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En el episodio de hoy descubrimos cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora sin morir en el intento.
Spoiler: entrenar un modelo una vez está bien... pero mantenerlo actualizado 24/7 con millones de usuarios es el verdadero reto.
✅ Por qué el entrenamiento tradicional "cold start" no funciona a escala (es caro, lento y frágil).
✅ Qué es el entrenamiento incremental y cómo LinkedIn ahorra 9 veces en costes.
✅ El desafío de generar datos en tiempo real con Apache Flink y Kafka.
✅ Cómo manejar 30,000-35,000 eventos por segundo con menos de 5ms de latencia.
✅ Por qué los grafos estáticos de TensorFlow/PyTorch son clave en producción.
✅ La importancia de los checkpoints y la tolerancia a fallos.
✅ Resultados reales: +2% en aplicaciones cualificadas, +4% en clicks de anuncios...
Y mucho más💥
Después de este episodio entenderás por qué llevar Machine Learning a producción es MUY diferente a entrenar en un notebook de Jupyter.
📰 Suscríbete a la newsletter donde profundizaré en las herramientas concretas que usa LinkedIn: https://datos.kit.com/roadmap
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 94. Buenas prácticas para científicos de datos
⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101
⭕️ Episodio 83. Una neurona
Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del formulario de contacto o en Linkedin.
📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/105-linkedin-y-el-entrenamiento-incremental-ml
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 no te hace data-driven.
✅ La relación real entre estrategia de negocio y estrategia de datos: primero defines cómo ganar, luego qué capacidades de datos necesitas.
✅ Los 3 pilares fundamentales: cultura organizacional, democratización del dato y alineación con el negocio.
✅ Ejemplos concretos: de la empresa de seguros que ignora sus modelos predictivos al retail de moda que detecta microtendencias.
✅ Cómo medir el éxito con métricas de negocio reales, no técnicas.
Y mucho más💥
🎯 Evento SAP - 30 de octubre en Barcelona
SAP presenta su nueva visión para la gestión empresarial que combina IA, datos y aplicaciones para liberar todo el potencial de un negocio verdaderamente data-driven.
📍 Llotja de Mar, Barcelona
📅 30 de octubre 2025
Descubre cómo conectar toda la cadena de valor empresarial con capacidades de IA incorporadas y datos contextualizados.
Disfruta de paneles con expertos, casos de éxito de clientes, demos en directo y networking del bueno en un lugar incomparable 🤩.
👉 Toda la información y registro: https://go4.events.sap.com/es-sap-business-suite-innovation-day-barcelona/es_es/registration.html?source=marta-arroyo
📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/104-que-significa-realmente-data-driven/
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En el episodio de hoy desvelamos la figura clave en cualquier equipo de datos: el Analista de Datos.
Descubre qué hace, qué habilidades necesita y por qué es una de las profesiones con más futuro.
✅ Quién es el Analista de Datos: el detective de la empresa.
✅ Las 5 tareas principales de su día a día: de la pregunta de negocio al dashboard.
✅ Habilidades técnicas (SQL, Power BI, Python...) y blandas (curiosidad, comunicación).
✅ Las herramientas que no pueden faltar en su mochila.
✅ Diferencias clave con el Científico de Datos y el Analista de Negocio.
✅ Por qué es el primer rol de datos que contrata una empresa...
Y mucho más💥
Después de conocer a fondo el rol del Analista de Datos, ¿te preguntas si es el camino para ti?
Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 6. Tres tipos de análisis de datos y Youtube
⭕️ Episodio 24. ¿Qué hacen los ingenieros de datos?
⭕️ Episodio 39. Todos somos analistas de datos
⭕️ Episodio 77. La importancia del Data Storytelling
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/103-que-hace-un-analista-de-datos/
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En el episodio de hoy descubrimos todo lo que hay detrás de la Inteligencia Artificial que no se ve: el Modern Data Stack.
La infraestructura que hace posible que ChatGPT, los dashboards de tu empresa y cualquier solución basada en datos funcione.
✅ Qué es el Modern Data Stack y por qué tiene que importarte✅ Las fases clave: desde la ingesta hasta la gobernanza✅ La evolución desde Hadoop hasta las herramientas en la nube✅ ETL vs ELT: cuándo usar cada enfoque✅ Herramientas específicas para cada fase (Snowflake, dbt, Fivetran...)✅ Por qué los datos por sí solos no valen nada...Y mucho más💥
Después de conocer todo el ecosistema del Modern Data Stack, ¿te preguntas por dónde empezar?
Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:
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Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 24: ¿Qué hacen los ingenieros de datos?
⭕️ Episodio 31: Regreso al futuro: el ecosistema Hadoop
⭕️ Episodio 54: El lago de los datos
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/102-modern-data-stack/
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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:
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.
🎉 Hemos llegado a 100 🎉
Así que hoy tómate algo a nuestra salud y la de nuestro podcast de confianza.
Nos lo hemos ganado 😌
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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!
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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!
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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 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💥
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/97-certificacion-machine-learning-google-cloud/
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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 modelo se rompa en producción.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 92. ¿Qué es MLOps?
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/96-data-drift-y-concept-drift/
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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 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
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/95-buenas-practicas-para-cientificos-de-datos-parte-2/
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⭕️ Episodio 67. Los cuadernos de Jupyter.
⭕️ Episodio 70. Buenas prácticas para el análisis de datos.
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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 suscripciones hasta integraciones en productos, conoce los modelos de negocio detrás de la tecnología que está revolucionando el mercado.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 55. La Inteligencia Artificial no es gratis.
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/93-modelos-negocio-ia-generativa
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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.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 13. Etapas de un proyecto de Machine Learning: El problema
⭕️ Episodio 14. Etapas de un proyecto de Machine Learning: Los datos
⭕️ Episodio 15. Etapas de un proyecto de Machine Learning: El modelo
⭕️ Episodio 16. Etapas de un proyecto de Machine Learning: Despliegue y monitorización
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/92-que-es-mlops
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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 futuro. Francisco, estudiante de Matemáticas, busca recomendaciones de recursos para iniciarse en Big Data y Data Science. Por su parte, Maximiliano, ingeniero industrial en plena transformación profesional, pregunta por un camino de conocimientos básicos para ser Data Analyst o Data Engineer y sitios donde practicar SQL.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 51. La caja de herramientas del científico de datos
⭕️ Episodio 78. Herramientas de visualización
⭕️ Episodio 79. PowerBI vs Tableau vs Qlik Sense: FIGHT! 🔥
⭕️ Episodio 24. ¿Qué hacen los ingenieros de datos?
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🎙️ Hoy hablamos sobre los métodos de ensemble en Machine Learning, cómo funcionan técnicas como bagging, boosting y stacking. 🌳🌲🌴
Episodios relacionados:
⭕️ Episodio 7. Árboles 🌳.
⭕️ Episodio 68. Kaggle y el Machine Learning de competición.
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/90-ensemble-learning/
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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 para ti 🌳🌲🌴
También tienes este tutorial guiado para poner en práctica todo lo aprendido y dominar los árboles de decisión 🥷.
Episodios relacionados:
⭕️ Episodio 7. ¿Qué es el Machine Learning?
⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101.
⭕️ Episodio 22. Las claves del aprendizaje supervisado.
⭕️ Episodio 83. Una neurona.
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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 😎🍹
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📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/88-viajar
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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 algunos casos de uso reales.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 22. Las claves del aprendizaje supervisado
⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101
⭕️ Episodio 83. Una neurona
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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 diferencias y puntos en común entre los roles de Data Analytics y Analista de Automatización, y cómo implementar un sistema de Data Analytics en una empresa. Eric busca orientación sobre cursos accesibles en inteligencia artificial aplicada a la salud, y Almudena está preocupada por la fiabilidad de un curso de Big Data que su hijo desea realizar.
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Episodio 29. Cómo convertirse en un ninja del Big Data y la Inteligencia Artificial
⭕️ Episodio 50. Elegir un programa de formación en Inteligencia Artificial
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