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La vida después de Facebook Analytics

Fri, 23 Dec 2022 23:26:55 GMT

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.

Facebook Business Suite

Facebook Business Suite es una plataforma potente y muy visual que combina el acceso a las actualizaciones y prioridades clave de la empresa y ofrece una forma de redactar y programar publicaciones en el feed de Facebook e Instagram, ver información y crear anuncios.

Amplitude

Diseñada pensando en los profesionales del marketing, Amplitude es una plataforma de análisis de productos que ayuda a las empresas a realizar un seguimiento de los visitantes con la ayuda de análisis colaborativos. La plataforma utiliza informes de comportamiento para comprender las interacciones de los usuarios con los productos y proporciona información para acelerar el trabajo en tiempo real.

HootSuite

HootSuite, una de las plataformas pioneras de análisis de redes sociales, es muy fácil de usar, proporciona análisis y perspectivas útiles y, al mismo tiempo, ofrece herramientas prácticas que facilitan la gestión de las redes sociales.

Mixpanel

Mixpanel es una plataforma más centrada en los datos y una herramienta que le permite analizar cómo interactúan los usuarios con su producto conectado a Internet. Está diseñada para que los equipos sean más eficientes al permitir que todos analicen los datos de los usuarios en tiempo real para identificar tendencias, comprender el comportamiento de los usuarios y tomar decisiones sobre su producto.

¿Por qué no optar por una solución personalizada?

Quizás sea el momento de que pruebes una solución personalizada para tus análisis de redes sociales. En Emcorsoft, estamos más que preparados para ayudarte a crear la plataforma de análisis de redes sociales que se adapte a las necesidades reales de tu negocio. Hablemos de ello, ¡es más fácil de lo que crees!

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Herramientas de aprendizaje automático de código abierto

Fri, 23 Dec 2022 23:26:52 GMT

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.

Braket

Servicio de computación automática totalmente administrado de Amazon para crear algoritmos automáticos.

Cirq

Marco para crear, editar e invocar circuitos automáticos de escala intermedia ruidosos (NISQ).

Forest

Biblioteca de software de Rigetti para escribir, simular, compilar y ejecutar programas cuánticos.

Ocean

Conjunto de herramientas de D-Wave System para resolver problemas difíciles con computadoras cuánticas.

OpenQL

Marco de compilación con bibliotecas de algoritmos, optimizador, programador, QEC, mapeo, generador de microcódigo.

Todas estas herramientas son, como ya hemos comentado, herramientas de código abierto que están disponibles de forma gratuita.

Si quieres saber más sobre el machine learning y sus derivados, y cómo puedes sacar partido de estas tecnologías, podemos hablar de ello. ¡Contáctanos!

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La IA en pocas palabras: cómo iniciarse en la inteligencia artificial

Fri, 23 Dec 2022 23:26:50 GMT

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.

Algunas personas creen que la IA representa una amenaza para la fuerza laboral humana, pero es seguro decir que pasarán muchos años antes de que podamos llegar a ese punto.

La IA ya está entre nosotros de muchas formas diferentes. Por ejemplo, utilizamos asistentes como Amazon Echo, Google Assistant o Siri. Cuando jugamos a videojuegos, la IA siempre es nuestro enemigo. Sin embargo, no todo el mundo sabe que la IA está presente incluso en Google Translate y en herramientas que detectan mensajes spam.

¿Quieres empezar? Puedes seguir estos pasos.

1. Elige un tema que te interese

Primero, encuentra un tema que te resulte realmente interesante. De esa manera, te mantendrás motivado e involucrado en el proceso de aprendizaje. Concéntrate en un problema determinado y busca una solución concreta, antes de atiborrarte de teoría.

2. Encuentra una solución rápida

El objetivo es encontrar una solución básica que cubra el problema tanto como sea posible. Necesitas un algoritmo que procese los datos en un formato que sea comprensible para el aprendizaje automático, entrene un modelo simple, dé un resultado y evalúe su rendimiento. Toma notas.

3. Mejora tu solución simple

Una vez que hayas dominado la solución, es hora de ser creativo. Intenta mejorar todos los componentes y evalúa los cambios para determinar si estas mejoras valen tu tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, a veces, mejorar el preprocesamiento y la limpieza de datos ofrece un mayor retorno de la inversión que mejorar un modelo de aprendizaje en sí.

4. Comparte tu solución

Escribe tu solución y compártela para recibir comentarios. No solo recibirás valiosos consejos de otras personas, sino que también será el primer registro de tu portafolio.

5. Repite los pasos 1 a 4 para diferentes problemas

Elige diferentes problemas y sigue los mismos pasos para cada tarea. Si has comenzado con datos tabulares, elige un problema que implique trabajar con imágenes o texto no estructurado. También es importante aprender a formular problemas para el aprendizaje automático de forma adecuada. Los desarrolladores a menudo necesitan convertir algunos objetivos empresariales abstractos en problemas concretos que se ajusten a las particularidades del aprendizaje automático.

6. Utiliza el aprendizaje automático de forma profesional

Debes determinar cuáles son tus objetivos profesionales y crear tu propio portafolio. Si no estás listo para postularte a trabajos de aprendizaje automático, busca más proyectos que hagan que tu portafolio sea impresionante. Únete a hackatones cívicos y busca puestos relacionados con los datos en el servicio comunitario.

Si estás interesado en implementar soluciones de IA en tu empresa o proporcionárselas a tus clientes, podemos ayudarte con eso. ¡Hablemos!

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Análisis de seguridad: ¿Qué necesitas saber?

Fri, 23 Dec 2022 23:26:48 GMT

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.

¿Cómo funciona?

El flujo de trabajo de la ciencia de datos tiene cuatro fases bien definidas:

Analizar el tráfico de la red para detectar patrones que indiquen un posible ataque.
Monitorear el comportamiento de los usuarios, especialmente el comportamiento potencialmente sospechoso.
Detectar amenazas internas.
Detectar exfiltraciones de datos.
Identificar cuentas que puedan haber sido comprometidas.

Los piratas informáticos utilizan una amplia gama de mecanismos de ataque que explotan múltiples vulnerabilidades. Algunas amenazas pueden pasar desapercibidas durante meses. Las herramientas de análisis de seguridad pueden realizar un seguimiento de los patrones de amenazas comunes y enviar alertas en el momento en que se descubre una anomalía. Esto implica pasar de un enfoque de protección a uno de detección.

El análisis de seguridad estructura los datos de tal manera que ofrece una vista histórica y en tiempo real de los eventos. Esto proporciona una vista unificada de las amenazas y las brechas de seguridad desde una consola central y permite una planificación más inteligente, una resolución más rápida y una mejor toma de decisiones. No importa cuán superficial o desalentadora pueda parecer, cualquier inconsistencia seguirá siendo sospechosa.

Uno de los mayores beneficios de implementar soluciones de análisis de seguridad es el gran volumen y diversidad de información que se puede analizar a la vez. De esta manera, las organizaciones pueden conectar fácilmente los puntos entre varias alertas y eventos. El resultado es una detección proactiva de incidentes de seguridad y tiempos de respuesta más rápidos que ayudan a la empresa a proteger la integridad de los sistemas y los datos.

Los análisis de seguridad también son útiles para que las empresas se aseguren de cumplir con las regulaciones y restricciones gubernamentales.

Si desea obtener más información sobre el uso de datos para mejorar la seguridad e integridad de los datos de su empresa, ¡hablemos! Estaremos encantados de ayudarlo con cualquier pregunta que pueda tener. Gracias por leer.

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Flujo de trabajo de la ciencia de datos

Wed, 21 Dec 2022 23:00:24 GMT

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.

Pero, ¿dónde comenzar?

En primer lugar, hay que configurar un flujo de trabajo que determine las distintas fases del proyecto. El uso de un flujo de trabajo de ciencia de datos bien definido resulta útil, ya que proporciona una forma sencilla de recordar a todos los miembros del equipo de ciencia de datos el trabajo que se debe realizar para llevar a cabo un proyecto de ciencia de datos.

El flujo de trabajo de la ciencia de datos tiene cuatro fases bien definidas:

Fase de preparación
Fase de análisis
Fase de reflexión
Fase de difusión

Fase de preparación

Antes de realizar cualquier análisis, el científico de datos debe adquirir los datos y luego reformatearlos en un formato que sea compatible con la tecnología de ciencia de datos que se utilizará.

El primer paso obvio en cualquier flujo de trabajo de ciencia de datos es adquirir los datos para analizar. Los datos se pueden adquirir de una variedad de fuentes, como:

Repositorios en línea, como sitios web públicos (por ejemplo, conjuntos de datos del censo de EE. UU.).
A pedido de fuentes en línea a través de una API (por ejemplo, el flujo de datos financieros de Bloomberg).
Generados automáticamente por aparatos físicos, como equipos de laboratorio científico conectados a computadoras.
Generados por software de computadora, como registros de un servidor web o clasificaciones producidas por un algoritmo de aprendizaje automático.
Ingresados manualmente en una hoja de cálculo o archivo de texto por un humano.

Los datos sin procesar probablemente no estén en un formato conveniente para que un programador ejecute un análisis en particular, a menudo debido a la sencilla razón de que fueron formateados por otra persona sin el análisis de ese programador en mente. Un problema relacionado es que los datos sin procesar a menudo contienen errores semánticos, entradas faltantes o un formato inconsistente, por lo que es necesario "limpiarlos" antes del análisis.

Los programadores reformatean y limpian los datos ya sea escribiendo scripts o editándolos manualmente en, por ejemplo, una hoja de cálculo.

Fase de Análisis

La actividad principal de la ciencia de datos es la fase de análisis: escribir, ejecutar y refinar programas informáticos para analizar y obtener información a partir de los datos. Nos referiremos a este tipo de programas como scripts de análisis de datos, ya que los científicos de datos suelen preferir utilizar lenguajes de "scripting" interpretados, como Python, Perl, R y MATLAB. Sin embargo, también utilizan lenguajes compilados, como C, C++ y Fortran, cuando corresponde.

Fase de reflexión

La ciencia de datos suelen alternar entre las fases de análisis y reflexión mientras trabajan. La fase de reflexión implica pensar y comunicar los resultados de los análisis. Puede consistir en tomar notas y compartirlas en reuniones con otros miembros del equipo para comparar y contrastar, considerar alternativas y organizar los conocimientos obtenidos en el proceso.

Fase de difusión

La fase final de la ciencia de datos es la difusión de los resultados, generalmente en forma de informes escritos, como memorandos internos, presentaciones de diapositivas, documentos técnicos sobre políticas o negocios o publicaciones de investigación académica. El principal desafío aquí es cómo consolidar todas las distintas notas, bocetos a mano alzada, correos electrónicos, guiones y archivos de datos de salida creados a lo largo de un experimento para ayudar en la redacción. Se necesita un equipo muy organizado para que esta fase funcione correctamente, ya que se obtendrá una gran cantidad de datos en diferentes formatos.

Esta es una descripción general muy breve del flujo de trabajo de la ciencia de datos. Si desea obtener más información sobre este tema, estaremos encantados de ayudarlo. ¡Hablemos! Gracias por leer.

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El auge del aprendizaje automático en las finanzas y la tecnología financiera

Tue, 20 Dec 2022 23:58:32 GMT

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.

Más aprobaciones de préstamos con menores riesgos

El aprendizaje automático permite a los prestamistas encontrar patrones en el historial crediticio y los comportamientos financieros de un cliente con un alto grado de precisión y atención al detalle. Permite a las instituciones financieras ver más allá de las puntuaciones crediticias para aumentar la cartera de manera responsable.

Mantiene alejados a piratas informáticos y ladrones

Mediante técnicas de aprendizaje automático, los proveedores de tecnología financiera pueden etiquetar datos históricos como fraudulentos o no fraudulentos. Al ejecutar algoritmos de aprendizaje automático, el sistema aprenderá a reconocer actividades que parezcan sospechosas. Los modelos de aprendizaje automático pueden detectar actividades inusuales, por ejemplo, en el curso de una transacción en línea, con poco o ningún esfuerzo.

Le ayuda a mantenerse al día con el cumplimiento

El sector financiero se ve constantemente afectado por nuevas regulaciones. Centrarse en cuestiones regulatorias en FinTech y la banca requiere una gran cantidad de recursos. Aun así, esta inversión no puede garantizar que todas las nuevas reglas se cumplan de manera oportuna. Las plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la nube para finanzas pueden rastrear y monitorear automáticamente los cambios regulatorios a medida que aparecen, lo que garantiza que las transacciones de los clientes cumplan con los requisitos regulatorios.