Los últimos avances tecnológicos están preparados para influir significativamente en la forma de trabajar de los científicos y los analistas de datos.
En 2023, 6 tendencias emergentes tienen el potencial de acelerar el aprendizaje automático (machine learning, ML) y hacer que las organizaciones pasen de las analíticas descriptivas y diagnósticas, que explican qué ha pasado y por qué, a los análisis predictivos y prescriptivos, que pronostican qué sucederá y proporcionan valiosa información sobre cómo cambiar el futuro.
En este ebook, aprenderá que:
- La infraestructura unificada que admite varios lenguajes de programación permite a los científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de datos aprovechar el máximo potencial de cada uno.
- Los almacenes de funciones permiten a los científicos de datos gestionar e implementar funciones de ML a escala ofreciendo reproducibilidad, detectabilidad y escalabilidad.
- Los analistas y los científicos de datos son cada vez más capaces de usar el potencial de los sistemas, antes reservado a los ingenieros de ML, para facilitar y participar en procesos de producción más eficientes.
- El desarrollo de aplicaciones web en Python es cada vez más accesible, lo que permite a los científicos de datos crear modelos de datos más completos y prácticos.
- Los rápidos avances en bibliotecas de código abierto, herramientas y marcos demuestran la necesidad de contar con una solución que prepare las inversiones en data science y ML para el futuro.