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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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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/95-buenas-practicas-para-cientificos-de-datos-parte-2/
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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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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/89-arboles-decision-machine-learning/
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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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⭕️ 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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⭕️ 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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⭕️ 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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Hoy hablamos de si es necesario saber programar para poder crear modelos de Inteligencia Artificial y de herramientas no-code específicas para IA.
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 30. Todo lo que siempre quisiste saber sobre la nube.
⭕️ Episodio 61. ¿Cuántas matemáticas es realmente necesario saber?
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