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13 Jul

Así fue la MasterClass de un caso de Uso del Big Data en la Escuela de Organización Industrial

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El Pasado Viernes 8 de Julio, Ramón Alberca, Director Ejecutivo de Deimos, impartió la MasterClass en el Programa Ejecutivo en Big Data & Business Analytics (Granada), de la Escuela de Organización Industrial (EOI) con su ponencia "Análisis de Big Data para predicciones electorales".

08 Jul

Deimos participa hoy en el Máster del EOI «Big Data & Business Analytics» en Granada

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Ramón Alberca, CEO de Deimos Estadística participa hoy como ponente en el Programa Ejecutivo en Big Data & Business Analytics (Granada), de la Escuela de Organización Industrial (EOI) con su ponencia "Análisis de Big Data para predicciones electorales".

04 Abr

Deimos Participará en el Programa Ejecutivo en Big Data & Business Analytics

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Ramón Alberca, CEO de Deimos Estadística participará como ponente en el Programa Ejecutivo en Big Data & Business Analytics (Granada), de la Escuela de Organización Industrial (EOI) con su ponencia «Análisis de Big Data para predicciones electorales» en el mes de Julio en Granada.

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Ramón Alberca, CEO de Deimos y Ponente en el Programa Ejecutivo

«Análisis de Big Data para predicciones electorales», un caso práctico de las predicciones electorales realizadas por Deimos Estadística.

En el programa se estudiará la labor realizada por Deimos, como forma de predicción de encuestas. Bautizado como el Método Deimos, sirvió como método de estimación del pulso electoral en las elecciones Generales de 2015 y la Encuesta del Día de Andalucía #28F.

La generación de valor para una estrategia ganadora

Objetivos

Big Data es el tratamiento y análisis de gran cantidad de datos, algo que resulta imposible hacer con las herramientas analíticas convencionales. En los últimos años, el crecimiento de datos ha aumentado de forma exponencial por la proliferación de páginas web, aplicaciones de imagen y vídeo, redes sociales, los dispositivos móviles, apps, sensores de Smart Cities eInternet de las cosas, entre otros ámbitos. En este entorno, todo tipo de empresas compiten por convertir los datos o la información disponible en ingresos. Leer más

18 Feb

No hace falta ser matemático para ser experto en ‘big data’

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En 1976 el departamento de estadística de la Universidad de Carolina del Norte, en Estados Unidos, inició una investigación para optimizar las técnicas de cultivo. El estudio se centró en el análisis de variables como la temperatura, el tipo de grano o la variedad de abonos. El objetivo era identificar los patrones que propiciaban mejores cosechas. Esa es una de las historias que se suelen contar para remontarse a los orígenes del big-data, el análisis masivo de datos para sacar el máximo provecho de ellos y tomar mejores decisiones en el futuro. Leer más

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