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💡 ¿Cómo puede ayudarte el #BigData y la #InteligenciaArtificial a potenciar tu negocio? En @DamavisStudio desarrollamos soluciones tecnológicas para gestionar grandes volúmenes de datos que aporten un valor añadido a la organización 👇
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Elegir, entrenar y desplegar un modelo de predicción o de detección de anomalías es una tarea compleja, larga e incierta #BigQuery ha introducido en su suite de modelos ML su nueva versión de TimesFM, que permite la creación de un modelo entrenado de una forma muy sencilla 👇
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Entre las ventajas de #BigQuery TimesFM 3.0 destacan: 🔹 La rapidez operativa 🔹 Es un modelo nativo de BigQuery 🔹 Posee gran potencia gracias a su arquitectura #BigData #forecasting
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🔹 Descubre más detalles de #BigQuery TimesFM 3.0 y cómo funciona en la práctica mediante un caso real en ➡️ blog.damavis.com/bigquery-ti… #BigData #forecasting #DataScience
BigQuery TimesFM 3.0 para forecasting y detección de anomalías

BigQuery TimesFM 3.0 para forecasting y detección de anomalías

Analizamos qué es y cómo funciona BigQuery TimesFM 3.0 y lo ponemos a prueba para hacer previsiones y forecasting y detección de anomalías en los datos

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📌 Guía estratégica para implementar #IA 🔹 La IA generativa ya es una realidad en entornos empresariales, pero el verdadero valor añadido no solo está en su uso, sino también en delegar procesos completos a agentes autónomos ⚙️ ¿Cómo integrarlos de la forma correcta? 👇
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📈 ¿Cómo medir los resultados de implementar IA en la empresa? 🔹 Lo ideal es centrarse en horas-persona liberadas y reducción del tiempo de respuesta 🔹 Otras métricas clave pueden ser la tasa de autonomía, el coste unitario o la velocidad operativa #BigData #IA #IAGenerativa
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Accede a la guía completa en la que abordamos todos los detalles y puntos a tener en cuenta a la hora de definir una estrategia para implementar agentes de #IA autónomos en la empresa ⬇️ blog.damavis.com/guia-para-i… #BigData #AsistentesIA #IAGenerativa
Guía para implementar agentes de IA autónomos en la empresa

Guía para implementar agentes de IA autónomos en la empresa

Guía práctica con las claves, estrategias y pasos para implementar asistentes o agentes de IA autónomos en la empresa de forma exitosa

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🔹 En estadística y machine learning el #forecasting es un proceso utilizado para el análisis de datos 🔹 #NeuralProphet es una librería de código abierto para realizar pronósticos de una manera muy sencilla ¿Cómo funciona? 👇 #DataScience #Analytics
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🔹 #NeuralProphet es una librería de forecasting diseñada para ser simple 🔹 La separación en diferentes componentes permite describir distintos comportamientos típicos de las series temporales #BigData #DataScience #Analytics
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📌 Descubre qué es y cómo poner en práctica #NeuralProphet mediante un ejemplo práctico en nuestro blog ➡️ blog.damavis.com/forecasting… #BigData #DataScience #Analytics
Forecasting con NeuralProphet - Damavis Blog

Forecasting con NeuralProphet - Damavis Blog

Qué es y cómo funciona la librería de forecasting NeuralProphet y sus componentes principales: autoregresión, regresores a pasado y regresores a futuro.

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📌 #SLQFluff es una herramienta de linting y autoformateo #SQL diseñada para estandarizar el estilo del código y facilitar su lectura 🔹 ¿Qué estrategias seguir para hacer una implementación progresiva y adaptada al tamaño del equipo? 👇 #BigData #Desarrollo
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🔹 La clave está en que los cambios sean predecibles ➡️ todo el equipo podrá integrarlos en su forma de hacer las consultas 🔹 Así, #SQLFluff deja de considerarse como un problema al que adaptarse y ser un proceso que aporta funcionalidad al trabajo en equipo #BigData #SQL
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📌 Descubre más detalles sobre los desafíos de implementación y las estrategias de adopción de #SQLFluff en nuestro blog blog.damavis.com/integracion… #BigData #SQL
SQLFluff: Integración en entornos de producción - Damavis Blog

SQLFluff: Integración en entornos de producción - Damavis Blog

Cómo integrar SQLFluff en entornos productivos reales manteniendo tiempos estables y razonables de ejecución y evitar bloqueos en el CI por problemas de estilo

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