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El 30 de junio fue el último día en que Facebook Analytics estuvo en línea. El gigante de las redes sociales cerró silenciosamente la herramienta de análisis gratuita, lo que permitió a los usuarios descargar todos sus informes y estadísticas antes de la fecha mencionada. Este cambio deja a los especialistas en marketing sin una plataforma de análisis fácil de usar y rentable en la que puedan confiar. ¿Qué se puede hacer ahora? A continuación, se muestran algunas formas factibles y efectivas de obtener sus informes de análisis y estadísticas de herramientas externas para realizar un seguimiento del crecimiento de su presencia en Facebook.
Cuando la física cuántica y los algoritmos comenzaron a integrarse en las herramientas de aprendizaje automático, comenzó una nueva era en la ciencia de datos. Mientras que los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para calcular inmensas cantidades de datos, el aprendizaje automático cuántico utiliza cúbits y operaciones cuánticas o sistemas cuánticos especializados para mejorar la velocidad computacional y el almacenamiento de datos que realizan los algoritmos en un programa. Si desea experimentar con esta nueva tecnología, existen algunas herramientas de código abierto disponibles.
La inteligencia artificial es uno de los avances más importantes del siglo XXI. Expertos de diferentes industrias estudian sus capacidades y descubren nuevas formas de aplicación. El uso real de la IA es bastante reciente, sin embargo, los científicos han estado trabajando en torno a este concepto desde la década de 1950. El concepto mismo de IA recuerda a viejas películas y novelas sobre robots y otros temas relacionados con la ciencia ficción, pero lo cierto es que gracias a tecnologías como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, la IA se convirtió en una de las áreas más prometedoras de la industria de TI y, con ello, una de las de más rápido crecimiento.
Las amenazas de seguridad para los activos de TI son cada día más frecuentes y peligrosamente más sofisticadas. Para prevenir estos ataques o tener la mejor forma de reaccionar ante ellos, las empresas deben tener los datos adecuados para actuar en consecuencia. Por eso es necesario el análisis de seguridad. El análisis de seguridad es una combinación de software, algoritmos y procesos analíticos que se utilizan para detectar posibles amenazas a los sistemas de TI. La necesidad de tecnologías de análisis de seguridad está creciendo gracias a los rápidos avances en el malware y otros métodos de delitos tecnológicos. Idealmente, el análisis de seguridad es un enfoque proactivo de la ciberseguridad que utiliza capacidades de recopilación, agregación y análisis de datos para realizar funciones de seguridad vitales que detectan, analizan y mitigan las ciberamenazas.
Así que ha decidido emprender el camino de la ciencia de datos. ¡Es una excelente noticia! La ciencia de datos es la manera de llevar su análisis a un nivel completamente nuevo, lo que le permitirá obtener información sumamente precisa que ayudará a que su negocio crezca.
Hemos llegado a una nueva era en la que la automatización se ha convertido en el lema del juego, y cuando se trata de automatización, el aprendizaje automático (ML) es una tecnología clave que hay que entender. El uso del aprendizaje automático se ha extendido en varios aspectos de nuestra vida actual. Nos ayuda a llegar del punto A al punto B, nos sugiere qué hacer con los problemas urgentes y se está volviendo mejor a la hora de mantener conversaciones. No es de extrañar que en el mundo de las finanzas sigamos oyendo hablar de la combinación de FinTech y el aprendizaje automático. Se prevé que las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en FinTech tengan un valor de hasta 7.305,6 millones de dólares en 2022. Los algoritmos de aprendizaje automático son una gran herramienta para la identificación de patrones. Son capaces de detectar correlaciones entre grandes cantidades de secuencias y eventos, extrayendo información valiosa que está oculta entre grandes conjuntos de datos. Estos patrones a menudo se pasan por alto o simplemente no pueden ser detectados físicamente por los humanos y nuestros sentidos limitados. La capacidad del ML para aprender y predecir permite a los proveedores de FinTech reconocer nuevas oportunidades de negocio y elaborar estrategias que realmente tengan sentido. Echemos un vistazo a algunos de los usos prácticos del ML en finanzas y tecnología financiera.