Raúl Alonso Por qué me aburro en los foros de empresa No consigo evitarlo, la sensación de déjà vu se repite en la mayoría de foros de empresa, conferencias y mesas redondas a las que acudo. Mi apretada agenda me...
Danella Porras Esmeral Cómo sacar el mayor partido de la convivencia entre máquinas virtuales y contenedores Se dice que la variedad es la sal de la vida. En el caso de cloud computing es a la vez una necesidad, porque no hay una solución en la...
Raúl Salgado Ventajas de las Sociedades de Garantía Recíproca para las pymes Las Sociedades de Garantía Recíproca (SGR) constituyen uno de los grifos más caudalosos de los que pueden beber las pequeñas empresas a la hora de financiarse. Entre enero y...
Mario Cantalapiedra 8 elementos clave a la hora de seleccionar un banco Cuando eliges una entidad financiera con la que trabajar, lo normal es que busques al mejor proveedor de recursos financieros, es decir, a aquel que solucione las necesidades financieras...
Franco Piergallini Guida Las primeras vulnerabilidades oficiales en Machine Learning, así, en general Hoy por hoy no eres nadie en el mercado si no usas un sistema de Machine Learning. Ya sea un sistema de “ifs” anidados o un modelo de inteligencia...
ElevenPaths ElevenPaths Radio – 2×01 Entrevista a Mario García Comenzamos la segunda temporada de nuestros podcast con esta interesante entrevista a Mario García, Country Manager Iberia de Check Point.
José Luis Solar Agraz La transformación digital de emergencias: cuatro retos clave Hace unos días se celebró en Dubrovnik, conocida en Juego de tronos como Desembarco del Rey, capital de los Siete Reinos, la conferencia anual de la EENA (European Emergency...
Ana Zamora El Big Data Innovation Day cruza el charco El Big Data ha llegado a Latam para quedarse, y prueba de ello son las recientes ediciones del Big Data Innovation Day en Perú y Chile, dónde expertos presentaron...
De Data Scientist a ML Engineers, roles de un equipo de Machine LearningJorge A. Hernández 23 junio, 2022 Aunque la inteligencia artificial, especialmente el machine learning, ha permitido optimizar el desarrollo de las empresas también ha generado una mayor demanda de personal especializado. ¿Cuáles son los roles en esos equipos? Suponga que su empresa ha decidido emprender un proyecto de Machine Learning (aprendizaje automático) y ya tiene un objetivo claro, un presupuesto asignado y un cronograma. Ahora que todo parece listo, descubre que hay un problema: ¿qué hay del talento humano para llevar a cabo este proceso? Y es que los equipos de Machine Learning tienen demandas altamente especializadas. Hablamos de Data Scientists (científicos de datos), Data Engineers (ingenieros de datos) y ML Engineers (ingenieros de machine learning), entre otros. Profesiones de altísima demanda y que vamos a explicar a continuación: Data Scientist Catalogados por la Harvard Business Review como la profesión más sexy del siglo XXI, estos profesionales se dedican a analizar e interpretar grandes bases de datos. Incluso, mitad en broma, se dice que un científico de datos es “la persona que sabe más de estadística que cualquier programador y que a la vez sabe más de programación que cualquier estadístico”. Con una demanda global que crece cada año, esto ha motivado a varios gobiernos a impulsar programas de formación. En el caso colombiano, el Ministerio de Tecnología y Comunicaciones (TIC) busca formar a 2.200 profesionales para finales de 2022, entre otras iniciativas. Data Engineers Un ingeniero de datos trabaja con conjuntos de datos para avanzar en objetivos más específicos. A diferencia de los científicos de datos, un ingeniero no suele participar en el análisis estratégico general, sino que se involucra más en el trabajo práctico de los datos. También considerada como una de las profesiones más demandadas de la actualidad, su contratación ha crecido 35% entre 2015 y 2019. Más en detalle son los profesionales encargados de sentar las bases para la adquisición, almacenamiento, transformación y gestión de datos en una empresa. Machine Learning Engineers Están dedicados a investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial (IA) autoejecutables para automatizar modelos predictivos con información que les es proporcionada por los científicos de datos. En otras palabras, son el puente entre los equipos de datos y otras áreas de las empresas incluyendo departamentos de infraestructura tecnológica, desarrollo de software, incluso de ventas y gerencia. Desde 2019 eran considerados los profesionales más demandados de Estados Unidos con un sueldo promedio de más de 145 mil dólares anuales. Por supuesto, esta es apenas la tríada básica de los equipos de aprendizaje automático y su tamaño depende del tamaño de las organizaciones y las metas específicas que se desea alcanzar. Si ya los tiene en su empresa recuerde que lo más importante es cuidar el talento, porque la carrera del Machine learning está apenas comenzando. Foto de krakenimages en Unsplash
Jorge A. Hernández El futuro del transporte gracias a la tecnología 5G 5G permitirá unir los sistemas de transporte urbano y comercial no solo aumentando su productividad, sino haciéndolos más seguros.
Jorge A. Hernández ¿Qué son las DeFi y porqué pueden ser el futuro? ¿Se imagina pedir un préstamo, recibir la aprobación de forma instantánea y pagar automáticamente todo sin un banco o intervención humana?
Jorge A. Hernández ESG, ¿por qué es cada vez más importante para las empresas? Antes considerado un diferencial, una forma de proyectar una imagen positiva de las empresas, el ESG se ha convertido hoy en una exigencia.
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Jorge A. Hernández Conozca el impacto del 5G sobre la industria del entretenimiento Desde empoderar equipos de producción móviles hasta masificar la realidad aumentada, el potencial de las redes 5G promete cambiar el mundo del entretenimiento tal como lo conocemos.
Jorge A. Hernández Inteligencia artificial como servicio, ¿Qué es y cuáles son sus retos? Con un potencial de mercado superior a los 55.000 millones de dólares para 2028, la Inteligencia Artificial como un servicio o AIaaS está cambiando el mundo tal como lo...