Jul 5, 2023
Una dulce tradición 🍭
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Cómo crear y usar parámetros para hacer que su visualización sea dinámica
Cómo crear y usar parámetros para hacer que su visualización sea dinámica
Los parámetros son una funcionalidad y una herramienta que podrá combinar con otras funciones en Tableau. Los filtros y campos de cálculo son dos herramientas que podrás utilizar para integrarte con parámetros para que tu visualización muestre información nueva o existente de forma dinámica. esto es posible porque los parámetros están enfocados solo mostrando sus gráficos y visualización en…
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Científico de Datos: 3 Señales para Saber si Necesitas Instalar una Base de Datos SQL o NoSQL
Científico de Datos: 3 Señales para Saber si Necesitas Instalar una Base de Datos SQL o NoSQL
Las bases de datos SQL son populares entre los desarrolladores porque existe una gran cantidad de información, tecnología de infraestructura para implementar bases de datos sofisticadas de este tipo. Se ha mejorado el esfuerzo computacional para que los modeladores de datos o los científicos de datos puedan administrar una gran cantidad de datos que utilizan bases de datos SQL. Sin embargo, hay…
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¿Deberían los científicos de datos adherir a un juramento hipocrático?
Ciencia de Datos | La industria tecnológica se encuentra en un punto de inflexión respecto de los alcances éticos de sus innovaciones. El escándalo más resonante, la manipulación de datos de usuarios de Facebook que la consultora Cambridge Analytica realizó sin autorización previa, llamó a reflexionar a la industria y a los propios programadores y data scientist ¿Deberían estos profesionales firmar una suerte de juramento hipocrático, como hacen los médicos por ejemplo?
Mantener los sistemas de aprendizaje automático dentro de límites éticos se ha convertido en un tema candente en la investigación de inteligencia artificial.
En este sentido, comienza a haber esfuerzos de gigantes tecnológicos, como Microsoft que este año lanzó un libro sobre los efectos de la inteligencia artificial en la sociedad en general, o de los propios profesionales de la industria (en San Francisco se reunieron docenas de científicos de datos de empresas de tecnología para comenzar a redactar un código de ética para su profesión), por reflexionar acerca del aspecto ético de la ciencia de datos.
Tal vez sea momento de que los data scientists enfoquen su relevante capacidad de análisis estadístico de los datos en el bien común.
"Debemos capacitar a las personas que trabajan en tecnología para que digan 'Espera, esto no está bien'", sentenció DJ Patil, chief data scientist durante la presidencia de Barack Obama. Patil fue el primer orador del evento mencionado anteriormente, llamado “Data For Good Exchange”, al cual asistieron muchos empleados de Microsoft, Pinterest y Google, entre otros.
Más allá de estos esfuerzos -valiosos por cierto y que, cuanto menos, ponen el tema en agenda-, la evidencia disponible sugiere que las grandes compañías de tecnología generalmente toman en serio las cuestiones éticas cuando perciben una amenaza directa a su balance general. Mark Zuckerberg pudo haber mostrado arrepentimiento por el control de su compañía en la distribución de información, pero esta actitud se produjo solo después de la presión política sobre el papel de Facebook en la interferencia de Rusia en las elecciones de 2016 en Estados Unidos.
Las compañías tecnológicas que ganan dinero al proporcionar plataformas para otros pueden tener una razón adicional para no ser demasiado prescriptivas sobre la ética. Cualquier cosa que pueda asustar a los clientes de construir en su plataforma es arriesgada. Y es en ese sentido, que toma protagonismo un eventual código de ética o, al menos, visibilizar el aspecto ético del manejo inteligente de los datos.
Más allá de las acciones que lleven a cabo o no las empresas tecnológicas, resulta fundamental que, usuarios y científicos de datos, pensemos cuidadosamente acerca de los efectos de productos alimentados por datos personales, y, más aún, que podamos establecer límites éticos más firmes, que no se guíen únicamente por la maximización de las ganancias.
La inteligencia artificial amenaza el trabajo de los científicos de datos
La inteligencia artificial amenaza el trabajo de los científicos de datos
Una investigación de Gartner estima que más del 40% de las tareas científicas de datos serán automatizadas para el año 2020, destacando las ambiciones de la inteligencia artificial.
El equipo de Gartner considera que el papel del científico de datos será mucho más refinado a medida que la automatización avance. Los modelos de análisis de datos más simples se automatizarán, lo cual permitirá que…
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