Data Management

Blend, cleanse and prepare data for analytics, reporting, or data modernization efforts.

Artificial Intelligence | Data Management | Data Visualization
Javier López Gómez 0
Datos sintéticos y el peligro en la degradación de los datos

En la era de la inteligencia artificial y el machine learning, el valor de los datos es incuestionable. Los modelos aprenden, predicen y toman decisiones a partir de los datos con los que son entrenados. Sin embargo, cuando los datos reales escasean o no pueden utilizarse por razones de privacidad,

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Daniel Moïse 0
La IA puede tomar decisiones rápidas, pero ¿se puede confiar en ella?

Cada día, la IA toma decisiones que determinan vidas, industrias y el futuro. ¿Pero podemos confiar en esas decisiones? Las organizaciones están haciendo grandes inversiones en IA, y eso está cambiando la forma en la que se toman las decisiones. Pero sin resultados claros y un valor demostrado, invertir en

Analytics | Artificial Intelligence | Data Management
Felipe Esteban 0
Ganar con IA requiere gestionar mejor los datos: SAS Viya te ayuda

En la práctica diaria, la inteligencia artificial solo es tan buena como los datos que la alimentan. Más de una vez hemos comprobado que el dicho “si entra basura, sale basura” está más vigente que nunca, sobre todo ahora que los errores de los modelos y las predicciones sesgadas pueden

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Data Visualization | Learn SAS | Machine Learning | Students & Educators
Gonzalo Quintana 0
Formando a la Próxima Generación de Analistas: mentoring de SAS en la UC3M

En el vertiginoso mundo de la analítica, la teoría es fundamental, pero la experiencia práctica es la que realmente marca la diferencia. En SAS, lo sabemos bien. Por eso, hemos forjado una alianza estratégica con la Universidad Carlos III de Madrid para impulsar el talento emergente, brindándoles la oportunidad de

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Kayt Leonard 0
5 tips voor het kiezen van een statistische rekenomgeving

Wanneer je denkt aan levensreddende technologie, denk je dan aan een statistische computeromgeving? Statistische rekenomgevingen (SCE) zijn essentieel voor het bevorderen van wetenschappelijke ontdekkingen door onderzoekers de mogelijkheid te bieden om gegevens efficiënt en volgens de regels te beheren, verwerken en analyseren, waarbij de integriteit van de regelgeving zo goed

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Kayt Leonard 0
5 consejos para elegir un entorno informático estadístico

Cuando piensa en tecnología que salva vidas, ¿le viene a la mente un entorno informático estadístico? Los entornos de cálculo estadístico (SCE, por sus siglas en inglés) son fundamentales para acelerar los descubrimientos científicos, ya que permiten a los investigadores gestionar, procesar y analizar los datos de forma eficiente y

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Kayt Leonard 0
5 consigli per scegliere un ambiente di calcolo statistico

Ti viene in mente un ambiente di calcolo statistico, quando pensi alle tecnologie salvavita? Eppure gli ambienti di calcolo statistico (Statistical computing environment, SCE) sono determinanti per accelerare le scoperte scientifiche, in quanto consentono ai ricercatori di gestire, elaborare e analizzare i dati in modo efficiente e rigoroso, mantenendo la

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Kayt Leonard 0
5 Tipps zur Auswahl einer statistischen Rechenumgebung

Denken Sie bei lebensrettender Technologie an eine statistische Rechenumgebung? Umgebungen für statistische Berechnungen (SCE) sind für die Beschleunigung wissenschaftlicher Aufdeckungen von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Forschern, Daten effizient und konform zu verwalten, zu verarbeiten und zu analysieren, unter Wahrung der größtmöglichen regulatorischen Integrität. Da die Forschung im Bereich der

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Kayt Leonard 0
5 tips til at vælge et statistisk databehandlingsmiljø

Når du tænker på livsvigtig teknologi, kommer du så til at tænke på et statistisk databehandlingsmiljø? Statistiske databehandlingsmiljøer (SCE) er afgørende for at fremskynde videnskabelige opdagelser ved at gøre det muligt for forskere at administrere, behandle og analysere data effektivt og i overensstemmelse med reglerne og opretholde den største lovgivningsmæssige

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Javier López Gómez 0
La importancia de tener buenos datos de entrada en los modelos analíticos

En la actualidad, los modelos analíticos son herramientas esenciales para tomar decisiones basadas en datos. Desde prever tendencias hasta optimizar operaciones, los modelos analíticos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. La precisión, integridad y relevancia de estos datos son cruciales para obtener resultados confiables

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