Nos encontramos en medio de la cuarta revolución industrial, impulsada por los datos y el valor que genera. Los resultados de una reciente encuesta revelan que muchas compañías están en camino de tener estrategias maduras y de despliegue interno, que es el método preferido para completar los roles de datos.
¿Qué ven los profesionales de datos como el mayor obstáculo para cumplir con el nuevo Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)? Podríamos nombrar los obstáculos habituales: tecnología, habilidades, capacitación del personal? Pero el 62,9% dice que está de acuerdo con la interpretación de GDPR.
Los preparativos para cumplir con GDPR pueden suponer un importante quebradero de cabeza para los líderes empresariales en todo el mundo, pero casi tres cuartas partes (71%) de los especialistas en marketing creen que el nuevo Reglamento provocará una revolución creativa.
Si está interesado en seguir una carrera en ciencia de datos, este manual es una buena referencia para obtener información sobre el salario, los mercados laborales más populares, la formación y más.
La búsqueda de la inteligencia artificial y la experiencia en el aprendizaje automático de las empresas, combinadas con la escasez de candidatos con las habilidades adecuadas, están convirtiendo a los científicos de datos en algunos de los profesionales mejor pagados en la industria de la tecnología.
Casi la mitad (48%) de las empresas a nivel mundial piensa migrar sus datos a un nuevo lugar debido a normativas como la Regulación General de Protección de Datos (GDPR), que endurecerá y unificará las leyes que protegen los datos personales de más de 500 millones de personas residentes en la Unión Europea.
El científico de datos es la principal oferta de empleo en Estados Unidos. De hecho, ser Data Scientist es uno de los títulos más codiciados en tecnología hoy en día. Pero, no todo el mundo puede ponerse de acuerdo sobre lo que un científico de datos realmente hace, o qué habilidades son necesarias.
Aunque el 86% de las organizaciones creen que la inteligencia artificial es valiosa para su misión de seguridad, muchas de ellas luchan con una cantidad abrumadora de datos y una falta de experiencia de su personal para aprovechar al máximo sus programas de seguridad.
La correlación no prueba la causalidad. Todos hemos escuchado esto un millón de veces. Pero a veces lo olvidamos, especialmente cuando se trata de proyectos de Big Data. El libro "Spurious Correlations" pone ejemplos de cómo relaciones mal construidas pueden dar conclusiones equívocas, como la relación entre el consumo de queso y lo...
Las empresas del Reino Unido están intensificando su campaña para presionar al Gobierno de su país para que utilice las negociaciones del Brexit para buscar una "decisión adecuada" con la UE y que, de esta forma, no se ponga en peligro la creciente economía de datos del país.

 

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