¿CÓMO IMPLEMENTAR PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS Y NO FRACASAR EN EL INTENTO?

Big Data, Analítica, Ciencia de Datos, Machine Learning, Inteligencia Artificial y otros términos se han puesto en la punta de lanza de varias industrias. Hoy en día, es imposible hablar de cuarta revolución industrial sin pensar en, por lo menos, alguno de estos términos. Mientras algunas compañías como Google, Amazon, Spotify, entre otras, han logrado catapultar sus operaciones con el uso de la información, como su activo más valioso; otras empresas ven frustrados sus esfuerzos de implementar estrategias basadas en datos. Si bien, estos empresarios se aventuran y contratan a grandes talentos en ciencia de datos, ingeniería de información e inteligencia de negocios, el resultado de su gestión apunta a complejas curiosidades intelectuales desligadas de los objetivos de negocio, que no contribuyen a la toma de decisiones ni a la mejora de procesos. En este camino, y después de recopilar múltiples experiencias en organizaciones de todos los tamaños, hemos encontrado algunas claves que diferencian el primer grupo del segundo, y las queremos compartir con ustedes. 

Inteligencia artificial

Datos

27-sep-2019

Pabellón 1, piso 2

Inicio: 15:30

Fin: 16:15

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