Big Data e Inteligencia Artificial

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

  1. AUG 20

    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 min

  2. 12/18/2024

    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 min

  3. 12/11/2024

    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 min

  4. 12/04/2024

    98. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial [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 repasamos el estado de la Inteligencia Artificial en 2024 basándonos en el informe de Air Street Capital. 🚀 La competencia entre los grandes modelos de lenguaje: Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5, Grok 2 y el innovador o1 de OpenAI. 🚀 Modelos más pequeños que caben en tu móvil, eficientes gracias a la destilación y la cuantización. 🚀 Avances impresionantes en biología y química con AlphaFold 3 y AlphaProteo, ¡hasta un Nobel por aquí! 🚀 La robótica vuelve al juego con sistemas como AutoRT y las plataformas que están acercando la tecnología a todos. 🚀 Y no nos olvidemos del Deep Learning para modelar el cerebro humano. ¡Dale al play y entérate de todo! Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠formulario de contacto⁠⁠ o en ⁠⁠Twitter⁠⁠. ☕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠¡Apoya el podcast!⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ☕️

    28 min

  5. 11/27/2024

    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 min

  6. 11/20/2024

    96. Modelos de Machine Learning que caducan

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠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 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? 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/96-data-drift-y-concept-drift/

    24 min

  7. 11/13/2024

    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 min

  8. 11/06/2024

    94. Buenas prácticas para científicos de datos

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠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? 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/94-buenas-practicas-para-cientificos-de-datos/

    18 min
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