Ocho artículos de ciencia de datos imprescindibles de febrero de 2018

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Ciencia de los datos continues to revolutionize industries and workplaces worldwide. As businesses realize the power of analytics, they’ve started to hire data scientists on a large scale, so that they can take accurate, data-driven decisions. Industries like salud y la alimentación están empezando a incorporar la IA y aprendizaje automático in a big way — from using predictive diagnostics to burger-flipping robots. Gmail and Snap have both started to offer users analytics, while Arm has announced Project Trillium, a machine learning project that can help smartphones detect objects and provide intelligent feedback. Here are some of the best reads in the analytics, AI and ML space from February 2018:

1. Ciencia de datos 2018: Tres tendencias que debes conocer

Tripp Smith, Data Center Journal

2. Arm está cambiando las experiencias de aprendizaje automático: Proyecto Trillium

Jem Davies, comunidad del brazo

3. 10 formas en que el aprendizaje automático está revolucionando el marketing

Louis Columbus, Forbes

4. No hay que preocuparse por el mal funcionamiento de la IA: el peligro está en las mentes que están detrás de ella

LEER TAMBIÉN  Los datos que hay detrás de los coches de autoconducción

John Naughton, The Guardian

5. Gmail ahora tiene análisis, y es increíble

Larry Alton, The Next Web

6. Las principales habilidades que los científicos de datos deben aprender en 2018

Daniel Gutiérrez, insideBIGDATA

7. Snapchat por fin ofrece a los creadores análisis

Josh Constine, TechCrunch

8. La IA diagnostica enfermedades oculares tras el análisis de Big Data

Steve Bush, ElectronicsWeekly.com

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Sobre el autor

Ramya Sriram gestiona los contenidos digitales y las comunicaciones en Kolabtree (kolabtree.com), la mayor plataforma de trabajo autónomo para científicos del mundo. Cuenta con más de una década de experiencia en edición, publicidad y creación de contenidos digitales.

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