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Elena Selgas Carvajal Inteligencia artificial: Un amigo para luchar contra la soledad Hoy es el Día Internacional de la Amistad, un día en el que podemos celebrar la felicidad que nos trae la gente que nos rodea. Podemos imaginar que los...
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LUCA Análisis de la DANA que azotó el Levante español en 2019 En Septiembre de 2019 un fenómeno meteorológico extremo, conocido como DANA, causó graves inundaciones en el sureste español, provocando la pérdida de vidas humanas, cuantiosos daños económicos, daños en...
Ane Urain ¿Puede el Big Data ayudar a combatir enfermedades endémicas? Nos encontramos ante un nuevo hito: contribuir a diagnosticar enfermedades endémicas con el objetivo de combatirlas gracias a los avances en el desarrollo e innovación tecnológico, especialmente en Big Data. Hay...
Paloma Recuero de los Santos Video Post #9: Analíticas Big Data, sí, pero ¿Cuáles? Sabemos que las analíticas avanzadas Big Data son imprescindibles para no perder la comba de la innovación digital. Lo que no tenemos tan claro es qué tipo de...
LUCA LUCA Talk: Spark vs. Hadoop Hadoop y Spark son dos de las herramientas más utilizadas hoy en día en entornos Big Data. Aunque hay quienes ven estos dos frameworks como competidores, no es tan fácil hacer...
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Paloma Recuero de los Santos Video Post #18: Atrévete con Deep Learning. Principios básicos al alcance de todos ¿Sabes qué es el Deep Learning, en qué se basa y qué aplicaciones tiene? En este vídeo te daremos unas sencillas nociones que te ayudarán a comprender esta potente...
#LanzamosLUCA: Pedro Pablo Pérez explica la relación entre el Big Data y la SeguridadAna Zamora 16 diciembre, 2016 Llegamos al último de nuestros vídeos del evento de lanzamiento de LUCA. El broche final lo pone Pedro Pablo Pérez, CEO de ElevenPaths, que nos cuenta la importancia de la relación entre el Big Data y la Seguridad con varios casos de uso para evitar el fraude en las organizaciones. Figura 1: “Usando las técnicas de Big Data contra el fraude, conseguimos menos fricción y más seguridad”. Pedro Pablo nos enumera los distintos tipos de fraude que pueden existir: desde el fraude tradicional por los medios de pago o cajeros (mundo físico) hasta el fraude en un mundo online con ténicas de fishing, troyanos, ataques con farming, etc. Adicionalmente, podemos encontrarnos con insider fraud, que tiene que ver con los empleados y la cadena de suministro. Además, podemos distinguir entre el fraude ongoing, que es aquel que está procesándose en ese momento y el fraude consolidado, que la empresa emite como fraude real, contemplado y estándar. También nos explica acerca de la existencia del Search Back, que es aquel fraude que pasamos a la tienda, y los fraudes denegados o en disputa. Lo más importante, nos cuenta el CEO de ElevenPaths, es identificar estas amenazas y crear un plan antifraude. Hay que entender que a las empresas el fraude les cuesta mucho dinero, alcanzándo el fraude a nivel mundial los 3,7 trillones de euros. Desde ElevenPaths, se detecta y se investigan estas amenazas, tomando una visión holística, es decir, no se lucha contra un fraude ocasional o particular, sino contra todo el ciclo. Al ser Telefónica una Telco, poseemos una base de datos que aportan insights acerca de lo que está ocurriendo en el mundo. Podemos identificar muchos datos externos de los usuarios: la tarjeta Sim, el dispositivo, el país, la IP física, el navegador que usa.. Todos estos datos externos de los que disponemos se mapean con datos de la propia red, por ejemplo, información acerca de cuando se emitió la copia de una Sim, cuando entró un usuario en roaming, cuando el terminal se ha declarado robado, etc. La información interna que posee Telefónica se combina con la externa y se procesa para analizar puntos de mejora de nuestros clientes, tendencias y prever el fraude. Además, mediante una API, los clientes pueden conectarse y consultar el estado de riesgo en todo momento. Pedro Pablo nos cuenta casos concretos, tales como un ataque de SIM Swap y cómo Telefónica puede controlarlo, para dar a entender todo el potencial que tiene el Big Data contra el fraude. Otro ejemplo puede ser el identificar la proximidad de la persona con el teléfono y el ATM en el que se realiza una operación. Puedes ver el vídeo entero, con más ejemplos reales, aquí: Video 1: Pedro Pablo Pérez nos cuenta como puede Telefónica combatir el fraude. Y si te perdiste alguno de los vídeos de la serie #LanzamosLUCA, aquí los tienes todos. LUCA se prepara para su expansión a Argentina¿Dónde van los madrileños en el puente de Diciembre?
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Enrique Blanco Clustering de series temporales con Python La proliferación y la ubicuidad de los datos con dependencia temporal en un amplio abanico de disciplinas genera un interés sustancial en el análisis y la extracción de series...
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