Introducción
Los datos no pueden mejorar su pasado. Sin embargo, seguramente puede crear un futuro asombroso.
En los últimos años, las empresas han invertido millones de dólares en el campo de la ciencia de datos. Han demostrado una fe inmensa en su potencial para crear un mundo mejor, una vida mejor y un futuro mejor.
El poderoso trío de matemáticas, informática y experiencia en el dominio ha redefinido el proceso de toma de decisiones. La intuición o el instinto ya no sigue siendo la clave para tomar decisiones complicadas.
Lo que se consideró una invención pionera hace unos años, ahora se ha vuelto obsoleto. La ciencia de datos nos ha proporcionado posibilidades más allá de la imaginación. A lo largo de los años, muchas cosas se han deteriorado y evolucionado. Aún así, lo mejor de la tecnología aún está por llegar. ¡Estoy emocionado de verlo frente a mis ojos!
¿Qué muestran estas imágenes?
Todos sabemos que las imágenes son fáciles de comprender y transmiten más información que el texto. Básicamente, estas imágenes representan el viaje de la ciencia de datos como un campo. Estos incluyen los desarrollos, inventos, logros y todo lo que ha tenido un impacto en nuestra vida diaria.
Hablas de política, economía, ciencia, vida, deportes, casi todo está bendecido por los servicios de la ciencia de datos. Y he tratado de capturar lo mejor de ellos en estas imágenes.
¡Espero que te gusten!
20 fotos
1. Este evento marcó el comienzo de la revolución de los ‘científicos de datos’. Después de que se publicó este informe de investigación, el mundo reconoció de inmediato el «potencial» necesario para dar sentido a los datos.
2. Mckinsey impulsó aún más esta revolución con su informe de investigación sobre el creciente desequilibrio en la demanda y la oferta de talento con talento analítico. Sin embargo, esto se centró solo en el mercado estadounidense, pero sus repercusiones se sintieron en las industrias de todo el mundo. (Fuente de la imagen: Informe McKinsey)
3. Este fue el primer avance en Inteligencia Artificial. IBM creó su primera computadora con inteligencia artificial IBM Watson. Fue creado para competir en el popular programa de juegos ‘Jeopardy’. Finalmente, Watson derrotó a dos de estos grandes campeones de Jeopardy (Ken y Brad). Esto marcó el comienzo de la inteligencia artificial del siguiente nivel.
4. La ciencia de datos juega un papel importante en el béisbol. Esto provocó un aumento repentino en la demanda y disponibilidad de datos de jugadores cerca de 2000. Se dice que los años posteriores a 2000 marcaron el comienzo de revolución de datos en el béisbol. (Fuente de la imagen: Datanami)
5. En 2009, Netflix organizó un concurso para mejorar la precisión y pertinencia de su sistema de contenido recomendado. Este equipo resolvió el misterio. Ganó un premio en metálico de $ 1,000,000. Sin duda, este es uno de los eventos más notables en la historia de la ciencia de datos.
6. Esta es la mejor estadística. Peter Brand (Moneyball) explica estadísticamente el juego de números que les puede dar victorias en la próxima temporada de béisbol. Su diálogo popular “En el béisbol, el objetivo no debería ser comprar jugadores. El objetivo debería ser comprar victorias. ¡Para comprar premios, necesitas comprar carreras! «
7. En las elecciones presidenciales de 2012, Nate Silver predijo correctamente 50 de 50 estados. Usó probabilidad, teoría de grafos, técnicas del teorema de bayes para lograr esta hazaña. Este nivel de precisión aportado por el uso de estadísticas cambió por completo la forma de hacer predicciones políticas.
8. ¿Será esta la década de Aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... ? Esta imagen muestra la cantidad de proyectos de aprendizaje profundo realizados por Google en los últimos 4 años. (Fuente de la imagen: Bloomberg)
9. Es una competencia entre el software de reconocimiento de imágenes de Google y un campeón de Soduku (humano). Mientras la campeona hace su análisis y averigua los números correctos, gafas de google lo resuelve en segundos.
10. Robots industriales en acción en una fábrica de automóviles. Estos robots proporcionan alta precisión, bajo margenEl margen es un término utilizado en diversos contextos, como la contabilidad, la economía y la impresión. En contabilidad, se refiere a la diferencia entre los ingresos y los costos, lo que permite evaluar la rentabilidad de un negocio. En el ámbito editorial, el margen es el espacio en blanco alrededor del texto en una página, que facilita la lectura y proporciona una presentación estética. Su correcta gestión es esencial... de error y una tasa de respuesta más rápida que los humanos. La industria de fabricación de automóviles avanza hacia esta forma automatizada de trabajo.
11. Grabar estrés. ¡Sí! El estrés también se puede registrar en forma de datos. Ahora, hay varios dispositivos y aplicaciones disponibles en el mercado que pueden registrar el nivel de estrés y predecir probables problemas de salud.
12. Hablamos de nuevos métodos de recopilación de datos, aquí hay otro. Las empresas han creado aplicaciones y software para realiza un seguimiento de tu estado físico niveles y recomendar productos para la salud en consecuencia. Todo lo que haces hoy genera datos.
13. Expedición más fácil. Esta Reconocimiento de imagen el software traduce el texto al instante. Ya no necesita enfrentarse a problemas de idiomas desconocidos que viajan a un nuevo país.
14. En 2012, se produjo otra investigación revolucionaria en el campo de la ciencia de datos. En Google, una computadora aprendió a identificar gatos usando un Red neuronalLas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Utilizan estructuras conocidas como neuronas artificiales para procesar y aprender de los datos. Estas redes son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, entre otros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace herramientas poderosas... creado utilizando 16.000 procesadores de computadora.
15. Vehículo aéreo no tripulado (UAV), también conocido como Drones son aviones que están preprogramados para una determinada misión. Puede ser seguridad (cámara espía), entrega de bienes, monitoreo, etc. Es una forma avanzada de producir datos que anteriormente se consideraba difícil de capturar.
dieciséis. Autos de conducción autónoma. Investigaciones de Google, Baidu, Ford están trabajando diligentemente en este proyecto. Este es un ejemplo perfecto de una máquina que aprende de su entorno. ¿Ves, este coche detecta a una persona que cruza la calle?
17. Cada momento, inteligencia artificial es cada vez mejor desafiar la intuición humana. Los robots ahora pueden verse y pensar como humanos. Sin embargo, la percepción extrasensorial sigue siendo un desafío. No se desconcierte si ve muchas de estas especies en nuestro entorno en un futuro próximo.
18. Internet de las Cosas promete un futuro increíble para los seres humanos. La creación de una red de dispositivos conectados hará que la vida humana sea más rápida y cómoda. (Fuente de la imagen: The Connectivist)
19. El aprendizaje automático ahora promoverá la vida. Google continúa inspirando a los humanos con sus proyectos. Este es el proyecto de Google Verily. Su objetivo es hacer que los robots sean mejores asistentes quirúrgicos mediante el aprendizaje automático y el procesamiento avanzado de imágenes. (Fuente de la imagen: Verily)
20. Google Trends también muestra un crecimiento prometedor de la ciencia de datos en 2016.
Notas finales
Este artículo trata sobre 20 imágenes que muestran el notable crecimiento de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Nadie se preguntó si la combinación de datos y tecnología podría diseñar un futuro fantástico. Sin embargo, esta década experimentará este futuro.
Una cosa que aprendí mientras compilaba este artículo es que si alguien quiere ingresar a la ciencia de datos y el análisis, no puede esperar un momento mejor. Eso es todo. Hazlo ahora. Las empresas buscan furiosamente candidatos con talento. Ser el primero.
