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Inteligencia Artificial (IA) se define como la capacidad de un sistema o máquina para realizar tareas que generalmente son realizadas por los seres humanos, imitando su comportamiento y razonamiento.

Machine learning o aprendizaje automático es técnicamente una rama dentro de la Inteligencia artificial, y se basa en la práctica y desarrollo de sistemas a través de algoritmos para procesar datos y estos puedan aprender por su propia cuenta, sin supervisión constante.

Por último Deep learning o aprendizaje profundo es una técnica dentro de Machine learning que está fuertemente basada en arquitecturas neuronales y sus algoritmos son capaces de relacionar y clasificar volúmenes de datos inmensos, también es conocida como Deep Neural Network.
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En el 2018 Mercadolibre adquirió Machinalis, una startup especializada en soluciones de Machine Learning. Esto permitiría cumplir las necesidades de Mercado Libre de aplicar inteligencia artificial a sus operaciones de comercio electrónico.

Aparte de los sistemas de recomendación y predicción de comportamiento de usuario, están las técnicas aplicadas a la logística de envíos, restricción en demoras, predicción de fechas de delivery y optimización de KPIs.

🔴Así es, en un futuro ya no necesitaremos más routers.😮

Esto gracias a las nuevas tecnologías denominadas Software define Network(SDN), que implican un manejo de la red centralizado desde un servidor que pueda gestionar y administrar todos los nodos de la red.👌

👉Incluso ahora, diversas multinacionales de las telecomunicaciones ya están implementando estos modelos en sus redes empresariales. Ejemplo de ello son los proveedores de cloud computing entre los que se destacan Amazon, Google y Azure.💻

🔴Sabías que el antivirus solo bloquea los virus que su proveedor conozca.😦

👉Por ello, si existe una nueva amenaza, serás vulnerable hasta que tu proveedor diseñe una solución y la distribuya para todos sus clientes por medio de actualizaciones.👨‍💻👩‍💻

😄Así que no confíes ciegamente en tu antivirus y evita realizar practicas inseguras que puedan ralentizar e incluso dañar tu equipo.

🔴¿Te has preguntado como mejorar las políticas de seguridad de tu PC o de tu empresa?

👉SSH es el protocolo y programa que te permitirá establecer una conexión remota de manera segura por medio de una conexión cifrada. Recuerda que aunque team viewer es una herramienta eficiente, resulta ser muy insegura.😦

👉Por otro lado, el Firewall implementado de forma correcta contribuye a complementar un sistema de seguridad eficiente, más no te recomiendo usarlo como única medida de seguridad para tus equipos.

👉Finalmente las VPN representan un túnel restringido para que tus datos viajes a través de internet completamente seguros.

🔴No olvides aplicar estas medidas de seguridad que son vitales para la integridad de tu red empresarial. 🔒👈😀

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¿Nunca te has preguntado porque Netflix carga tan rápido?🤔
Se que es así, Por ello quiero hablarte de una tecnología muy interesante llamada CDN.

🔵Las CDN conocidas como redes de distribución de contenido, son una tecnología que consiste en una red de servidores que contiene varias copias de los mismos datos, colocados en diversos puntos de la red con la intención de maximizar el ancho de banda para facilitar el acceso de los clientes a estos datos.

👉 Pero, que tiene que ver esto con Netflix?

🔴Pues resulta que esta enorme plataforma de Streaming tiene su propio CDN llamado "Open Connect" , que lo que permite es que las películas y series que nos encanta ver, se encuentren almacenadas mas cerca a nuestros hogares.

Esto se traduce en una carga mucho más rápida del contenido de Netflix, incluso con un internet de baja velocidad. 😮

Conoce algunas opciones de editor de código para iniciar a programar.

Conoce Docker

Antes de empezar a hablar de DataOps quizás deberíamos definir brevemente la metodología DevOps y cómo representó un cambio para la cultura TI. Sin expandir tanto, digamos simplemente que DevOps buscaba mejorar la colaboración entre las operaciones y equipos de desarrollo de software tradicionales y lo logró.

Las implementaciones de DevOps utilizan tecnología, especialmente herramientas de automatización que pueden aprovechar una infraestructura cada vez más programable y tener a toda la organización en la “misma página”.

Ahora, pasando a nuestro rubro, tenemos claro que el gran volumen y diversidad de datos crecen a un ritmo exponencial. Por tanto, la capacidad de procesar y analizar rápidamente los datos para extraer información, y luego actuar sobre la base de esas ideas, proporcionan una ventaja competitiva significativa a las organizaciones basadas en datos. Al igual que DevOps, DataOps busca romper los silos entre las operaciones de TI y los equipos de desarrollo, alentando a gente de la línea de negocio a trabajar también con ingenieros de datos, científicos de datos, analistas BI para que los datos de la organización se puedan usar de la manera más flexible y efectiva posible para lograr resultados empresariales positivos.

DataOps también busca automatizar la gestión diaria de grandes bases de datos y la extracción, transformación y carga (ETL) de estos mismos. En particular, la automatización del proceso ETL el cual tiene efectos negativos en la productividad de los usuarios de los datos, generalmente científicos y analistas de datos, pues sabemos que éstos pasan una cantidad significativa de su tiempo transformando y limpiando datos mal formados.

📌Herramientas más usadas:
-Databricks
-DataKitchen
-Apache Airflow
-Azure Devops
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Los ingenieros de datos deben entender los conceptos fundamentales de la informática y deben estar muy familiarizados en la construcción y el diseño de aplicaciones a gran escala de extremo a extremo. Deben entender los pros y los contras del uso de bases de datos relacionales y noSQL. Deben saber cómo diseñar canalizaciones eficaces para usos por lotes y streaming.

Al igual que con el Científico de Datos, no hay una ruta obligatoria a seguir para convertirse en ingeniero de datos, ya que es una mezcla única de habilidades unidas para formar una disciplina distinta y muy necesaria.

Los requisitos para un científico de datos suelen ser más "académicos", ya que se espera que entiendan y lleven a cabo investigaciones científicas y sepan cómo construir y probar modelos avanzados. Los doctorados a menudo son necesarios para la Ciencia de Datos, con antecedentes en ciencias matemáticas o ciencias estadísticas. Los Ingenieros de datos en cambio suelen provenir de una formación en ingeniería con menos énfasis en el enfoque académico, aunque muchos tienen maestrías. A menudo, los programadores e ingenieros de software interesados en diseñar arquitecturas a gran escala para aplicaciones que consumen muchos datos pueden entrar hacia este campo, ya que hay mucho menos énfasis en la ciencia y estadística y más en la ingeniería y el desarrollo.

Antes de hablar de datos no estructurados, es necesario comprender rápidamente lo que son datos estructurados. En su definición más básica vienen a ser los datos contenidos en hojas de cálculo (como Excel) y bases de datos relacionales. Pueden observarse fácilmente en filas y columna. Estos pueden ser números, cifras de ventas, fechas, texto simple. Son los datos tradicionales fáciles de manejar y procesar.

Ahora, por algo raro que parezca, los datos con información estructurada de una empresa, no llegan ni a la mitad de información que hay disponible en la empresa lista para ser utilizada. Aquí es donde entran a tallar los datos NO ESTRUCTURADOS.

Los datos no estructurados son información que no tiene un modelo de datos predefinido o no está organizada de forma predefinida. Algunos ejemplos prácticos de datos no estructurados pueden ser: una factura de proveedor basada en papel que entra al departamento de contabilidad, una foto del producto que se asocia con un pedido, o un código de barras asignado a un artículo en almacén.

Es bueno que conozcas las distintas ramas de la programación,

Pues así descubrir en cuál de ellas enfocarte para tener los mejores resultados como programador.

Recuerda que el mejor no es el que sabe un poquito de todo, sino el que sabe mucho de algo especifico.

¡Puedes programar lo que sea que pase por tu cabeza!

Es importante que conozcas los tipos de lenguaje de programación.

Cada uno tiene sus ventajas y desventajas y te permitirán alcanzar diferentes objetivos de forma más sencilla.

¡Puedes programar lo que sea que pase por tu cabeza! 😁

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