Informe de la lista de comprobación de TDWI

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Cuando las organizaciones buscan avanzar con la analítica, la analítica predictiva está frecuentemente en su plan de acción. Las empresas están interesadas en comprender mejor a sus clientes, predecir comportamiento, y mejorar los procesos operacionales. Necesitan percepciones más exactas, así como la capacidad de responder a los cambios con mayor rapidez. El aprendizaje automático -el desarrollo de sistemas que puedan aprender de los datos para identificar patrones y predecir conclusiones futuras con mínima intervención humana- está a menudo en su radar. Los científicos de datos que se dedican a actividades de análisis son una parte importante de la ecuación.
 

Esto significa que las organizaciones necesitan herramientas de productividad para científicos de datos, así como una forma de preparar a los usuarios avanzados y los analistas de negocios para realizar analítica avanzada. Estos analistas de negocios pueden trabajar en conjunto con científicos de datos y otros miembros del equipo para llevar el aprendizaje automático a la organización. 

Aquí encontraras una lista de 8 practicas para los fundamentoes de aprendizaje automático en el análisis de datos Descarga el documento

 

Por: Agasys S.A DE C.V

marketing@agasys.mx

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