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La implementación de metodologías ágiles como Scrum es fundamental para la transformación digital de las empresas, y el rol del Agile Coach se está convirtiendo en uno de los más demandadas rápidamente. En las empresas tradicionales este es el rol del consultor o asesor de proyectos, pero ¿qué es un Agile Coach? y ¿cómo puede hacer que la empresa y sus trabajadores lleguen a conseguir sus objetivos marcados?
Bootstrap es una técnica de remuestreo utilizada para estimar estadísticas de una población mediante el muestreo de un conjunto de datos con reemplazo. En palabras más simples; imaginemos que tenemos una muestra de datos en un dataset y queremos generar una nueva muestra de igual o menor tamaño, entonces tomamos un dato del dataset original de manera aleatoria y la colocamos en un nuevo dataset, a la vez que devolvemos el dato seleccionado al dataset original, y repetimos el proceso hasta generar la nueva muestra deseada. Este enfoque de muestreo se llama muestreo con reemplazo (sampling with replacement)
Cuando desarrollamos modelos de machine learning normalmente debemos trabajar unificando datos de diferentes fuentes como archivos .csv, bases de datos o integraciones con APIs. Una de las ventajas de la programación orientada a objetos es que podemos desarrollar funciones para recuperar datos de múltiples fuentes e instanciarlos en un mismo objeto, sin depender de la compatibilidad de los paquetes que utilicemos. En este post veremos cómo instanciar el objeto de origen de datos (dataset) desde múltiples fuentes usando el framework ML.NET.
Para quienes hemos trabajado toda nuestra vida con lenguajes orientados a objetos como Java, C# o Ruby, cuando incursionamos en el mundo de la ciencia de datos nos puede resultar muy complicado el adaptarnos a lenguajes como Python que es muy popular en este campo debido a la facilidad de aprendizaje para quienes no tienen bases de programación, pero para quienes ya tenemos fuertes conocimientos de desarrollo el usar un lenguaje de programación orientado a objetos también puede tener muchas ventajas para usarlo en la ciencia e ingeniería de datos.
Una de las ventajas de usar el framework ML.NET para la ciencia e ingeniería de datos es la posibilidad de crear experimentos para la creación de modelos de Machine Learning de manera automatizada. En este post vamos a usar la clase MulticlassClassificationExperiment incluida en el paquete Microsoft.ML.AutoML para crear un modelo para predecir la probabilidad de cancelación o cambio en la reserva de un hotel.
La gestión de equipos remotos requiere las mismas habilidades e instrucciones que cualquier equipo presencial: Objetivos claros, retroalimentación, interacción, enfoque. Pero la distancia añade retos adicionales, la adopción de un marco de trabajo ágil como Scrum puede ayudarnos a superar estos retos.
El Coronavirus acelerará la transformación digital de las empresas. La transformación digital ha potenciado las estrategias de negocio de pequeñas, medianas y grandes empresas mediante el uso de plataformas digitales para cumplir con las expectativas de sus clientes.
Cuando trabajamos con datos debemos recordar siempre una cosa: dato que no cuenta algo no sirve de nada, absolutamente de nada. Por eso desde hace un tiempo se viene hablando de esta tendencia del Data Storytelling que busca cambiar la forma de presentar los datos para que tengan sentido dentro de una historia, que muestre las métricas clave, las comparaciones entre fechas o diagramas de dispersión, es decir, en mensajes persuasivos y efectivos que sean difíciles de olvidar.
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Durante la pandemia que está viviendo el mundo, hasta la fecha de publicación de este post, la OMS ha recibido más de 5000 preguntas relacionadas con el Coronavirus. En una época donde las noticias falsas o fake news se propagan más rápido que el mismo virus COVID19, es importante informarse por medios confiables y no dar nada por hecho sin antes contrastarlo o confirmar la fuente.
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