Big Data e Inteligencia Artificial

Marta Arroyo

Un podcast para personas aparentemente normales que quieren transformarse en ninjas del Big Data, de la Inteligencia Artificial y de la vida

  1. 5天前

    102. Los datos no valen nada sin ESTO

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷 Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🎥 Sesiones de formación 👥 Comunidad ninja En el episodio de hoy descubrimos todo lo que hay detrás de la Inteligencia Artificial que no se ve: el Modern Data Stack. La infraestructura que hace posible que ChatGPT, los dashboards de tu empresa y cualquier solución basada en datos funcione. ✅ Qué es el Modern Data Stack y por qué tiene que importarte✅ Las fases clave: desde la ingesta hasta la gobernanza✅ La evolución desde Hadoop hasta las herramientas en la nube✅ ETL vs ELT: cuándo usar cada enfoque✅ Herramientas específicas para cada fase (Snowflake, dbt, Fivetran...)✅ Por qué los datos por sí solos no valen nada...Y mucho más💥 Después de conocer todo el ecosistema del Modern Data Stack, ¿te preguntas por dónde empezar? Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo: 👉 Haz el test aquí: https://datos.kit.com/roadmap Episodios anteriores relacionados: ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 24: ¿Qué hacen los ingenieros de datos? ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 31: Regreso al futuro: el ecosistema Hadoop ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 54: El lago de los datos Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠formulario de contacto⁠⁠ o en ⁠Linkedin. 📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/102-modern-data-stack/

    20 分钟

  2. 8月20日

    101. La amenaza fantasma (3 años después)

    🥷 Apúntate a la Comunidad NinjaAccede a todo para convertirte en ninja de los datos: 🎬 Sesiones de formación ⚡️ Podcast premium 🛠 Tutoriales 📚 Resúmenes de libros top Hoy te cuento qué trabajos va a hacer desaparecer la Inteligencia Artificial en los próximos 5 años… y cuáles van a crecer más. No es opinión: me he vuelto a leer (¡3 años después!) el último informe del Foro Económico Mundial (2025) para que tú no tengas que hacerlo. Te cuento: ¿Cuántos empleos se destruyen vs. se crean?Top profesiones al alza (2025–2030)Los empleos más expuestosSectores que más contratarán en los próximos 5 añosHabilidades clave para protegerte Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠⁠, en ⁠⁠⁠⁠Twitter⁠⁠⁠⁠, Instagram o ver el episodio en Youtube. ¡Ah! Y apúntate ⁠aquí⁠ (https://datos.kit.com/roadmap) para recibir tu roadmap personalizado para convertirte en ninja de los datos.

    11 分钟

  3. 2024/12/18

    100. ¿Y ahora qué?

    🎉 Hemos llegado a 100 🎉 Así que hoy tómate algo a nuestra salud y la de nuestro podcast de confianza. Nos lo hemos ganado 😌 ¡Ah! Y apúntate aquí (https://datos.kit.com/roadmap) para el tema del que hablo en el episodio de hoy 🥷

    21 分钟

  4. 2024/12/11

    99. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial - Industria y política [Edición 2024]

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷 Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 👥 Comunidad ninja En el episodio de hoy seguimos desgranando el estado de la IA en 2024, con un enfoque en la industria, la política y las regulaciones. ¿Listos para más sorpresas? 🚀 NVIDIA reina suprema: GPUs Blackwell, récord de mercado y su dominio inquebrantable... aunque Google, Meta y OpenAI empiezan aintentar desengancharse. 🚀 La batalla de China y EE.UU.: Restricciones de exportación, chips diseñados a medida y laboratorios chinos que siguen innovando contra viento y marea. 🚀 Regulación global: Europa, EE.UU. y China toman caminos muy distintos para regular la IA, con impactos directos en empresas y usuarios. 🚀 El impacto ambiental: Centros de datos voraces en energía, proyectos colosales y una sostenibilidad que deja mucho que desear. Un viaje por los retos y las oportunidades que están definiendo el futuro de la IA. ¡No te lo pierdas! ¡Dale al play! Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠Twitter⁠⁠⁠. ☕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠¡Apoya el podcast!⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ☕️

    27 分钟

  5. 2024/12/04

    98. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial [Edición 2024]

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    28 分钟

  6. 2024/11/27

    97. La certificación de Ingeniero de Machine Learning de Google

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷 Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 👥 Comunidad ninja En el episodio de hoy vamos a hablar de  todo lo que siempre quisisteis saber y nunca os atrevisteis a preguntar sobre la certificación de Professional Machine Learning Engineer de Google Cloud. ✅ Cuál es el objetivo de esta certificación ✅ En qué consiste el examen ✅ Recursos para preparar la certificación de Ingeniero de Machine Learning con Google Cloud Platform ...Y mucho más💥 Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠formulario de contacto⁠ o en ⁠Twitter⁠. ☕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠¡Apoya el podcast!⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ☕️ 📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠completas en https://datos.ninja/podcast/97-certificacion-machine-learning-google-cloud/

    28 分钟

  7. 2024/11/20

    96. Modelos de Machine Learning que caducan

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    24 分钟

  8. 2024/11/13

    95. Buenas prácticas para científicos de datos (Parte 2)

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷 Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 👥 Comunidad ninja 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 Recordad que si tenéis cualquier duda, pregunta o comentario podéis contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠X⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠. ☕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠¡Apoya el podcast!⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ☕️ 📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/95-buenas-practicas-para-cientificos-de-datos-parte-2/

    21 分钟
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