artificial que tienen y su inmersión en otras dinámicas como la que tienen habilitada gracias a Instagram.

En esta columna compartiremos sus investigaciones y te daremos nuestra opinión sobre la nueva colaboración de Facebook y RAY BAN.

¿Qué ha estado Investigando Facebook?

La gran red social de Facebook en realidad compite con los grandes de internet, Se estima que su participación es del 17% pero creciendo a grandes pasos gracias a sus estrategias promocionales.

De la mano que esto y al igual que las grandes compañías ha buscado diversificarse en internet. Muchas de las innovaciones comienzan en sus centros de investigación dispersos alrededor de todo el mundo.

En esta sección recopilamos algunas de las investigaciones más importantes….

1) Quitar fricciones de procesos de compra

2) AR interactuando con el mundo real

3) Electromiografía

4) Workrooms

Los casos de uso han estado orientados a videojuegos, salas de trabajo y aulas de aprendizaje. Parece que no hay ningún problema grave en términos de privacidad… pero recientemente la situación ha cambiado.

Hasta aquí, las investigaciones apuntan a que Facebook quiere ser la empresa líder en el mundo digital. La apuesta incremental en «realidad aumentada» y tecnologías que van a facilitar esta interacción entre el mundo real y digital es donde más están creciendo.

5) AI (Inteligencia artificial avanzada)

En FAIRS con más de 300 investigadores se preparan los algoritmos que seguramente tendrán influencia y modelarán parte de la sociedad del futuro.

6) Ahora, las tremendas gafas

Martin Harbech, director del grupo Facebook comparte el 9 de septiembre de 2021 el lanzamiento en colaboración con Ray Ban de unas «gafas inteligentes» con altavoces, manos libres y… cámaras….

Ahora la apuesta con esta colaboración suena a competirle nuevamente a «Snapchat» y sus gafas «Spectacles». Acercar este tipo de «hardware» a artículos de moda tiene algunas implicaciones de privacidad.

Joana Sternn, periodista de WSJ lo explora en el siguiente video…

Implicaciones

1) Una cámara muy difícil de ser detectada por un espectador. Una grabación puede ser realizada sin que las dos partes estén enteradas

2) Las grabaciones podrían llegar a internet e infligir temas de privacidad

3) Acceso al mercado masivo por un precio de $300 dllrs a articulos que antes eran de «espionaje»

4) Es posible que los usuarios hagan mal uso y sea fácil de volverlos más disuasorios con algunos arreglos manuales (sharpie pintando el LED que «alerta cuando está encendido»)

** Te puede interesar nuestro blog: » Caso Facebook de Cambridge Analytica»

¿Cuál es tu opinión de esta línea de productos de Facebook? Ahora nuevas compañías buscarán tener presencia en esta categoría ¿Apoyarías estos desarrollos? ¿Consideras que puedan vulnerar tu privacidad?

De continuar por esta línea la privacidad pasará de ser un derecho a una prestación que sólo pueda ofrecerse en ciertas situaciones del mercado.

Continuemos la conversación en @DatlasMX y te invitamos a suscribirte a nuestro nuevo lanzamiento en www.datlasacademy.com

-Equipo Datlas

¿cómo detectar fake news manualmente? – investigación datlas

Hemos hablado antes de «Fake News» en este blog y con motivo a una serie de noticias falsas que se dispersaron en «Whatsapp» este fin de semana que pretendían dar un mensaje del «Secretario de Economía de Nuevo León» quisimos compartir y reforzar este tema.

En este episodio haremos hincapie de algunas técnicas para detectar «fake news» y repasar los puntos más importantes en este ejercicio. (Usaremos como fuente esta columna: https://www.visualcapitalist.com/how-to-spot-fake-news/)

¿Qué tipo de contenido falso existe?

  • Parodia o engañosa
  • Conexión Falsa entre el encabezado y el contenido
  • Contenido confuso
  • Contexto falso en tiempo o lugar
  • Contenido con fuentes anónimas o no identificables
  • Contenido manipulado
  • Contenido 100% fabricado

***Te puede interesar «Radiografía de Fake News en México». Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/06/20/fake-news-radiografia-en-mexico-columnas-de-opinion-datlas/

¿Cómo se puede detectar ?

  • La fuente – Cuál es la historia, quién la investiga y/o comparte
  • El URL (liga de website) – Es conocido el sitio web o tiene algún respaldo. Si, por ejemplo habla sobre una nota mexicana sería más confiable que termine en «.com.mx»
  • El texto – La ortografía y puntuación tendrá que ir de acuerdo a la seriedad de la nota
  • La información – Revisa las citas de otros autores y valida la información en otras fuentes
  • El autor – Si lo buscas encontrarías otra nota de la misma o el mismo autor
  • Fuentes de respaldo – Revisa la información vinculada en links que te lleven a otros sitios
  • La fecha – La publicación es oportuna, actual o es una re-publicación de otro momento en el tiempo
  • El sesgo – Considera si tus creencias afectan el proceso de validación de la nota
  • Experta – Tiene alguna referencia estilo académica y está hecha de manera correcta

*** Te puede interesar «Fake News en tiempos de COVID-19». Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/04/20/fake-news-en-covid-19-la-2da-pandemia-conferencia-talend-land-tv-2020/

También te dejamos el video de la charla completa que se impartió en «LAB NL de CONARTE» en Nuevo León, México.

Hasta aqui la columna de hoy. Te invitamos a continuar aprendiendo con nuestro contenido y a no perder la oportunidad de suscribirte a Datlas Academy. Esta nueva iniciativa que lanzamos para incrementar el aprendizaje de analítica y transformación digital en la comunidad de LATAM.

Equipo Datlas

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