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    En el episodio de hoy hablamos de la deriva de los datos, de la deriva conceptual y de todas esas cosas que hacen que nuestro modelo se rompa en producción.

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 92.⁠⁠ ¿Qué es MLOps?

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    En el episodio de hoy hablamos de las mejores prácticas para científicos de datos que te ayudarán a evitar errores comunes y a optimizar tu flujo de trabajo 👩‍💻

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 67.⁠ Los cuadernos de Jupyter.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 70.⁠ Buenas prácticas para el análisis de datos.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 92.⁠ ¿Qué es MLOps?

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 94. Buenas prácticas para científicos de datos

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    En el episodio de hoy hablamos de las mejores prácticas para científicos de datos que te ayudarán a evitar errores comunes y a optimizar tu flujo de trabajo 👩‍💻

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 67. Los cuadernos de Jupyter.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos.

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    En el episodio de hoy hablamos de los modelos de negocio montados alrededor de la IA generativa y de cómo OpenAI, Microsoft y Meta la monetizan.

    Desde suscripciones hasta integraciones en productos, conoce los modelos de negocio detrás de la tecnología que está revolucionando el mercado.

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠Episodio 55.⁠ La Inteligencia Artificial no es gratis.

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    En el episodio de hoy hablamos de MLOps, el secreto para que nuestros modelos de Machine Learning funcionen bien en el mundo real.

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠Episodio 13. Etapas de un proyecto de Machine Learning: El problema

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 14. Etapas de un proyecto de Machine Learning: Los datos

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 15. Etapas de un proyecto de Machine Learning: El modelo

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 16. Etapas de un proyecto de Machine Learning: Despliegue y monitorización

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    En el episodio de hoy resuelvo vuestras preguntas.

    En el episodio de hoy, Óscar quiere saber qué laptop elegir para empezar en Machine Learning sin quedarse corto a futuro. Francisco, estudiante de Matemáticas, busca recomendaciones de recursos para iniciarse en Big Data y Data Science. Por su parte, Maximiliano, ingeniero industrial en plena transformación profesional, pregunta por un camino de conocimientos básicos para ser Data Analyst o Data Engineer y sitios donde practicar SQL.

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ Episodio 51. La caja de herramientas del científico de datos

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 78. Herramientas de visualización

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 79. PowerBI vs Tableau vs Qlik Sense: FIGHT! 🔥

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 24. ¿Qué hacen los ingenieros de datos?

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    🎙️ Hoy hablamos sobre los métodos de ensemble en Machine Learning, cómo funcionan técnicas como bagging, boosting y stacking. 🌳🌲🌴

    Episodios relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠Episodio 7.⁠ Árboles 🌳.

    ⭕️ ⁠Episodio 68. Kaggle y el Machine Learning de competición.

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    🎙️ Hoy te cuento cómo funcionan los árboles de decisión en Machine Learning. Sus ventajas, desventajas y cómo se entrenan para que no tengan secretos para ti 🌳🌲🌴

    También tienes este tutorial guiado para poner en práctica todo lo aprendido y dominar los árboles de decisión 🥷.

    Episodios relacionados:

    ⭕️ ⁠Episodio 7. ¿Qué es el Machine Learning?

    ⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101.

    ⭕️ ⁠Episodio 22. Las claves del aprendizaje supervisado.

    ⭕️ ⁠⁠Episodio 83. Una neurona.

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    En el episodio de hoy hablamos de cómo se usa los datos y el ML en el sector de los viajes. Próximamente una IA te planificará las vacaciones 😎🍹

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    En el episodio de hoy hablamos de la transparencia en los modelos de Machine Learning y la importancia de elegir transparencia frente a rendimiento y potencia en algunos casos de uso reales.

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 22.⁠⁠⁠⁠ Las claves del aprendizaje supervisado

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 80.⁠⁠⁠ Machine Learning 101

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 83.⁠⁠⁠ Una neurona

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    En el episodio de hoy resuelvo vuestras preguntas.

    Enrique pregunta cómo entrar en el mercado laboral de análisis de datos y qué cursos seguir. Noelia desea saber las diferencias y puntos en común entre los roles de Data Analytics y Analista de Automatización, y cómo implementar un sistema de Data Analytics en una empresa. Eric busca orientación sobre cursos accesibles en inteligencia artificial aplicada a la salud, y Almudena está preocupada por la fiabilidad de un curso de Big Data que su hijo desea realizar.

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 29.⁠⁠⁠ Cómo convertirse en un ninja del Big Data y la Inteligencia Artificial

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 50.⁠⁠ Elegir un programa de formación en Inteligencia Artificial

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    En el episodio de hoy, nos preparamos unas palomitas 🍿 y analizamos La Gran Apuesta ("The Big Short"), explorando por qué la crisis de las hipotecas de 2007 fue una gran catástrofe de datos.

    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 84.⁠ Cosas a tener en cuenta cuando examinas tus datos

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  • Hoy hablamos de cositas a tener en cuenta a la hora de analizar un dataset por primera vez.

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    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 74. El método definitivo para el análisis de datos.

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  • Hoy hablamos de clasificar cosas y de modelos de regresión logística.

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    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 80.⁠⁠⁠ Machine Learning 101.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 81.⁠⁠ Optimización del presupuesto de marketing con IA.

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  • Hoy hablamos de optimizar el presupuesto de marketing con Inteligencia Artificial, de Marketing Mix Modeling y de regresiones lineales.

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    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 75.⁠ Marketing e Inteligencia Artificial

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 80.⁠ Machine Learning 101

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  • En el episodio de hoy estamos de celebración porque Un podcast ninja sobre Big Data cumple dos añitos y abrimos la Membresía ninja 🎉🎂🥳

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  • Hoy hablamos de 3 cosas que tienes que saber sobre Machine Learning.

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    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 7. ¿Qué es el Machine Learning?

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 22. Las claves del aprendizaje supervisado

    ⭕️ Episodio 35. El aprendizaje no supervisado es una tarta.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 37. ¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?

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  • Hoy comparamos las herramientas de visualización y Business intelligence más top del mercado:

    Poder BI, Qlik Sense y Tableau

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    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 59⁠.⁠⁠ ¿Qué es la ingeniería de características?

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 76⁠.⁠⁠ Inteligencia Artificial No-code.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 77⁠.⁠⁠ La importancia del Data Storytelling.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 78⁠.⁠⁠ Herramientas de visualización.

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  • Hoy hablamos de gráficos y herramientas de visualización para el análisis de datos.

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    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 67.⁠⁠ Los cuadernos de Jupyter.

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 77.⁠⁠ La importancia del Data Storytelling.

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  • Hoy hablamos de la razón por la que muchos proyectos de datos FRACASAN y qué habilidad infravalorada hará que los vuestros no lo hagan.

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    Episodios anteriores relacionados:

    ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 44.⁠ Exploradores de datos.

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