Una de las tecnologías llamadas a revolucionar el panorama TIC más inmediato es el Machine Learning. A medio camino entre la analítica y la Inteligencia Artificial, la inversión en estas herramientas en los próximos tres años será casi el doble que la actual, según el estudio Global CIO Point of View de IDC, donde se predice que, para 2020, el 64% de las empresas habrán adoptado esta tecnología, a nivel mundial.

En cuanto a los sectores que más se beneficiarán de esta tecnología, según datos de la española Tinámica, serán las empresas industriales (sobre todo la del automóvil), las compañías del retail y la energía y, por último, el sector bancario.

En el desarrollo del Machine Learning son necesarias habilidades muy concretas y muy nuevas como ser expertos en el análisis de datos, tener un perfil matemático, capacidad de comunicación, estar en continuo aprendizaje y tener un perfil heterogéneo que aglutine todas las capacidades anteriores, ya que aún no existe uno definido como “experto en Machine Learning”.

Como son muchos los profesionales que, al final, intervienen en el desarrollo y uso de esta tecnología, es importante para ellos tener un lenguaje común para investigar, acelerar las pruebas, mejorar la precisión de las respuestas y tomar mejores decisiones. Debido a que el análisis de datos tiene sus raíces en la estadística y la informática, está repleto de terminología especializada, pero pocos son los glosarios que la reúnan toda. Aquí recopilamos los seis conceptos más básicos:

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