Big Data e Inteligencia Artificial
Un podcast para personas aparentemente normales que quieren transformarse en ninjas del Big Data, de la Inteligencia Artificial y de la vida.
Episodios
108. Agentes
Todo el mundo habla de agentes de inteligencia artificial pero muchos no sabrían identificar uno si lo tuvieran delante.🎧 Episodio completoEn este episodio os explico qué es un agente de IA, en qué se diferencia de un modelo del lenguaje como ChatGPT y cómo hemos llegado hasta aquí en apenas 3 años: desde la era del prompt engineering y las alucinaciones, pasando por las técnicas de RAG y los mode
107. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial - Industria y política [Edición 2025]
🥷 Apúntate aquí a la Comunidad Ninja 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:🎥 Sesiones en directo⚡️ Podcast premium📚 Resúmenes de libros top🛠️ TutorialesSegunda parte del análisis anual del estado de la Inteligencia Artificial en 2025 basándonos en
106. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial [Edición 2025]
🥷 Apúntate aquí a la Comunidad Ninja 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:🎥 Sesiones en directo⚡️ Podcast premium📚 Resúmenes de libros top🛠️ TutorialesEn el episodio de hoy repasamos el estado de la Inteligencia Artificial en 2025 basándonos en el informe S
105. Cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora (y por qué importa)
🥷 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 ninjaEn el episodio de hoy descubrimos cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA
104. ¿Qué significa REALMENTE data-driven?
En el episodio de hoy desciframos qué significa REALMENTE ser data-driven y por qué el 76% de las empresas fracasa en el intento.Descubre cómo diseñar una estrategia de datos que funcione de verdad, no solo que quede bonita en un PowerPoint.✅ El gran error: pensar que ser data-driven es un proyecto tecnológico (spoiler: es una transformación cultural).✅ Por qué tener un data warehouse y dashboards
103. ¿Qué hace un analista 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 🎥 Sesiones de formación👥 Comunidad ninjaEn el episodio de hoy desvelamos la figura clave en cualquier equipo de datos: el Ana
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 ninjaEn el episodio de hoy descubrimos todo lo que hay detrás de la Inteligencia Artificial que no s
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 topHoy 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) pa
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 🥷
99. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial - Industria y política [Edición 2024]
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En el episodio de hoy seguimos desgranando el estado de la IA en 2024, con un enfoque en la industria, l
98. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial [Edición 2024]
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En el episodio de hoy repasamos el estado de la Inteligencia Artificial en 2024 basándonos en el informe de Air
97. La certificación de Ingeniero de Machine Learning de Google
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En el episodio de hoy vamos a hablar de todo lo que siempre quisisteis saber y nunca os atrevisteis a preguntar sobre
96. Modelos de Machine Learning que caducan
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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 m
95. Buenas prácticas para científicos de datos (Parte 2)
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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 optimiza
94. Buenas prácticas para científicos de datos
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93. Las cuentas de OpenAI 💸
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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
92. ¿Qué es MLOps?
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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.
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91. Qué ordenador elegir para IA, mejores libros para aprender y roadmap de aprendizaje
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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 fu
90. El comodín del público
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🎙️ Hoy hablamos sobre los métodos de ensemble en Machine Learning, cómo funcionan técnicas como bagging, boosting y stacking. 🌳🌲🌴
Episodios rel
89. Árboles 🌳
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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 p
88. Viajar ✈️
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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 😎🍹
Recordad que s
87. Cajas negras
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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 algun
86. Entrar al mercado laboral, formaciones timo y una decisión.
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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 diferenc
85. La gran apuesta
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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 cat
84. Cosas a tener en cuenta cuando examinas tus datos
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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83. Una neurona
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.
Recordad que si tenéis cualquier duda, pregunta o comentario podéis contactar conmigo a través del
82. Optimización del presupuesto de marketing con IA
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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81. Año 2: Abre sus puertas la membresía ninja
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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80. Machine Learning 101
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?
79. PowerBI vs Tableau vs Qlik Sense: FIGHT! 🔥
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
78. Herramientas de visualización de datos
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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77. La importancia del Data Storytelling
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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⭕️ Episodio 44. Exploradores de datos.
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76. Inteligencia Artificial No-code
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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75. Marketing e Inteligencia Artificial
En el episodio de hoy vamos a hablar de cómo se aplica la Inteligencia Artificial al mundo del marketing.
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 35. El aprendizaje no supervisado es una tarta
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74. El método definitivo para el análisis de datos
En el episodio de hoy os doy unas cuantas recomendaciones que tener en cuenta cuando estéis en un procesos de análisis de datos para que consigáis el método de análisis de datos definitivo.
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos
⭕️ Episodio 44. Exploradores de datos
⭕️ Episodio 39. Todos somos an
73. Regulación de la Inteligencia Artificial en Europa
En el episodio de hoy repasamos el borrador sobre la regulación de la Inteligencia Artificial en Europa (AI Act) ⚖️
El reglamento sobre Inteligencia Artificial europeo resumido en un podcast 😉
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72. En el nombre de la IA segura y responsable 🫡
En el episodio de hoy hablamos de regular la Inteligencia Artificial, de modelos abiertos y de quién opina qué en todo este melón 🍈
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71. ¿Cómo funciona Sora?
Hoy os voy a contar cómo funciona Sora 📽
Sora es un modelo de Inteligencia Artificial de OpenAI que genera videos de hasta un minuto en alta resolución a partir de textos.
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70. Buenas prácticas para el análisis de datos
Hoy vamos a hablar de las habilidades que todo analista de datos debería tener.
Pero no de esas que se meten en el maletín de herramientas de un analista de datos cómo saber muchísimo de SQL, hacer unas visualizaciones muy ninja o limpiar los datos mejor que Don Limpio.
Vamos a hablar de unas habilidades intangibles.
Unas que igual no podéis poner en vuestro CV pero que si están ahí os llevarán
69. Inteligencia Artificial en la construcción 🏗
En el episodio de hoy hablamos de varias aplicaciones que se está dando a la Inteligencia Artificial en el sector de la construcción 🏗.
- Aplicaciones en la gestión y planificación de proyectos
- Modelos de ML para la predicción de presupuestos
- Visión por ordenador para mejorar la seguridad en las obras
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68. Kaggle y el Machine Learning de competición
En el episodio de hoy hablamos de Kaggle, la plataforma de competiciones de Machine Learning por excelencia.
- Cómo funcionan las competiciones de Kaggle
- Cómo puede ayudar Kaggle en el aprendizaje de Ciencia de Datos
Pero también hablamos de las críticas que ha sufrido el Machine Learning de competición a lo largo de su historia.
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67. Los cuadernos de Jupyter
En el episodio de hoy hablamos de los cuadernos de Jupyter 🪐
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¿Cómo funcionan los Jupyter Notebooks? ¿Para qué sirven y para qué no sirven?
Y opciones para poder utilizarlos :)
También hablamos de Anaconda, de Miniconda, Google Colab y de los notebooks de Kaggle.
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66. El motor de la Inteligencia Artificial
En el episodio de hoy vamos a hablar de GPUs.
¿Qué es una GPU y por qué son importantes para el Machine Learning? ¿En qué se diferencia una GPU de una CPU?
Y todas estas cositas :)
Enlaces mencionados en el episodio:
⭕️ Episodio 64: Grandes Éxitos de la IA (Industria y política)
⭕️ Episodio 23: ImageNet y el reconocimiento de imágenes
⭕️ Episodio 8: El cuento del Deep Learning (este no lo he m
65. Propósitos 💫
En el episodio de hoy vamos a hablar de propósitos de año nuevo para ninjas de los datos.
Os propongo algunas opciones para progresar este año como analistas de datos, especialistas de machine learning o ingenieros de datos… lo que sea que os interese más.
Y luego os cuento los que me he propuesto yo, a ver qué os parecen.
Enlaces mencionados en el episodio:
⭕️ Especialización de Machine learning
64. Grandes éxitos de la IA (Industria y política) [Edición 2023]
En el episodio de hoy vamos a ver cómo ha movido el mundo la Inteligencia Artificial en estos últimos meses.
Desde la aparición de ChatGPT y la IA volviéndose mainstream hay muchísimo movimiento que va más allá de lo técnico.
Las AI wars 🥷
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63. Grandes éxitos de la IA [Edición 2023]
En el episodio de hoy vamos a hablar de todas las cosas que han pasado en el mundo de la inteligencia artificial estos últimos meses.
Y sí, este año todo ha girado alrededor de los Grandes modelos del lenguaje
🚀 LLMs del 2023 como GPT-4, Claude, LLaMa, Falcon...
🚀 La importancia del contexto y del tamaño
🚀 La necesidad de modelos más eficientes
🚀 Aplicaciones de los LLMs en robótica, conducción au
62. Big Data, Inteligencia Artificial y drogas
Hoy vamos a hablar de drogas, peeero no de las que estáis pensando sino de las drogas que sirven para curar enfermedades.
Vamos a hablar de cómo se utiliza el Big Data y la Inteligencia Artificial en la industria farmacéutica.
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61. ¿Cuántas matemáticas es realmente necesario saber?
Los primeros cursos de los planes de estudios de ciencia de datos están plagados de matemáticas, cálculo y estadística.
¿Necesario para fundar una buena base sobre la que construir lo demás?
¿Demasiado abrumador desde el punto de vista del aprendizaje?
¿Sería más adecuado hacer una introducción matemática de los fundamentos más ligera e ir complementando según vamos avanzando en el mundo de los da
60. Oportunidades en Inteligencia Artificial
En el episodio de hoy hablamos de las oportunidades que están ahí, por descubrir, dentro del campo de la Inteligencia Artificial.
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59. ¿Qué es la ingeniería de características?
En el episodio de hoy hablamos de qué es, para qué sirve y cómo se hace la ingeniería de características.
Fundamental en proyectos de Machine Learning 🥷
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58. Los últimos mandamientos del Machine Learning
En el episodio de hoy terminamos de repasar las 43 reglas del Machine Learning de Google.
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/58-reglas-machine-l
57. Aún más mandamientos de Machine Learning de Google
En el episodio de hoy seguimos repasando las 43 reglas del Machine Learning de Google.
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Y estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 9 - Big Data para predecir la Bolsa
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56. Los mandamientos del Machine Learning
En el episodio de hoy vamos a hablar de las las 43 reglas del Machine Learning de Google.
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Y estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 48 - Inteligencia Artificial para SEO
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55. La Inteligencia Artificial no es gratis 🌱
Hoy vamos a hablar de lo que cuesta entrenar y también desplegar modelos de Machine Learning.
Y no de lo que cuesta en términos económicos. Que también.
Sino en términos de la huella de carbono que se emite al entrenar y utilizar modelos de Inteligencia Artificial.
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54. El lago de los datos 🦢
Hoy vamos a hablar de las distintas soluciones y paradigmas para guardar datos y luego poder utilizarlos en un ecosistema de Big Data: almacenes de datos, data lakehouses, mallas de datos, tejidos de datos…
Y por supuesto de lagos de datos 🦢
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Y estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 6 - Tres tipos de análisi
53. El Big Data de Uber
Si en el episodio anterior hablábamos de cómo utiliza el Machine Learning, hoy hacemos un repaso a cómo tiene montada la plataforma de Big Data que lo hace posible. 🚙
Y repasamos cómo hija ido evolucionando desde sus inicios.
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Y estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 31 - Regreso al futuro: el ecosistema Had
52. Uber, Machine Learning sobre ruedas
Hoy hablamos sobre Uber y cómo utiliza el Machine Learning, que lo utiliza y mucho. 🚙
También repasamos algunos de los casos de uso en los que aplica Machine Learning y de su plataforma, Michelangelo.
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51. La caja de herramientas del científico de datos
Hoy vamos a hablar sobre las herramientas qué deberíais tener en vuestro maletín de científicos de datos 🛠
Os cuento por qué es importante aprender SQL si quieres trabajar con datos y cuáles son los principales lenguajes de programación que se utilizan con sus ventajas e inconvenientes:
➡️ Python
➡️ R
➡️ Scala
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Y estos son los ep
50. Elegir un programa de formación en Inteligencia Artificial
Hoy vamos a hablar sobre las cosas que tener en cuenta a la hora de elegir un programa de formación en Inteligencia Artificial, Big Data o de las dos cosas 🙂
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Y estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 29 - Cómo convertirse en un ninja del Big Data y la Inteligencia Artificial
⭕️ Episodio 49 - La certificación
49. La certificación de Ingeniero de Datos de Google Cloud
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 Data Engineer de Google Cloud.
✅ Cuál es el objetivo de esta certificación
✅ En qué consiste el examen
✅ Recursos para preparar la certificación de Ingeniero de datos con Google Cloud Platform
...Y mucho más💥
Recordad que si tenéis cualquier duda
48. Inteligencia Artificial para SEO
En el episodio de hoy vamos a hablar de SEO, de cómo utiliza Google la Inteligencia Artificial para decidir los resultados que nos muestra cuando buscamos algo y de cómo pueden usar los especialistas en SEO el Machine Learning para hacer su trabajo.
Si os interesa saber más sobre el curso de ingeniería de prompts de OpenAI para dominar a ChatGPT y poder aplicarlo al SEO os recomiendo este artículo
47. Ingeniería de prompts y ChatGPT
En el episodio de hoy vamos a hablar de qué es un prompt, de la ingeniería de prompts y de las mejores prácticas para poder conseguir que ChatGPT nos responda algo que nos sirva.Y si habéis estado viviendo debajo de una piedra estos meses y no sabéis qué es ChatGPT podéis escuchar este episodio del podcast:
⭕️ Episodio 28 - La revolución de ChatGPT
Si queréis ser ingenieros de prompts y os interes
46. Big Data y abogacía
En el episodio de hoy vamos a hablar de Big Data e Inteligencia Artificial para juristas, porque sí, todas estas cosas de las que hablamos cada semana también tienen aplicación en el mundo del derecho.
De hecho ya hay herramientas comerciales que los despachos pueden utilizar para agilizar su trabajo.
Estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 6 - Tres tipos de análisis de datos
45. Año 1
En el episodio de hoy estamos de celebración porque Un podcast ninja sobre Big Data cumple su primer año 🎉🎂🥳
44. Exploradores de datos
En el episodio de hoy sacamos nuestra faceta más exploradora y hablamos de qué hacer al enfrentarnos por primera vez a un dataset y del análisis exploratorio de datos (EDA) 🧭
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📝 Podéis en
43. Datos, datos, DATOS
En el episodio de hoy hablamos de dónde podemos encontrar datasets para poner a funcionar nuestros proyectos ninja (de Machine Learning, de analítica de datos o de lo que sea)
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42. Analfabetismo 4.0
En el episodio de hoy hablamos de la importancia de la alfabetización en datos o data literacy, especialmente tras la cuarta revolución industrial.
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41. ¿Cuál es la diferencia entre Data Science, Machine Learning y Big Data?
En el episodio de hoy hablamos sobre la diferencia entre Data Science, Machine Learning y Big Data y cómo sus fronteras son un poco difusas 😶🌫️
Estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 4 - ¿En qué consiste la ciencia de datos?
⭕️ Episodio 7 - ¿Qué es el Machine Learning?
⭕️ Episodio 10 - ¿Qué es el Big Data?
⭕️ Episodio 24 - ¿Qué hacen los Ingenieros de Datos?
⭕️ Episodio 31
40. ¿Te espían mientras trabajas?
En el episodio de hoy hablamos de un caso de uso real de analítica de datos en Microsoft y aprovechamos para repasar las etapas del flujo de trabajo de un analista de datos.
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39. Todos somos analistas de datos
En el episodio de hoy hablamos del analista de datos que todos llevamos dentro.
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/39-analistas-de-datos
38. El aprendizaje por refuerzo más allá de los videojuegos
En el episodio de hoy hablamos de aplicaciones del aprendizaje por refuerzo más allá de los videojuegos 👾
Estas son algunas de las aplicaciones que tratamos:
Los coches autónomos
El control de sistemas de climatización de edificios comerciales y centros de datos, que supone un ahorro en energía y menos emisiones de CO2
La robótica industrial
Los modelos del lenguaje
Recordad que si tenéis
37. ¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?
En el episodio de hoy de Un podcast ninja sobre Big Data desciframos cómo funciona el aprendizaje por refuerzo.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 22 - Las claves del aprendizaje supervisado
⭕️ Episodio 35 - El aprendizaje no supervisado es una tarta
⭕️ Episodio 34 - DeepMind
Recordad que si tenéis cualquier duda, pregunta o comentario podéis contactar conmigo a través del formulario d
36. Fails de la Inteligencia Artificial
En el episodio de hoy hablamos de esas veces en las que la Inteligencia Artificial se equivoca. Porque no, ninjas del Big Data, de la IA y de la vida, estos modelos no son infalibles 🤦♀️
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35. El aprendizaje no supervisado es una tarta
En el episodio de hoy vamos a hablar sobre aprendizaje no supervisado, si realmente se refiere a dejar entrenándose sin supervisión a un modelo de Machine Learning mientras nosotros nos vamos a la pastelería o de qué va realmente 🍰
Estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 22 - Las claves del aprendizaje supervisado
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34. DeepMind
En el episodio de hoy hablamos de DeepMind, la empresa que persigue comprender la inteligencia para luego aplicarla y resolver el resto de problemas de la humanidad.
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33. Mitos y realidades sobre la Inteligencia Artificial
En el episodio de hoy hablamos de algunos mitos sobre la IA ¿hay algo de verdad en ellos?
Mito 1. La Inteligencia Artificial se está acercando a la inteligencia humana
Mito 2. Todos los sistemas basados en Inteligencia Artificial funcionan como “cajas negras”
Mito 3. Los sistemas de Inteligencia Artificial son tan buenos como los datos sobre los que se entrenan
Mito 4. Los modelos de Inteligencia
32. OpenAI
En el episodio de hoy hablamos de OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, GPT-3, DALL·E2 y todos estos modelso tan chulos.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 28 - La revolución de ChatGPT
⭕️ Episodio 30 - Todo lo que siempre quisiste saber sobre la nube
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31. Regreso al futuro: el ecosistema Hadoop
En el episodio de hoy hablamos del ecosistema Hadoop y de los orígenes del Big Data.
¡Abrochense los cinturones que nos subimos al Delorean para viajar al pasado 🚙!
Aquí os dejo los enlaces a algunos de los proyectos del ecosistema Hadoop de los que hablo en el episodio de hoy:
⭕️ Apache Hadoop
⭕️ Apache Spark
⭕️ Apache Hive
⭕️ Apache HBase
Y el enlace al episodio sobre ChatGPT.
Recordad que si te
30. Todo lo que siempre quisiste saber sobre la nube
Hoy vamos a hablar de la nube ☁️
Aquí puedes ver los proveedores de computación en la nube que tratamos en el episodio.
⭕️ Google Cloud Platform (GCP)
⭕️ Amazon Web Services (AWS)
⭕️ Azure
Recordad que si tenéis cualquier duda, pregunta o comentario podéis contactar conmigo a través del formulario de contacto o en Twitter.
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📝 Po
29. Cómo convertirse en un ninja del Big Data y la Inteligencia Artificial
Hoy vamos a hablar de qué hacer para convertirse en un ninja del Big Data, de la Inteligencia Artificial o de las dos cosas 🙂
O al menos os voy a contar algunas cosas que he aprendido y sigo aprendiendo yo en mi intento de transformarme en ninja del Big Data 🥷
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Y estos son los episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 28 - L
