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9 de marzo de 2023 - 26 minutes

Hablemos sobre la brecha de género en el ámbito de la tecnología

La brecha de género en la tecnología es bastante grande y es necesario tomar medidas sociales y personales para abordarla. 

Juliette Erath - Tech Writer

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A menudo nos verás hablando de lo grandiosa que es la industria tecnológica (de forma natural), y realmente creemos que lo es. La industria tecnológica es un lugar donde vemos a distintas personas llevar a cabo las carreras de sus sueños, sin importar su origen, nivel socioeconómico, demografía o incluso el tipo de personalidad. 

Sin embargo, sería incorrecto hablar sobre el estado de la industria tecnológica sin hablar sobre el problema predominante de la brecha de género en la fuerza laboral. Más allá de las implicaciones sociales obvias de un campo increíblemente dominado por hombres, la brecha de género también afecta los comportamientos políticos, económicos y culturales en general. La cruda verdad es que la brecha laboral y la brecha de competencias en la industria tecnológica puede atribuirse en gran medida a la gran disparidad de género. Con el fin de combatir esta brecha que está en crecimiento y que existe a nivel internacional, es necesario comprender realmente el origen de este problema y solucionarlo. 

Podemos observar que constantemente se llevan a cabo iniciativas en este campo en todas partes en nuestra comunidad en los Estados Unidos, Europa y América del Sur. Sin embargo, no tiene sentido abordar un problema que realmente no comprendemos. Por esa razón, nuestro propósito es analizar el estado actual de la brecha de género en la tecnología, encontrar la raíz del problema y buscar soluciones futuras.

El sexismo y la discriminación de género

La industria tecnológica está lejos de ser la única que enfrenta problemas de diversidad. Lamentablemente, el sexismo y la discriminación de género son un problema inherente de larga data.

El sexismo es un concepto complicado, pero se entiende que habla sobre la creencia que un sexo o género es superior a otro. Por otro lado, discriminación de género, sucede cuando se discrimina a alguien por su identidad de género. Este tipo de discriminación puede tener efectos drásticos, el cual históricamente está ligado a favorecer a los hombres. Las sociedades están realmente influenciadas por las expectativas de género y esto puede afectar a las demandas de carrera profesional, a las opciones de lugar de trabajo, cómo nos vestimos, cómo debemos actuar, qué debemos estudiar y mucho más. 

Uno de los ejemplos más claros de los efectos de las expectativas sociales basadas en el género es el lugar de trabajo. Tanto los hombres como las mujeres se ven muy influidos en sus elecciones profesionales ya que se basan en los estándares sociales. El 97,78% de las enfermeras y auxiliares de enfermería, el 95,65% de las secretarias jurídicas, el 89,09% de las bailarinas y coreógrafas y el 88,45% de las recepcionistas son mujeres. Por otro lado, el 99,19% de los técnicos de vehículos, el 98,97% de los carpinteros y ebanistas, el 96,4% de los técnicos eléctricos y electrónicos y el 95,38% de los ingenieros de telecomunicaciones son hombres. 

Sin embargo, estas grandes discrepancias en ciertos ambientes de trabajo no son lo único a tener en cuenta. A nivel mundial, existe una brecha salarial de género del 20%. Esto significa que las mujeres ganan, en promedio, un 20% menos que lo que ganan los hombres. Por supuesto, esto se ve agravado por las funciones reales que desempeñan los hombres y las mujeres ya que, si en los puestos de trabajo de alto nivel y mejor remunerados predominan los hombres, es natural que ganen más dinero. Sin embargo, desafortunadamente, esa no es la única razón: 

  • Como mencionamos anteriormente, las mujeres tienden a trabajar en sectores que pagan menos que las industrias predominadas por hombres.

  • Las funciones de liderazgo tienden a ser ocupadas por hombres.

  • A los hombres se los asciende de puesto con más frecuencia.

  • En todos los países del mundo, las mujeres ganan menos que los hombres por el mismo trabajo.

  • Las mujeres se enfrentan a una gran presión cuando quedan embarazadas o deciden quedarse en casa con sus hijos.

  • Las mujeres deben realizar muchas tareas no remuneradas, como el cuidado de los hijos o de un pariente enfermo.

Las diferencias entre los hombres y las mujeres surgen de siglos de creencias patriarcales que han puesto a los hombres en una posición de poder sobre las mujeres. Hoy en día, en la mayor parte del mundo, la brecha entre los hombres y las mujeres se ha reducido considerablemente. Los hombres solían tener un control absoluto sobre las mujeres a la hora de abrir cuentas bancarias, conducir, elegir su forma de vestir, tener acceso a la sanidad, tener acceso a la educación o el derecho al voto.

Aunque a la mayoría de nosotros nos resulte difícil recordar un caso de los ejemplos de discriminación de género mencionados anteriormente en nuestras propias vidas, en la sociedad de hoy todavía existen problemas importantes relacionados con la igualdad de género. Además, afecta a todos. Por ejemplo, solo 50% de las mujeres en el mundo están en la fuerza laboral, en comparación con el 80 % de los hombres. 

Desigualdades de género 

Con el fin de medir la brecha de género por país, el informe anual llamado Global Gender Gap Index por el Foro Económico Mundial utiliza cuatro categorías principales para determinar el nivel de desigualdad de género de un país. Se trata de la participación y las oportunidades económicas, los logros educativos, la salud y la supervivencia y el empoderamiento político. Los países recibieron una clasificación de 0 a 100 en cada sección. Por ejemplo, 100% significa que la igualdad de género se ha logrado por completo. 

Participación económica y oportunidad 

En esta sección evaluaremos cinco factores: tasa de participación laboral, igualdad salarial por trabajo similar, ingreso devengado estimado, legislación, altos funcionarios y gerentes, y trabajadores profesionales y técnicos. El informe demostró que, en promedio, las economías de ingresos altos obtuvieron un 69%, las economías de ingresos medianos altos obtuvieron un 68%, las economías de ingresos medianos bajos obtuvieron un 63% y las economías de ingresos bajos un 66%. 

La igualdad de género está relacionada con las oportunidades económicas y aquellos países con economías más desarrolladas obtuvieron un puntaje ligeramente mejor. 

Logros educativos 

Esta sección definió la tasa de alfabetización y la matriculación en la educación primaria, secundaria y superior. En este caso, 29 países pudieron obtener una paridad de género total en tres niveles económicos diferentes. Los porcentajes en todo el mundo van desde 48% a 100% y a medida que el informe llega a los países de menor rango, las brechas se hacen aún más grandes. 

Salud y supervivencia 

Este índice utilizó el ratio de los sexos al nacer y la esperanza de vida saludable para obtener la sección con la menor variación y diferencia entre sexos. Ningún país ha alcanzado la paridad. Sin embargo, 141 países han achicado la brecha de género en al menos un 95%. Qatar, Pakistán, Azerbaiyán, China e India son los únicos países con brechas de género superiores al 5%.

Empoderamiento político 

Para definir la brecha de género relacionada al empoderamiento político se evalúan a las mujeres en cargos parlamentarios y ministeriales y los años que las mujeres trabajaron como jefas de estado (se realizó un análisis de los últimos 50 años). Esta es la sección que presenta la mayor diferencia ya que tiene un porcentaje global general del 22%. En este caso, el rango también es enorme ya que el país más bajo, Vanuatu, tiene una puntuación del 0% e Islandia tiene una puntuación del 87%. Solo 11 países en todo el mundo han achicado la brecha de género en más del 50% y esos países son: Finlandia, Noruega, Nueva Zelanda, Nicaragua, Costa Rica, Ruanda, Alemania, Bangladesh, Suecia, Irlanda y Sudáfrica. Solo el 39% de los países están por encima del promedio mundial, lo que significa que más del 60% está por debajo. 

El camino de las Naciones Unidas hacia la igualdad de género 

La organización de las Naciones Unidas ha establecido objetivos de desarrollo sostenible a cumplir para el año 2030, siendo la igualdad de género el quinto de ellos. La ONU ha establecido prioridades para lograr la igualdad de género. Estas prioridades se conforman de nueve pasos: 

  1. Poner fin a todas las formas de discriminación contra todas las mujeres y mujeres jóvenes en todas partes del mundo. 

  2. Eliminar todas las formas de violencia contra las jóvenes y las mujeres en todas partes del mundo, incluyendo la trata y la explotación. 

  3. Eliminar todas las prácticas dañinas de género, como los matrimonios precoces o forzados y la mutilación genital femenina. 

  4. Reconocer y valorar el trabajo doméstico y de cuidados no remunerado a través de servicios y políticas públicas de protección que promuevan la responsabilidad parental compartida.

  5. Garantizar la participación plena y efectiva y la igualdad de oportunidades de liderazgo para las mujeres en todos los niveles de la vida política, económica y pública. 

  6. Garantizar el acceso universal a la educación y los derechos en materia de salud sexual y reproductiva.

  7. Implementar reformas para proporcionar a las mujeres igualdad de derechos a los recursos económicos y el acceso a la propiedad y el control de la tierra, los servicios financieros, las herencias y los recursos naturales. 

  8. Utilizar la tecnología para promover el empoderamiento femenino. 

  9. Adoptar y fortalecer políticas y leyes para hacer cumplir la protección de la igualdad de género para todas las mujeres y jóvenes.

La brecha de género en la tecnología

La exclusión digital de género produce genera consecuencias en la sociedad y en la propia industria tecnológica. 

“Los obstáculos para el acceso, la asequibilidad, la (falta de) educación, competencias y alfabetización tecnológica, los prejuicios de género inherentes y los estándares socioculturales son la raíz de la exclusión digital de género. El acceso mejorado, más seguro y asequible a las herramientas digitales es fundamental, al igual que las intervenciones políticas que abordan los prejuicios estructurales a largo plazo”.

La primera cuestión relacionada con la igualdad de género son sus implicaciones éticas y justas. Sin embargo, un mundo más igualitario podría generar beneficios en muchas áreas, especialmente en la economía global. Las investigaciones muestran que una brecha de género más pequeña podría mejorar el PIB mundial, aumentar la productividad y promover la innovación. ¿Necesitas aún más para convencerte? Está demostrado que las mujeres empoderadas: 

  • Aumentan el gasto del consumidor

  • Mejoran los procesos de toma de decisiones

  • Fomentan sociedades más inclusivas 

  • Aumentan los esfuerzos de sostenibilidad

El FMI informa: 

“Sabemos que en los países con mayor desigualdad de género achicar la brecha con respecto a la participación de las mujeres en la fuerza laboral podría aumentar la producción económica en un promedio del 35 por ciento [...] En Noruega, la expansión del cuidado infantil universal aumentó la probabilidad de empleo de las madres en un 32 por ciento”.

El Gender Employment Gap Index (GEGI por sus siglas en inglés) del Banco Mundial informa que si se cerrara la brecha de género y los hombres y las mujeres tuvieran el mismo acceso al empleo remunerado, el PIB per cápita podría aumentar casi un 20%. Sin embargo, específicamente en el ámbito de la tecnología, la brecha de género es bastante amplia en cuatro áreas: uso y acceso a Internet, competencias y herramientas digitales, participación en CTIM y liderazgo y emprendimiento en el sector tecnológico. 

La brecha de género y el uso de internet 

El uso de internet es clave para brindar más oportunidades a las mujeres, tanto en tecnología como en otras áreas. Europa y los continentes americanos tienen las tasas más altas de uso de internet y ya alcanzaron la igualdad de género o están muy cerca de alcanzarla en ese aspecto. Sin embargo, casi la mitad de la población mundial no tiene acceso a internet. La mayoría de este grupo está compuesto por mujeres en países subdesarrollados. 

El acceso universal a internet es uno de los ODS (Objetivos de desarrollo sostenible) de la ONU y es absolutamente esencial para cerrar la brecha. Tener acceso en todo el mundo a internet podría proporcionarles opciones educativas, una amplia atención médica y más oportunidades a las mujeres

La brecha de género y las herramientas digitales 

Las herramientas digitales no son necesarias solo para trabajos de tecnología. Todas las personas necesitan tener competencias digitales para participar plenamente en la sociedad y acceder a servicios financieros, oportunidades educativas, servicios de atención médica y más. No obstante, la brecha de género podría reducirse aún más si las mujeres tuvieran las mismas competencias digitales avanzadas para cubrir las brechas en el mercado tecnológico. Digital SME Alliance informó lo siguiente: 

“Las desigualdades de género son más notables en las competencias tecnológicas disruptivas, que son muy solicitadas en sectores emergentes como la IA, la robótica y la computación en la nube. Según el Foro Económico Mundial, las mujeres representan solo el 26% de los trabajos de IA a nivel mundial. La situación es aún más grave en los trabajos de computación en la nube y de datos, donde las cifras son del 15% y el 12%, respectivamente”.

La economía digital avanza rápidamente y se necesitan profesionales tecnológicos en prácticamente todas las industrias. Garantizar el acceso a herramientas digitales ayudará a alcanzar la igualdad de género y mejorará la economía global. 

La brecha de género y la participación en CTIM 

A nivel mundial, las mujeres estuvieron a punto de alcanzar la igualdad en educación. Se obtuvieron los siguientes resultados: la educación de pregrado (45% - 55%), la educación de posgrado (53%) y los estudios de doctorado (43%). Sin embargo, las mujeres solo son parte del 35% de los estudiantes de CTIM. Esto resulta problemático por dos razones principales. Primero, los campos de CTIM están ganando importancia rápidamente y si las mujeres no deciden estudiar esta área, no podrán acceder a empleos en esas industrias. En segundo lugar, los trabajos de CTIM son algunos de los puestos mejor pagados en todo el mundo y si las mujeres no tienen acceso a ellos porque carecen de la educación o las herramientas necesarias, la brecha salarial de género solo aumentará. 

De esta forma, podemos considerar que la falta de mujeres en CTIM se debe a estas tres causas: la falta de confianza en sí mismas, los estereotipos de trabajadores tecnológicos y una cultura dominada por hombres. Las siguientes estadísticas que fueron tomadas en el año 2020 ayudan a resaltar la gravedad de esta brecha: 

  • Las mujeres constituyeron solo el 16% de los graduados en servicios de informática e información, el 21% en ingeniería, el 27% en economía y el 38% en ciencias físicas. 

  • Las mujeres ocupan menos del 20% de las funciones de liderazgo tecnológico.

  • Solo el 19% de los vicepresidentes senior y el 15% de los directores ejecutivos son mujeres.

  • El 39% de mujeres en tecnología ven el prejuicio de género como un obstáculo para obtener un ascenso.

  • El 34% de los empleados de Apple son mujeres. Sin embargo, las mujeres solo ocupan el 24% de los puestos técnicos. 

  • Durante la pandemia de COVID-19, las mujeres eran casi dos veces más propensas a dejar sus trabajos, ser suspendidas o ser despedidas. 

La brecha de género, el liderazgo y emprendimiento tecnológico  

Anteriormente debatimos los obstáculos que enfrentan las mujeres que ingresan al campo de la tecnología. Por esa razón, esta sección se enfocará en los problemas que deben enfrentar aquellas mujeres que ya están en la industria, especialmente cuando están listas para obtener un ascenso. Con frecuencia, las mujeres enfrentan problemas que los hombres ni siquiera consideran, como asumir responsabilidades de cuidado, carecer de modelos a seguir y otras mujeres en puestos similares, y una mayor presión para demostrar sus capacidades. 

Aunque las mujeres representan el 40% de los emprendedores globales en etapa inicial, los hombres tienden a iniciar más negocios que las mujeres. Encuestar a los empresarios nos permitió aprender que las mujeres tienen más probabilidades de iniciar un negocio. Esto se debe a que las mujeres quieren marcar la diferencia o también se debe a la escasez de trabajo, mientras que los hombres lo hacen para acumular riquezas o continuar una tradición familiar. En las empresas tecnológicas emergentes, solo el 2,7% de las mujeres están involucradas, en comparación con el 4,7% de los hombres. 

La brecha de género por país 

Las estadísticas globales pueden ayudarnos a tener una idea de la brecha de género general en tecnología. De todos modos, es muy importante observar los datos de cada país con el fin de obtener una imagen más precisa de cada mercado, las áreas en que podrían mejorar y las medidas específicas que se deben tomar para lograr la igualdad de género. 

El Reino Unido

Cinco millones de personas trabajan en la industria tecnológica en el Reino Unido. No obstante, las mujeres ocupan solo el 17% de esos puestos. Sin embargo, al observar toda la fuerza laboral del Reino Unido, las mujeres representan el 49%. La diferencia entre la cantidad de mujeres empleadas y las mujeres empleadas en tecnología es precisamente lo que denominamos la brecha de género

Este problema comienza incluso antes que las mujeres ingresen a la fuerza laboral. El 35% de los estudiantes de CTIM de educación superior en el Reino Unido son mujeres. Podemos identificar tres causas relacionadas con este problema: 

  1. Las mujeres jóvenes son menos propensas a elegir estudiar una carrera de CTIM. A continuación, se explicarán algunas de las razones. Por ejemplo, en una industria tan repleta de hombres, las mujeres jóvenes no encuentran modelos a seguir ni un espacio para ellas mismas. Los profesores tampoco están preparados para mostrarles a las mujeres jóvenes las posibilidades que les ofrecen los puestos tecnológicos. A su vez, ni siquiera se los incentiva a promover las carreras en CTIM a las mujeres jóvenes. Al 33% de los hombres se les sugirió ingresar a una carrera tecnológica mientras que solo el 16% de las mujeres puede decir lo mismo. 

  2. Las jóvenes no tienen en cuenta una carrera tecnológica. Las mujeres jóvenes son más propensas que los hombres jóvenes al momento de considerar su carrera futura cuando eligen sus A-levels (exámenes finales secundarios). A su vez, cuando no tienen en cuenta las carreras tecnológicas, no toman clases de CTIM. 

  3. Hay una falta de modelos femeninos a seguir. La representación es absolutamente esencial. Actualmente, las mujeres jóvenes que no ven a mujeres líderes en tecnología y en su lugar ven a una gran mayoría de hombres, sentirán que una carrera tecnológica no es lo apropiado para ellas. 

Al mismo tiempo, podemos observar que estos números se correlacionan directamente con los salarios. De acuerdo con el UK Tech Workplace Equality Report, el salario promedio de los trabajadores tecnológicos masculinos es de GBP 66.000 y el de las mujeres es de GBP 63.000. 

Con el fin de combatir esta brecha e incentivar a más mujeres a unirse a la industria tecnológica, algunas empresas británicas contrataron mentores de empoderamiento para ayudar a las mujeres a desarrollar confianza en sí mismas a la hora de solicitar empleo, pedir el salario adecuado, hablar sobre el acoso u otros problemas y comenzar nuevos trabajos. Sin embargo, esta no es una decisión personal que toman las mujeres, sino que se trata de un problema social sistémico y para que esto se solucione, se requiere un enfoque proactivo por parte de la sociedad en su conjunto. 

Estados Unidos

El mercado tecnológico estadounidense emplea a solo un 26% mujeres, a pesar de tener una división casi igualitaria en la fuerza laboral total (49%). Además, a pesar que en el año 2020, en las carreras de CTIM el 45% de los estudiantes eran mujeres, solo el 22% y el 20% se graduaron con un título en ingeniería e informática, respectivamente. Dos años de datos recopilados pueden ayudarnos a determinar dónde se origina este problema: 

  1. Hay pocos modelos femeninos a seguir. Si tenemos en cuenta que la industria tecnológica está en su mayoría dirigida y compuesta por hombres, las jóvenes no se ven a sí mismas como futuras trabajadoras tecnológicas. 

  2. Los estereotipos prevalecen en la tecnología. Muchas jóvenes se alejan de la tecnología debido a los estereotipos y las ideas que la tecnología es una carrera para hombres y deben elegir carreras "femeninas". El 44% de las mujeres encuestadas entre 18 y 28 años nunca recibieron información o recursos sobre cómo ingresar a la tecnología. Por otro lado, solo el 33% de los hombres dijo lo mismo. 

  3. La industria de CTIM es hostil para las mujeres. Las mujeres en CTIM declararon sentirse aisladas, ser objeto de microagresiones y tener menos confianza en el lugar de trabajo. Aunque sus opiniones no se toman en cuenta en el trabajo, todas estas son razones por las que las mujeres no eligen la tecnología o deciden abandonar la industria. 

Otro problema ocurre cuando las mujeres logran ingresar a la fuerza de trabajo. El 38% de las mujeres con títulos en informática están trabajando en la industria, en comparación con el 53% de los hombres. Además, la industria de la ingeniería cuenta con datos similares. Las mujeres también sienten que el techo de cristal, una barrera metafórica que obstaculiza a las mujeres y las minorías para avanzar de la misma forma que los hombres, les impide ocupar puestos de liderazgo. Las mujeres representan el 48% de las contrataciones de principiantes, pero solo el 40% de los gerentes de primer nivel. Esta brecha continúa creciendo a medida que la función de liderazgo gana más importancia. 

Sin embargo, los datos son prometedores. La National Science Foundation informó que hay cada vez más mujeres que obtienen títulos en CTIM. A medida que la Generación Z ingrese a la universidad y luego a la fuerza laboral, podemos esperar ver a cada vez más mujeres uniéndose a la industria tecnológica. Esto sucederá gracias a su estatus como la primera generación nativa digital.

España

En España, solo el 20,6% de los trabajadores tecnológicos son mujeres. Al mismo tiempo, en el sector de la tecnología, la cantidad de profesionales necesarios se duplica cada año. De esta forma, esto deja una gran brecha para que las mujeres ingresen a la tecnología. Sin embargo, en España las mujeres ganan un 9,4% menos que los hombres, lo cual no parece tanto pero significa que trabajan de manera gratuita 34 días al año. 

Como mencionamos anteriormente, la falta de mujeres en la tecnología proviene de problemas que ocurren mucho antes que las mujeres ingresen a la fuerza laboral. Solo el 35% de los estudiantes de CTIM de educación superior son mujeres y solo el 3% estudian Tecnologías de la Información y la Comunicación y materias afines. Las mujeres representaron el 55,3% de todos los estudiantes de 2020-2021, pero solo el 29% de ellas estudiaban programas de ingeniería y el 13,4% programas de informática. Curiosamente, la ciencia es un campo dominado por mujeres en España. El 75% de los estudiantes de biomedicina, el 68,7% de medicina, el 65,8% de bioquímica y el 61,7% de los estudiantes de biotecnología son mujeres. Sin embargo, específicamente en carreras tecnológicas, el 87% de los hombres estudian telecomunicaciones, el 74% carreras industriales y el 73% física.

Esta gran distinción se debe a las diferencias en la socialización de los niños y las niñas. Actualmente, existen fuertes estereotipos de género que dominan la vida de los niños pequeños españoles. Además, se espera que los niños inventen y calculen mientras que las niñas asumen un papel más empático. 

Las mujeres representan el 20% del ecosistema español de las empresas emergentes y ese número no ha cambiado en los últimos ocho años. El 51% de las mujeres son emprendedoras en serie, mientras que el 62% son hombres. El 42% de las mujeres fracasó en un proyecto empresarial anterior y solo el 24% registra haber vendido con éxito una empresa emergente, en comparación al 33% de los hombres. Sin embargo, España es el país de Europa con más mujeres directoras de empresas FinTech emergentes (25%). 

España está tomando medidas reales para cerrar la brecha de género. Por ejemplo, en el año 2012 había una brecha salarial del 18,7%, casi un 10% mayor al día de hoy. Además, se puede observar que el Gobierno español también está trabajando para garantizar la igualdad salarial a través de su Decreto Real 902/2020, el cual educa a los trabajadores sobre la brecha salarial y la discriminación salarial, abriendo todas las empresas a la transparencia. 

Alemania

El 17% de los trabajos de tecnología en Alemania están ocupados por mujeres, a pesar que los porcentajes de mujeres y de hombres son casi iguales en la fuerza laboral general. Además, a pesar de representar más de la mitad de la población universitaria (52%), las mujeres solo representan el 35% de los estudiantes de CTIM. 

Los estereotipos negativos contribuyen a la reticencia de las mujeres alemanas a ingresar a la industria tecnológica, además de niveles más bajos de digitalización para las mujeres, lo que produce las siguientes consecuencias: 

  • Acceso limitado a la información

  • Oportunidades de trabajo complicadas 

  • Reducción de la eficiencia de la industria 

  • Aumento de la brecha entre los diferentes grupos socioeconómicos 

  • Mayor riesgo de delitos cibernéticos 

Una encuesta de Microsoft nos demostró que las jóvenes están interesadas en CTIM a los 11 años, pero cambian de opinión a los 15 años. La razón principal de este cambio es la falta de modelos a seguir. Además, la brecha salarial de género en Alemania es una de las peores de Europa. Los trabajadores tecnológicos masculinos ganan aproximadamente EUR 15.000 más por año que sus compañeras de trabajo en el mismo puesto. Por ejemplo, en el sector de la ingeniería, los expertos creen que las mujeres están condicionadas socialmente para elegir industrias que pagan menos y están más dispuestas a aceptar trabajos de medio tiempo. Las mujeres también abandonan la industria tecnológica antes que los hombres. A la edad de 45 años, solo el 9% de las mujeres permanecen en su campo tecnológico. 

En el ecosistema de empresas emergentes, las mujeres alemanas luchan para conseguir financiación y recibir apoyo que las ayude a tratar su vida laboral y personal. De hecho, el 63% de las empresas emergentes están completamente fundadas por hombres y solo el 6% de las mujeres fundadoras son madrinas inversoras activas. 

Actualmente, Alemania necesita un enfoque enfocado en la igualdad y orientado a eliminar las barreras tanto estructurales como culturales para las mujeres. 

Portugal

Un detalle clave en los datos de la fuerza laboral portuguesa es que la brecha salarial entre hombres y mujeres en tecnología y la brecha salarial entre hombres y mujeres en todas las industrias es bastante similar. Por esa razón, esto significa que elegir una carrera tecnológica no es una decisión que implique un gran riesgo financiero tal como se da en otros países. Aunque la brecha salarial no es tan grave como en otros países, los empleados tecnológicos masculinos reciben en promedio un salario 16% mayor que las mujeres en los mismos puestos. Esto desalienta a las mujeres a unirse a la industria ya que solo el 18% de los profesionales tecnológicos son mujeres. Muchas mujeres declararon que hay oportunidades limitadas de crecimiento y bajos salarios y que tienen razones para evitar elegir la industria o dejarla. 

Muchos de sus países vecinos carecen gravemente de representación femenina en las clases de CTIM de educación superior. Sin embargo, Portugal tiene una mayoría femenina de estudiantes matriculadas en CTIM (57%). No obstante, este porcentaje disminuye a medida que las clases son más avanzadas y las estudiantes informaron que no se sintieron incluidas o integradas en los cursos. De igual forma, las estudiantes informaron que trabajaron en departamentos con una a dos mujeres por cada diez hombres y el 10% trabaja en un departamento en el que no hay ninguna mujer. 

Grupos como Portuguese Women in Tech y el PWIT Salary Transparency Project están trabajando para cerrar estas brechas y educar a la población en general sobre estas cuestiones. Estos problemas se derivan de una falta general de diversidad en el lugar de trabajo y, a medida que la tecnología continúa impulsando la economía de Portugal, las mujeres desempeñarán un papel fundamental.

Países Bajos

Considerado durante mucho tiempo como un campo dominado por hombres, la industria tecnológica en los Países Bajos está comenzando a abrirse para las mujeres. En la industria digital, las mujeres representan el 38% de la fuerza laboral total, un número que cae a sólo un 18% en el sector de TI. A su vez, solo el 36% de las mujeres ocupan puestos de liderazgo (el 25% de las mujeres son directoras ejecutivas). Para las emprendedoras, este número aumentó de 2% a 8% desde el año 2005. 

El misterio que rodea la diversidad, la inclusión y los salarios tampoco ayuda al sector tecnológico neerlandés a atraer mujeres. El 88% de las empresas no informan los sueldos y el 99% de las empresas no tiene una estrategia pública sobre cómo cerrar la brecha salarial de género en los Países Bajos. No informar sobre el salario, las prácticas de igualdad y la diversidad de las empresas pueden promover estereotipos, mitos e información inexacta y, a su vez, pueden desalentar aún más a las mujeres de ingresar a la industria tecnológica. 

Los Países Bajos padecen puntos de vista y normas sociales específicas sobre el género, la educación y las elecciones de carrera que limitan gravemente las opciones de las mujeres. Curiosamente, las industrias dominadas por mujeres como la industria de la salud (70%) y la industria de la educación (48%) cuentan principalmente con mujeres que trabajan a medio tiempo y más de la mitad de las que trabajan a medio tiempo lo hacen debido a las obligaciones relacionadas con el cuidado de los hijos, tareas domésticas y cuidados informales. Solo el 27% de los hombres afirmaron que hacen lo mismo. Estas opiniones sociales también afectan las elecciones educativas que hacen las jóvenes estudiantes neerlandesas. Los Países Bajos tienen uno de los porcentajes más bajos de mujeres en CTIM en Europa. Además, la falta de modelos femeninos a seguir hace que unirse al sector tecnológico sea poco atractivo para las mujeres, además de los estereotipos arraigados o las creencias sexistas. 

Aunque pueda parecer que estos problemas son insuperables, la clave del éxito en la industria tecnológica neerlandesa radica en las mujeres. Si las mujeres se incorporaran a la fuerza laboral al mismo ritmo que los hombres, el PIB nacional podría crecer en EUR 100.000 millones. Para poder lograr esto, PwC sugiere establecer opciones de redes de contactos para mujeres en la industria, reconvertir al talento femenino, compartir historias de modelos femeninos exitosos a seguir, promover entornos inclusivos y enfocarse en contratar y capacitar a mujeres para roles tecnológicos. 

Brasil

En Brasil, el 39% de los puestos de la industria tecnológica están ocupados por mujeres. Sin embargo, hay que hacer una distinción importante y es que solo el 20% de las mujeres ocupa puestos relacionados con la tecnología en sí y la mayoría trabaja en puestos de soporte o administrativos. Hasta el año 1964, las mujeres brasileñas no tenían acceso a sus finanzas y ni siquiera podían tener un documento de identidad hasta 1963, lo que limitaba su acceso a las cuentas bancarias. La independencia financiera todavía es algo a lo que las mujeres brasileñas se están acostumbrando.

Debido a los fuertes estereotipos sociales, la industria tecnológica brasileña carece de diversidad racial y de género. Las mujeres de color están extremadamente mal representadas. No obstante, hay estudios que muestran que las oficinas más diversas e inclusivas son en general más productivas y positivas ya que los empleados se sienten valorados y empoderados. Al igual que muchos países latinoamericanos, los estereotipos de Brasil son fuertes y difíciles de cambiar. Por ejemplo, se espera que las mujeres se conviertan en enfermeras y los hombres en ingenieros. 

En el año 2019, solo el 26% de los graduados en campos de CTIM eran mujeres. Estos son algunos cambios que las empresas podrían llevar a cabo para promover la diversidad y la inclusión: 

  • Garantizar que las descripciones de trabajo utilicen un lenguaje inclusivo

  • Realizar entrevistas anónimas para eliminar cualquier prejuicio consciente o inconsciente.

  • Brindar capacitación para ayudar a los empleados a identificar e informar incidentes. 

  • Promover el equilibrio entre el trabajo y la vida personal. Esto ayudaría a las mujeres a sentir que no están incumpliendo las responsabilidades del hogar si deciden trabajar

Estas técnicas no solo ayudarán a las mujeres, sino que mejorarán la experiencia general en el lugar de trabajo y la satisfacción laboral para todos. Además, cuando se trata de liderazgo femenino, hay 20 veces más empresas fundadas por hombres que por mujeres y las que están fundadas por mujeres crecen mucho más lentamente y sus logros son más limitados. Un desequilibrio de mujeres en puestos de liderazgo puede dificultar que las jóvenes se visualicen a sí mismas en la industria de la tecnología y elijan estudiar campos relacionados con CTIM. 

De todos modos, las mujeres necesitan algo más que un empujón para ingresar a la industria de la tecnología. Las mujeres jóvenes brasileñas necesitan recibir la capacitación y empoderamiento necesarios para darse cuenta que pertenecen a la industria tecnológica y ver que tanto el éxito como las opciones de liderazgo son una posibilidad real para ellas. 

Francia

A pesar de haber un crecimiento nunca antes visto del sector tecnológico francés y la gran escasez de talento, las trabajadoras francesas constituyen solo el 20% del total de la fuerza laboral. Este porcentaje representa una mejora con respecto al año 2020, donde el porcentaje se situó en solo el 17%. Sin embargo, todavía queda un largo camino por recorrer. Solo el 12% de los fundadores de empresas emergentes francesas son mujeres y solo el 11% de las mujeres ocupa un puesto en el cuerpo directivo. El dinero que reciben para financiar sus empresas emergentes también es menor que el que reciben las empresas emergentes fundadas por hombres. Definitivamente, esto desalienta a las mujeres a lanzarse al emprendimiento tecnológico. 

Además, el 46% de las mujeres que trabajan en la industria de la tecnología informaron haber experimentado un comportamiento sexista, como la burla basada en el género. Además, la falta de mujeres en la industria de la tecnología tiende a generar menos innovación y genera una cultura menos inclusiva. Otras mujeres informaron que le temen al síndrome del impostor, es decir, la sensación de no pertenecer o enfrentarse a estereotipos injustos. Sin embargo, organizaciones como La French Tech están trabajando para combatir a través del Pacto por la paridad del año 2022, el cual tiene como objetivo garantizar en sus empresas asociadas los siguientes puntos: 

  • Alcanzar un límite mínimo del 20% de mujeres en el directorio de la empresa para el año 2025 y del 40% para el año 2028.

  • Capacitación íntegra de los directivos relacionada con la diversidad e inclusión y cómo luchar contra la discriminación y el acoso. 

  • Garantizar que todas las descripciones de puestos publicadas estén dirigidas a hombres y mujeres. 

Al mismo tiempo, a partir del año 2023, las empresas que soliciten unirse al French Tech Next 40/120, es decir, las grandes empresas con potencial de ingresar al índice bursátil CAC 40, deberán comprometerse a trabajar para mejorar la desigualdad de género y recibir un seguimiento de igualdad de género. 

México

En México, la brecha de género en tecnología se deriva de un problema mucho más sistémico. Las problemáticas a tratar son la competencia digital y el acceso a internet de la población en general y, por supuesto, de las mujeres. En comparación con otros países en cuanto a brechas de género en tecnología, México se encuentra muy por debajo del promedio mundial. Esto se debe a que, en cada estado, el acceso digital varía significativamente. Además, se puede observar que las zonas rurales experimentan niveles extremadamente bajos de acceso a internet. 

Los hombres suelen tener más herramientas digitales que las mujeres y esto se extiende desde lo básico hasta lo avanzado. Por ejemplo, desde el envío de un correo electrónico hasta la codificación. Al mismo tiempo, para las mujeres mayores de 36 años, la brecha se expande aún más. Sin embargo, las jóvenes y mujeres de entre 16 y 25 años son las más alfabetizadas digitalmente. Esto crea la oportunidad perfecta para dar la bienvenida a más mujeres a la tecnología. Solo el 12% de los graduados tecnológicos universitarios son mujeres y solo el 10 % de las mujeres que se gradúan con un título en un campo de CTIM realmente trabajan en él. 

En México, el 44% de las mujeres se encuentran en la fuerza laboral, mientras que el 77% de los hombres pertenecen a la misma. Con respecto a los puestos directivos, solo el 9% de las empresas digitales y tecnológicas tienen mujeres que ocupen puestos de liderazgo y el 23% tiene una cofundadora. Por otro lado, la perspectiva no es mucho más positiva en el frente salarial y esto se debe a que los desarrolladores de software masculinos pueden ganar un 26% más que las mujeres con las mismas herramientas y la misma experiencia. De esta forma, podemos atribuir esta falta de mujeres en la fuerza laboral a algunos factores que se enumerarán a continuación: 

  • Independencia financiera: hay pocas mujeres que cuentan con independencia financiera en México. A su vez, realizar un curso adicional o comenzar un nuevo trabajo significaría eludir sus responsabilidades de cuidado de sus hijos o familiares.

  • COVID: México perdió 1,1 millones de empleadores debido al COVID y las mujeres fueron las más afectadas debido a la gran cantidad de despidos, además de tener que asumir responsabilidades adicionales de cuidado familiar. 

  • Trabajo doméstico no remunerado: los estudios muestran que las mujeres mexicanas de todos los niveles socioeconómicos dedican más de 30 horas semanales al trabajo doméstico y al cuidado no remunerado.

A pesar de los problemas que enfrentan las mujeres mexicanas en tecnología, muchas organizaciones están tomando medidas con el fin de alcanzar la igualdad de género. El Women in Digital Award fue otorgado por primera vez el 8 de marzo del 2022 a la presidenta Salma Jalife Villalón de Centro México Digital, el cual publica informes anuales sobre la industria digital y tecnológica. La Confederación Patronal de la República Mexicana ofrece becas a mujeres para fomentar el trabajo remoto y el desarrollo de herramientas digitales, la organización NIÑASTEM PUEDEN trabaja para promover la tecnología entre las niñas. A su vez, la organización Código X trabaja con todos los niveles de educación para incentivar a las mujeres y a las mujeres jóvenes a involucrarse en la tecnología. 

Las mujeres en la tecnología son el futuro

Seguramente, puede ser abrumador dar el primer paso hacia la tecnología, especialmente como mujer. Sin embargo, no te estreses. Se trata de una excelente opción que te beneficiará tanto a ti como a las futuras generaciones de mujeres en la industria de la tecnología. Si no sabes por dónde empezar, echa un vistazo a algunas de las cosas que puedes hacer para ingresar en el campo de la tecnología: 

  • Crear una red de contactos fuerte: utiliza LinkedIn. Comunícate con tus contactos universitarios o personas que ya conoces en tecnología. Esto podrá ayudarte a desarrollar confianza en ti misma, obtener consejos y recibir apoyo de mujeres que ya están en tecnología. 

  • Ser persistente y resistente: te encontrarás desafíos en el camino y es posible que a veces te sientas desanimada, pero recuerda pedir ayuda, seguir aprendiendo y continuar persiguiendo tus objetivos. 

  • Recuerda que perteneces a la tecnología: las mujeres están destinadas a ser parte de la tecnología y de todos los campos. Incluso si no ves muchas mujeres, ellas están ahí y no ven la hora de que te unas.

  • Defiéndete a ti misma: aprende tu valor y solicita ascensos, aumentos, nuevas oportunidades y cualquier otra cosa que desees obtener en el trabajo. Tú perteneces a la tecnología y puedes lograr cualquier cosa. 

Tal como puedes ver, los problemas que enfrentan las mujeres en tecnología varían de un país a otro. Sin embargo, hay cuestiones generales que son constantes en todo el mundo. Hablamos con algunos expertos internacionales acerca de siete de los mayores desafíos a nivel mundial y en qué se puede ayudar la sociedad para abordarlos. 

Eliminar los prejuicios de género desde la infancia

La brecha de género comienza en la infancia y de formas inofensivas. Por ejemplo, dar a las niñas muñecas para jugar y a los niños coches y Legos fomenta comportamientos diferentes y, por lo tanto, condiciona la forma en que las niñas y los niños eligen sus futuros caminos profesionales. De esta forma, cuando los niños vean que la mayoría de los puestos de enfermería o cuidado están ocupados por mujeres y los puestos de CTIM y de pensamiento crítico los ocupan hombres, creerán que ese es su camino también. Por lo general, a los hombres se les asignan con frecuencia los roles más riesgosos en las actividades grupales, mientras las mujeres están a cargo de las tareas "más seguras" como la organización, el diseño o los detalles. 

Muchos países ya se han enfocado en esto. No obstante, garantizar que los niños se críen en un entorno más neutral en cuanto al género y sin expectativas de género basadas en la sociedad, podría ayudar a ampliar las mentes de los niños y prepararlos para asumir el papel que deseen.

Desarrollar la confianza de las mujeres en sí mismas

Las mujeres tienden a postularse en trabajos donde están seguras de cumplir con al menos el 90% de los requisitos, mientras que los hombres se postulan, aunque no cumplan con los mismos. Esto podría derivar de las expectativas sociales y se debe a que se alienta a los hombres a tomar riesgos y no tener miedo al fracaso, mientras que las mujeres son más cautelosas. Además, las mujeres pueden tener que enfrentarse a diferentes tipos de controles en el trabajo y se les puede preguntar sobre sus planes familiares, estado civil u otras preguntas reservadas solo para mujeres. 

Un mayor enfoque en la imparcialidad en el proceso de la entrevista y un lenguaje inclusivo podría ayudar a las mujeres a sentirse más cómodas al abordar nuevas situaciones. A su vez, las empresas que ofrecen licencias por maternidad y paternidad, apoyando a ambos padres por igual, pueden ayudar a combatir los estereotipos. 

Más modelos tecnológicos femeninos a seguir  

Las mujeres carecen de modelos a seguir y no tienen ejemplos de mujeres exitosas en la industria de la tecnología. Cuando las mujeres ven que en las empresas de tecnología más grandes predominan los hombres, puede ser difícil sentirse motivadas. Sin embargo, las asociaciones y comunidades de mujeres pueden ayudar a las mujeres a conectarse con otras empleadas de la industria de la tecnología y pueden ayudarlas acceder a recursos, herramientas y programas de tutoría. 

Las empresas también pueden trabajar para brindarle a las mujeres más oportunidades, ofrecer becas y proporcionar contactos de tutoría. 

Crear un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal

Las mujeres se ven afectadas de manera desproporcionada por las responsabilidades domésticas y familiares. De esta forma, esto podría hacer que ciertas mujeres trabajen a medio tiempo o abandonen la fuerza laboral por completo. Brindar a las mujeres opciones híbridas o remotas, además de cuidado de niños y una licencia parental flexible, podría hacer que los puestos en la industria de la tecnología sean una opción para muchas más mujeres. 

La brecha de género en tecnología puede ser intimidante. Sin embargo, hay una mejora en todo el mundo y cada vez más países están tomando medidas para garantizar que todas las mujeres tengan acceso a la educación tecnológica y a las mismas oportunidades profesionales que los hombres. 

Las mujeres en la tecnología son el futuro. A su vez, lograr la paridad de género en la tecnología y en todas las áreas mejorará la vida general de todas las personas en todos los sectores es un hecho.

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    A quien le gustan los datos, le gustan de verdad. Pero si siempre has odiado las matemáticas, te puede resultar complicado entender de dónde vienen. ¿Cómo puede ser que un conjunto de números haga que circule la sangre de las personas? En la práctica, los datos son el trasfondo de casi todo lo que hacemos en línea. Cada vez que miras el pronóstico del tiempo, te sale una recomendación de una película, registras una carrera en tu smartwatch o reservas un hotel para tus próximas vacaciones, los datos están detrás de todo. Si estás aquí, seguramente es porque tienes curiosidad sobre los datos y sus distintos usos. Aquí veremos los principales impactos que tienen los datos en el mundo y el motivo número uno por el que deberían fascinarte. Los datos dirigen el gusto Esta es una innovación en datos que seguramente ya conoces porque está presente en nuestras vidas diarias de forma fluida. Y justamente por eso, quizá la damos por hecha (irónicamente, esto es una señal de una verdadera gran innovación… porque ni siquiera nos damos cuenta de que ocurre). Así que vamos a detenernos un segundo para valorar la magnitud del impacto de los datos en nuestros gustos culturales. Si has utilizado Spotify o Apple Music para buscar tu nueva canción favorita para cantarla mientras conduces en tus desplazamientos largos, el álbum que se convertirá en tu nueva obsesión y el grupo por el que recorrerías medio país para verlo en directo… puedes darle las gracias a los datos. Spotify ha invertido mucho en algoritmos de formación de su sistema de aprendizaje automático para personalizar la experiencia de sus 406 millones de usuarios en todo el mundo. El impacto es enorme. Esto no se limita únicamente a la música. Los servicios de streaming utilizan grandes cantidades de datos de clientes para probar, personalizar experiencias y tomar grandes decisiones empresariales. Netflix es especialmente famoso por esto, con constantes pruebas A/B simultáneas para proporcionar a los usuarios la mejor experiencia posible y mantenernos a todos en vilo. Supongamos que te gusta Ryan Reynolds y que has visto muchas de sus películas. Netflix sabe esto de ti y se asegurará de que cualquier película en la que aparece Ryan Reynolds, salga el actor en el avance de la película para motivarte a verla. Empresas como Netflix, Amazon, Disney+ y HBO no solo utilizan datos para construir una experiencia de usuario en sus plataformas. Toman los datos de sus servicios de streaming para tomar decisiones de producción importantes. Observan índices de abandono de contenidos, búsquedas mediante palabras clave e incluso qué escenas se han rebobinado y vuelto a ver. Después, utilizan esta información para determinar qué programas se producen o cancelan. Con las producciones de estas compañías de streaming/producción en la vanguardia del zeitgeist cultural, los datos son auténticos creadores de tendencias. Los datos están salvando el planeta Los datos no solo indican a Netflix si debería producir la segunda temporada de la serie El juego del calamar, también se utilizan en formas nuevas para la sostenibilidad y la conversación de la fauna. El geoetiquetado y las cámaras trampa pueden recopilar información en tiempo real sobre los movimientos de algunas de las especies más amenazadas del mundo para ofrecer a los grupos de conservación la información que necesitan para salvar potencialmente la especie. Los científicos de datos pueden hacer el seguimiento de migraciones, crecimiento/declive de poblaciones e identificar riesgos que pueden poner en peligro especies amenazadas. Por ejemplo, los investigadores del Instituto Max Planck del comportamiento animal descubrieron un problema a principios de la década del 2000 mientras intentaban rastrear movimientos animales en Panamá. En aquel momento, la señal de GPS no podía penetrar la densa cubierta forestal de los árboles. Implantaron un serie de torres de radio que les permitieron recopilar los datos que necesitaban, pero pronto descubrieron que la cantidad que estaban recibiendo pronto abrumaría sus sistemas. Así que crearon Movebank, un software que podía almacenar de forma segura y gestionar en tiempo real los datos de los movimientos animales. Hoy, investigadores de todo el mundo confían en Movebank para proporcionar respuestas a grandes cuestiones sobre ciencia de la conservación, con más de 3200 millones de ubicaciones animales y casi 7000 estudios de investigación. Desde controlar la velocidad a la que los casquetes glaciales se deshielan hasta las áreas que están más en peligro por la caza furtiva ilegal, los datos nos ayudan a entender el estado del mundo y nos pueden proporcionar conocimientos para ayudarnos a salvarlo. Los datos ayudan a salvar vidas Desde que el mundo entró en la era digital, el sector de la medicina ha utilizado los datos para mejorar la investigación y los resultados en los pacientes. Pero, históricamente, ha sido caro, lento e inaccesible para personas no expertas en datos. Los datos tienen impacto en el campo de la medicina de tres formas distintas. Investigación médica : los datos se utilizan para ayudar a los investigadores que trabajan en laboratorios en sus avances sobre cómo entender y tratar enfermedades. Operaciones médicas : los hospitales utilizan los datos de forma parecida a cómo lo hacen otros negocios. Supervisan al personal y llevan el control de los suministros, los tiempos de espera y los datos de reclamaciones de seguros. Resultados de pacientes : los datos pueden utilizarse para mejorar el tratamiento de pacientes individuales y para resolver cuestiones generales. Uno de los principales puntos de inflexión en los últimos años para los datos en el campo de la medicina fue el boom de los dispositivos portátiles. Ahora los pacientes pueden controlar la frecuencia cardíaca constantemente sin que les resulte pesado ni invasivo, y los proveedores de salud pueden recopilar grandes cantidades de datos sobre la salud cardíaca a diario. Al recopilar grandes cantidades de datos y obtener una visión holística de la salud del paciente (o grupo de pacientes), los profesionales sanitarios pueden brindar recomendaciones para una atención preventiva o erradicar enfermedades. Por ejemplo, un médico que detecta que muchos de sus pacientes con trabajos sedentarios muestran niveles máximos de VO2 preocupantes puede recomendar incluir algo de cardio en sus rutinas de ejercicio. Sin embargo, este tipo de información es altamente confidencial y las instituciones de salud entienden con rapidez la necesidad de fortalecer la seguridad de los datos. Las soluciones de datos internas deben respaldarse con protocolos de seguridad de primera categoría, como la autenticación de dos factores y auditorías rutinarias. La ética sobre cómo estos datos se almacenan y comparten también es un tema prioritario que el sector tiene que afrontar constantemente y esto genera la necesidad de expertos en datos para conducir esta conversación continuada. Los datos controlan el mundo de los negocios Según un antiguo refrán: "el dinero hace girar el mundo", y aunque tiene parte de razón, lo que realmente hace girar al mundo (y especialmente el mundo de los negocios) son los datos. Simplemente, el día no tiene suficientes horas para enumerar todas las formas en que empresas de todos los rincones del mundo dependen de los datos y cada empresa tiene su propio grupo de datos únicos. Pero, aun así, podemos extraer algunas generalizaciones. Los datos demográficos de los clientes orientan sobre las decisiones de publicidad y marketing Los datos de uso de productos sustentan las decisiones de UI y ayudan a los equipos a diseñar mejores experiencias digitales Los macrodatos ayudan a los gigantes tecnológicos a lanzar nuevas características, mejorar productos existentes y crear nuevas innovaciones Los datos ayudan a los emprendedores a identificar problemas para resolver y necesidades que cubrir Al mundo de los negocios le gustan los clichés, así que tenemos uno para ti: "sin datos, sencillamente eres otra persona con una opinión". Así lo dijo W. Edwards Deming en el año 1982 y hoy en día sigue siendo verdad. Como profesional de cualquier sector, necesitas respaldarte en datos para tomar decisiones acertadas y conseguir que la gente apoye tus ideas. Es lo más parecido a la verdad objetiva que podemos conseguir y la necesitarás de tu lado sea cual sea la capacidad en la que trabajas. Imaginemos que eres diseñador de UI y tienes tus más y tus menos con uno de los principales accionistas sobre lo grande que debe ser el logo en la primera parte de la página de inicio. Si el accionista es director general, su autoridad está por encima de la tuya. Así que sacas todo el arsenal: los resultados de una prueba A/B que demuestran que tu versión del diseño de la página de inicio funciona mejor en el recorrido global del usuario. Alternativamente, pongamos que trabajas en publicidad. Os han pedido a tú y a tu equipo que hagáis una campaña de verano para un cliente importante y ninguno os decidís hacia dónde tirar. Necesitas una opción ganadora para dar la vuelta a un trimestre tranquilo, así que repasas qué campañas anteriores tuvieron mejores resultados. Utilizas los datos para diseñar una campaña increíble y para convencer al resto del equipo que este es el camino adecuado. Aunque los datos a menudo se han atribuido al sector de la tecnología y los gigantes corporativos, no existen límites sobre a quiénes puede beneficiar el uso de datos en miles de formas distintas, y es imposible imaginarse un mundo sin datos. El análisis de datos es una trayectoria profesional emocionante y estable Emocionante y estable no son dos palabras que suelan ir juntas, pero son las palabras perfectamente adecuadas para describir una carrera profesional en el sector de los datos. Una carrera en datos es emocionante porque los datos se utilizan de formas nuevas todos los días y los conjuntos de datos más ínfimos son capaces de desatar conocimientos que pueden cambiar el mundo. Las empresas pueden usar los datos para impactar en la vida de millones de personas, desde salvar especies en peligro de extinción hasta crear avances en la ciencia de la medicina. Pero una carrera en datos también es estable porque los datos no se van a ninguna parte a corto plazo. Todas las empresas, incluso las que no pertenecen al sector de la tecnología, se respaldan en datos todos los días, por lo que no hay escasez de demanda de profesionales que sepan tratar y gestionar datos. Los datos también son globales y no están restringidos a ningún rincón del planeta. En casi todos los lugares a los que vayas, habrá necesidad, uso y demanda de datos. Aunque no te estés planteando específicamente trabajar como científico o analista de datos, son muchas las probabilidades de que los datos te resulten útiles en tu trabajo diario. No tienes que ser neurocirujano o experto en la conversación de especies animales para sacar provecho a los datos. Y quizás los conjuntos de datos que utilizas no cambiarán el mundo. Pero estarás preparando tu conjunto de habilidades para el futuro y estarás abriendo nuevos puertas a tu carrera profesional. Puede que no cambies el mundo, pero puedes cambiar el tuyo. Ponte al día con Data Week ¿Te perdiste la Data Week? ¿La semana en la que durante siete días hemos organizado eventos sobre el análisis de datos, con eventos increíbles y gratuitos que podrían haberte ayudado a prepararte para una excelente carrera profesional en el sector de los datos? No te preocupes, ¡lo hemos grabado todo para ti! Puedes ver todas las sesiones a la carta aquí .

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    ¿Qué es el diseño de UX/UI y qué hace un diseñador de UX/UI?

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Nos referimos, por tanto, al encargado de diseñar la experiencia de un cliente de manera óptima. Antes de continuar es importante diferenciar entre User Interface (UI) y User Experience (UX) , dos disciplinas que habitualmente se confunden, probablemente por trabajar de la mano y por la similitud de sus acrónimos. La realidad es que UI se refiere a la creación de la interfaz, que puede ser gráfica o desarrollada principalmente con lenguajes como HTML, CSS o Javascript, mientras que UX se centra en la usabilidad, enfocándose en el análisis y las relaciones sociales. El profesional que se encargue del UI se centrará en el diseño del producto, impactando en la primera impresión visual del usuario, algo que determina si nuestra web o aplicación es de su gusto, mientras que el encargado del UX se orienta en la usabilidad y facilidad de navegación, creando unas emociones y sensaciones determinadas al hacer uso de la interfaz. Otra forma de decirlo: el diseñador UI se encarga principalmente del aspecto visual de la interfaz, mientras que el UX se centra en garantizar que la navegación y acciones que realiza el usuario tengan coherencia el UI se encarga de decidir el recorrido del usuario mientras que el UX se centra en los procesos y acciones desencadenantes del uso. Habilidades de un Diseñador UX En las manos del UX Designer recaen tareas tan importantes como la de crear experiencias que cubran las necesidades de los clientes, mejorar su percepción de la marca y crear un vínculo sólido con sus productos. Piensa por un momento en aplicaciones como Netflix o Spotify, herramientas como Google Sheets o Zapier y productos digitales como Google Home o Philips Hue. Te aseguramos que detrás de todos ellos hay un intenso trabajo de experiencia de usuario con el objetivo de volver fácil, intuitivo, eficiente y bonito el uso que haces de cada una de ellos. 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Quienes se dedican a esta labor persiguen la meta de que tanto la empresa como los consumidores perciban que los servicios de la compañía son los mejores. Sea cual sea el destino final de un diseñador de experiencia de usuario, un dato clave para confiar en esta profesión es el que aporta el informe ‘Estado del Mercado Laboral en España’ , realizado por InfoJobs y ESADE , que determina que los puestos vacantes en el sector han crecido hasta un 560% en los últimos años, un dato que vuelve imprescindibles a estos profesionales con empresas cada vez más conscientes de la importancia de diseñar las mejores experiencias digitales. Recursos para iniciarse en UX Apostar por una formación práctica y de calidad es básico para introducirse en el campo, aunque os queremos dejar algunas recomendaciones iniciales para abrir boca. Hace tiempo publicamos la lista de ocho libros sobre UX imprescindibles , algo que entusiasmará a los amantes de la lectura.  Probar con algún curso introductorio en Domestika o Coursera, darse un atracón de vídeos en canales como el de UXTips y conocer estas herramientas para la creación de prototipos son algunos pasos certeros para iniciarse en la profesión. Si ya estás decidido a formarte en profundidad como diseñador UX, tu mejor elección es el bootcamp de diseño UX/UI a tiempo completo que impartimos en Ironhack, donde adoptarás la mentalidad líder de la industria tecnológica, aprenderás a usar las herramientas de producto más punteras y darás vida a tus productos digitales. Si quieres transformar por completo la forma en la que las personas y las marcas interactúan, has encontrado tu lugar. ¿Listo para cambiar tu vida? Aprende a diseñar

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    Mucha gente se plantea dar un salto al sector tecnológico debido a su alta demanda laboral, pero además es también un mercado atractivo porque se puede empezar sin experiencia previa y donde se valora la diversidad de perfiles. Sin embargo, hay quien no tiene el tiempo o los medios para poder estudiar una carrera universitaria o un FP desde cero, y con frecuencia llegan a Ironhack preguntándose si hacer un bootcamp valdrá la pena para cambiar de trabajo. Aquí te traemos algunas pistas que te pueden ayudar a responder a esa pregunta, entender mejor tus necesidades y decidir qué formación se adapta mejor a tu caso. 1. ¿Lo tienes claro? La primera pregunta que debes hacerte es si realmente quieres dedicarte a la tecnología. Quizá siempre te ha gustado la informática, el diseño, los datos o te atrae la seguridad informática pero es importante que decidas si quieres ganarte la vida como desarrollador full-stack , diseñador UX , analista de datos o profesional de la ciberseguridad y que la tecnología sea tu profesión. Por eso, te recomendamos hacer algunos cursos online de bajo coste o gratuitos antes de inscribirte a un programa y hacer una inversión de tiempo o dinero a largo plazo. Puedes probar en plataformas como Udemy, Domestika o Freecodecamp. 2. ¿Qué área es perfecta para ti? Si tienes ganas de aprender desde diseño web hasta código, pasando por marketing digital o ciberseguridad, lo ideal es que busques orientación. Puedes hacer algunas búsquedas en LinkedIn para ver qué perfiles tienen alta demanda y qué habilidades requieren; incluso puedes ver perfiles de personas para entender su trayectoria profesional. También recuerda buscar los rangos salariales en tu país y en función del rol, para ver cuál será el retorno de inversión al hacer el cambio laboral. Finalmente, el asesoramiento personalizado es lo más importante: hablar con alguien que haya cursado el programa que quieres hacer o que conozca el sector puede ayudarte a tomar decisiones. 3. ¿Cómo formarte de la mejor manera para alcanzar tus objetivos? Los bootcamps te permiten formarte en tecnología en apenas 10 semanas a tiempo completo o 24 semanas a tiempo parcial. Es una forma rápida para hacer un cambio laboral pero debes asegurarte de tener el tiempo y la mentalidad adecuada para hacerlo, ya que es una formación súper intensiva con proyectos prácticos y con trabajo extra. Si quieres formaciones más teóricas o dispones de tiempo para formarte durante varios años, puedes considerar los estudios universitarios o ciclos medios y superiores tradicionales. Pregunta si tienen departamento de carreras, cuál es su ratio de empleabilidad y el apoyo que te dan una vez ha finalizado el curso, ya que el retorno de la inversión se traducirá en el tiempo y la calidad del empleo posterior. También puedes ver dónde están trabajando sus antiguos alumnos y hacerte una idea de cuánto tiempo te llevará buscar (y encontrar) trabajo. Por ejemplo, el sueldo medio de un graduado de un bootcamp de Ironhack está en torno a 20.000€ - 23.000€ y suele encontrar trabajo en unos 6 meses . Generalmente, las universidades y centros de formación profesional tienen acuerdos de prácticas que pueden ser remuneradas o no, lo cual es un factor a tener en cuenta para saber si vale la pena hacer un bootcamp. 4. ¿Cuánto cuesta un bootcamp? El precio de los máster, carreras universitarias, FPs y bootcamps varía de unas escuelas a otras y según el tipo de formación que estés buscando. Generalmente un Máster puede oscilar entre los 3.000€ y 8.000€ y una carrera universitaria pública puede salir en torno a 10.000€ Por eso hay mucha gente que cursa un bootcamp en lugar de hacer un máster o de ir cuatro años a la universidad, sobre todo por la inmediatez de acceso al mercado laboral. El precio de los bootcamps de Ironhack está en torno a los 7.000 € en Europa o $90,000 MXN en México, pero el precio puede variar en función de cada campus y cada curso. Además de conocer el precio, hay que informarse sobre las opciones de financiación puestas a disposición por parte de las diferentes escuelas para hacer frente al coste de los estudios. Por ejemplo en Ironhack, tenemos alternativas para que los alumnos puedan pagar el bootcamp cuando estén trabajando o puedan financiarlo con ratios de interés muy bajos , opciones que no siempre existen en la educación tradicional. Por tanto, cuando busques hacer un cambio las variables principales a tener en cuenta son tiempo, inversión económica, demanda laboral y motivación. En Ironhack, ofrecemos bootcamps intensivos en Diseño UX UI , Desarrollo Web , Análisis de Datos y Ciberseguridad . Nuestro ratio de empleabilidad después de la pandemia está en torno al 85% en 6 meses y ofrecemos apoyo laboral antes, durante y después del bootcamp .

  • Análisis de datos con Python

    Ironhack - 2021-08-05

    Data Analytics

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    Con el paso de los años, este se ha erigido como el principal recurso de la programación para el desarrollo de herramientas que permitan el análisis, tratado y procesamiento de los datos . Y claro, por esto mismo, en un mundo donde el Big Data tiene cada vez más peso para las compañías, aprender Python se torna una prioridad de mayor calado para aquellos que buscan adentrarse en el mundo del data analytics. Aunque existen otros lenguajes de programación que también se han hecho un hueco en el sector, lo cierto es que son muchos los argumentos por los que Python se ha acabado por imponer en la industria del análisis de datos. Uno de las principales ventajas es lo sencillo que resulta su aprendizaje. Cualquiera con unos mínimos conocimientos de programación puede aprender los principios de este lenguaje sin problema. Y a medida que los vaya aprendiendo irá conociendo algunas de las ventajas que presenta, como la versatilidad y la reproducibilidad. Es decir, no solamente permite realizar multitud de tareas sino que un fragmento de código, un script escrito en Python, se puede reproducir en cualquier plataforma. A todos estos argumentos se suma que este lenguaje de programación , que se ha impuesto en el sector del Big Data , cuenta con una amplia comunidad de desarrollo, lo que le permite avanzar muy rápido en el desarrollo de nuevas funcionalidades y scripts. Al ser de código abierto y gratuito, de la misma forma que ocurre con Javascript u otros muchos, muchos programadores se animan a investigar distintas soluciones, incorporar diversas mejoras y desarrollar nuevas funciones, para así incluirlo en nuevas aplicaciones como el Machine Learning o en Devops. Python vs R Una de las alternativas a Python que han planteado un posible cambio de paradigma en la industria del Big Data ha sido R, un lenguaje de programación que también presenta múltiples ventajas pero que no ha conseguido ganar la batalla a su principal contrincante. Uno de los puntos fuertes de R no es otro que la visualización de datos, algo en lo que Python no estaba del todo avanzado. Existía una amplia variedad de librerías de gráficos que permitían mostrar los datos que se habían analizado de forma sencilla y clara. Sin embargo, gracias al esfuerzo de los desarrolladores que apuestan decididamente por Python, este lenguaje se ha actualizado en este sentido con la aparición de paquetes y librerías como Seaborn o Plotly . Otro de los debates que han enfrentado a Python y R ha sido la velocidad de ejecución , puesto que había expertos que aseguraban que los tiempos se reducían al utilizar el primero y que el segundo era algo más lento. Sin embargo, había quien defendía que esto se debía fundamentalmente a las bibliotecas con las que se trabajase y que, por lo tanto, no era un factor demasiado a tener en cuenta. ¿Qué librerías de Python debería aprender? Lo que debe de tener claro todo programador que se quiera adentrar en este mercado es que no es suficiente con aprender Python para ponerlo en práctica en el Big Data . Como comentan algunos experimentados desarrolladores que ya han vivido una situación similar, aunque es conveniente aprender los principios de este lenguaje, lo ideal es elegir correctamente los recursos que utilizamos para así orientar nuestro aprendizaje hacia el análisis de datos . Si no realizamos una correcta elección acabaremos por aprender otras ramas como pueda ser la programación o el desarrollo de sitios web o derivados hacia alguna de las otras aplicaciones que tiene este lenguaje. En este sentido, las librerías de Python más utilizas para el análisis de datos son: Pandas No te dejes engañar por su título. Además de tener el nombre de un animal tan adorable, la librería de Pandas es una de las más versátiles y robustas , y por ello, la preferida de muchos de los analistas de datos. Esta librería de código abierto tiene una forma peculiar de operar, lo que hace es tomar una serie de datos (formato CSV, TSV o base de datos SQL) y crea un objeto Python con filas y columnas llamado marco de datos o “dataframe” en inglés. El resultado de esta transformación es una tabla con una estructura muy similar a al de un software estadístico, como pueda ser Excel. Es por ello por lo que Pandas es una de las librerías más utilizadas, puesto que resulta sumamente fácil trabajar con ella. Manipular dataframes con Pandas ¿Quieres practicar y aprender los conocimientos básicos de Pandas? Aquí te dejamos algunos ejercicios de iniciación . ¿Ya conocías esta librería y quieres dar el salto cualitativo en análisis de datos? Descárgate esta “chuleta” para acordarte de las fórmulas y funciones más importantes. NumPy NumPy es un paquete de Python que proviene del término “Numerical Python”. Se trata de la librería por excelencia para aplicar informática científica. En resumidas cuentas, proporciona potentes estructuras de datos, puedes implementar matrices multidimensionales y realizar cálculos más complejos con matrices. Multiplicando matrices con NumPy Matplotlib Cuando se trata de crear gráficos de alta calidad listos para ser publicados, el paquete de Matplotlib suele ser la opción más acertada. Además admite una amplia gama de gráficos rasterizados y vectoriales, tales como PNG, EPS, PDF y SVG. Las distintas funciones de Matplotlib te ayudarán a presentar la información que contienen tus análisis de una forma más entendible. La clave está en adaptar el formato de visualización al tipo audiencia. No es lo mismo presentar tus conclusiones al equipo directivo que a tus compañeros del departamento de analítica. Gráfico de barras apilado del reparto de marca por tipo de coche ¿Quieres aprender a realizar este gráfico con Matplotlib junto con otros 49 tipos de visualizaciones? Echa un vistazo a este artículo . Aprender Python para el análisis de datos Por todo ello, como ya comentábamos, no se trata solamente de aprender Python, sino de orientarlo hacia el cometido que nos interesa. En este caso, el Data Analytics, siempre y cuando tengas claro qué es ese mundo al que te quieres dedicar. En caso de ser así, como ocurre con cualquier otro lenguaje de programación o cualquier tecnología, puedes realizarlo por tu cuenta o puedes recurrir a las escuelas de código donde no solamente tendrás más recursos, sino también más apoyo para tu aprendizaje y más opciones de encontrar trabajo en el mercado del Big Data. Una de las alternativas es el bootcamp de Data Analytics de Ironhack , donde aprenderás a trabajar con Python así como con librerías como Pandas o NumPy que te permitirán obtener las habilidades necesarias para trabajar como analista de datos.

  • 10 minutes

    10 lenguajes de programación que merece la pena aprender

    Ironhack - 2023-05-27

    Desarrollo Web

    Siendo realistas, existen numerosos lenguajes de programación, así que decidir cuál quieres aprender (al menos, al principio), puede ser todo un desafío. Y aunque todos merecen la pena, creemos que elegir uno de estos diez lenguajes de programación puede ser mucho más rentable. Antes de descubrir lo que ofrece cada uno, analizaremos unos conceptos básicos. ¿Qué es un lenguaje de programación? En pocas palabras, un lenguaje de programación es un vocabulario y un conjunto de reglas gramaticales que instruyen a un ordenador a realizar tareas específicas. Los idiomas más utilizados son Python, JavaScript, Java, C, C++, C#, Go y Scala, pero hay muchísimos más y encontrar el adecuado para tus objetivos profesionales puede requerir un poco de investigación. Dentro de la infinidad de opciones, los lenguajes de programación se engloban en cinco categorías: procedimental, funcional, orientado a objetos, de scripting y lógico. Veamos en qué consisten: Lenguajes de programación procedimentales: siguen una serie de comandos o instrucciones para alcanzar una salida deseada; incluyen C y C++, Java, Pascal y BASIC. Lenguajes de programación funcionales : en lugar de trabajar con una serie de instrucciones, utilizan funciones matemáticas para lograr el resultado deseado; incluyen Scala, F# y Haskell. Lenguajes de programación orientados a objetos : funcionan con atributos y métodos para crear grupos de objetos que se pueden reutilizar, así que son muy útiles para crear para programas complejos; incluyen Java, Python, Ruby y PHP. Lenguajes de programación de scripting : se emplean para automatizar tareas repetitivas e incluyen PHP, Ruby, Node.js y Python. Lenguajes de programación lógicos : crean una serie de hechos y reglas que enseñan al ordenador a tomar decisiones; incluyen Prolog y Alma-0. Lenguajes de programación para front-end o back-end Quizá tengas claro qué lenguaje de programación deseas aprender, pero… ¿sabes ya cuál es el puesto de tus sueños? ¿Prefieres trabajar en la parte orientada a los usuarios o quedarte entre bastidores? ¿Y combinar ambas y convertirte en un desarrollador full-stack ? Antes de decidirte por un lenguaje de programación, asegúrate de que se alinea con tus objetivos: Lenguajes de programación para front-end : tienden a centrarse en la parte con la que interactúan los usuarios, es decir, colores, imágenes, texto, etc. HTML, CSS, JavaScript, React Lenguajes de programación para back-end : trabajan con los aspectos relacionados con el software, como la arquitectura de datos, el scripting y la comunicación con las bases de datos. JavaScript, PHP, Java, Python, Ruby, C# Si las dos te parecen buenas opciones, tu futuro puede estar en el desarrollo web full-stack . Hay muchas otras cosas a tener en cuenta, como las diferencias entre los lenguajes de programación de alto y bajo nivel y lenguajes de programación interpretados y compilados. Podríamos hablar de ellos durante horas, pero volvamos al tema en cuestión: diez lenguajes de programación que merece la pena aprender. 10 lenguajes de programación que merece la pena aprender Ahora que tienes más idea sobre tus intereses, averigüemos cuál es lenguaje de programación que se adapta perfectamente a tus objetivos profesionales . Y, aunque podríamos escribir una entrada de blog específica sobre cada uno de estos diez lenguajes de programación (¡y sobre otros muchos!), vamos a centrarnos en los siguientes aspectos: qué son, cuáles son sus características y en qué puesto se usan más. JavaScript Seguro que has oído hablar de JavaScript . ¡Es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo! Te contamos todo lo que necesitas saber: ¿Qué es JavaScript? JavaScript se utiliza para crear páginas web interactivas y se puede utilizar tanto en front-end como en back-end. Está diseñado para desarrollar aplicaciones centradas en la red. Además de ser uno de los lenguajes de navegador más empleados del mundo, JavaScript está totalmente integrado con HTML/CSS y puede ejecutarse en los principales navegadores. ¿Cuáles son las características de JavaScript? JavaScript es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel que cuenta con menos interacción con el servidor, feedback inmediato a los visitantes, mayor interactividad e interfaces más avanzadas. Por otro lado, es limitado porque JavaScript del lado del cliente no permite la lectura o escritura de archivos, no se puede utilizar para aplicaciones de red y no tiene capacidad multithreading o multiproceso. ¿Para quién es JavaScript? Como lenguaje de programación presente en el 97 % de los sitios web , JavaScript es utilizado tanto por desarrolladores de front-end como por desarrolladores de back-end. Java No te dejes confundir por el nombre: Java es un lenguaje de programación completamente independiente de JavaScript. ¿Qué es Java? Java es uno de los lenguajes de programación más empleados en la programación de aplicaciones web; es multiplataforma, orientado a objetos y centrado en la red. Se utiliza para programar toda clase de proyectos, desde apps y sitios web hasta aplicaciones de big data y tecnologías del lado del servidor. ¿Cuáles son las características de Java? Conocido por su sencillez independiente de la plataforma, su seguridad y su buen rendimiento, Java es fácil de usar y tiene la ventaja de permitir la creación de código flexible y reutilizable. Sin embargo, es más lento que lenguajes de programación similares como C o C++ y no está optimizado para la interfaz de usuario; también carece de una función de copia de seguridad y consume mucha memoria. ¿Para quién es Java? Java es utilizado por desarrolladores de back-end que se ocupan de los aspectos funcionales y lógicos del desarrollo web. Python Echemos un vistazo a otro lenguaje de programación muy popular: Python . ¿Qué es Python? Python se utiliza en entornos de desarrollo web, ciencia de datos, visualización de datos y automatización. Es un lenguaje de programación orientado a objetos de uso general. Es increíblemente versátil y se puede utilizar con muchos fines. He aquí la clave: no solo es competente en todas las áreas, sino que rinde a nivel experto en una amplia variedad de tareas. ¿Cuáles son las características de Python? Como es un lenguaje interpretado, Python no necesita compilación. Además, está orientado a objetos, es fácil de aprender, de alto nivel, de código abierto y portátil. Su suave curva de aprendizaje permite que las personas que saben programar en otros lenguajes lo aprendan fácilmente y cuenta con infinidad de bibliotecas de terceros disponibles y una amplia comunidad de usuarios. Sin embargo, Python no es tan rápido como otros lenguajes de programación, consume mucha memoria, no está optimizado para el acceso a bases de datos y se usa en exceso o de forma indebida. ¿Para quién es Python? Aunque se usa tanto en el desarrollo web front-end como back-end, Python es más usado para back-end. Ruby Puede que ya hayas leído la entrada de nuestro blog dedicada a Ruby . Por si acaso no lo has hecho, esto es lo que necesitas saber. ¿Qué es Ruby? Es un lenguaje de programación de código abierto que aumenta la productividad de forma sencilla. Ruby, que se utiliza principalmente en desarrollo web, también es útil en automatización, generación de sitios estáticos, DevOps, web scraping y herramientas de línea de comandos. ¿Cuáles son las características de Ruby? Ruby es una licencia de código abierto y de libre acceso que se utiliza con fines generales. Este lenguaje de programación interpretado está orientado a objetos y es un lenguaje de scripting del lado del servidor. Ofrece muchas funciones únicas para desarrolladores web, lo que les otorga una gran libertad creativa. Su falta de flexibilidad, por otro lado, lo limita principalmente al desarrollo web y es difícil de depurar. ¿Para quién es Ruby? Ruby es utilizado principalmente por desarrolladores de back-end. Go Go , el lenguaje de programación nacido en Google, ofrece a los usuarios una experiencia de programación eficiente. ¿Qué es Go? Go es menos común que los lenguajes de programación mencionados anteriormente, pero está ganando popularidad rápidamente gracias a su sencillez, simultaneidad y alto rendimiento. Se creó para llenar las lagunas que sufrían los ingenieros de software y mejorar, así, la productividad. Aunque es similar a C, es bastante rápido y se utiliza ampliamente en Google y otras empresas. ¿Cuáles son las características de Go? Este lenguaje de programación estático de código abierto presenta una biblioteca y un conjunto de herramientas estándares muy potentes, funcionalidades de prueba, recolección de elementos no utilizados y mucho más; también es fácil de usar, ofrece oportunidades de desarrollo multiplataforma, compilación y ejecución más rápidas, y técnicas que permiten ahorrar tiempo. Sin embargo, como es relativamente nuevo, aún está en desarrollo, es bastante simple y no soporta solicitudes complejas. ¿Para quién es Go? Los principales usuarios de Go son los desarrolladores de back-end de Google. Rust Rust , popular entre científicos de datos que necesitan realizar análisis pesados, es muy competente a la hora de procesar grandes cantidades de datos. ¿Qué es Rust? Rust es ideal para el aprendizaje automático, el análisis de datos y la biología computacional, entre otros, porque es capaz de procesar grandes cantidades de datos increíblemente rápido. Se ejecuta en dispositivos integrados, se integra fácilmente con otros lenguajes y es compatible con servicios críticos para el rendimiento. ¿Cuáles son las características de Rust? Como administrador de paquetes integrado con una excelente documentación, mensajes de error útiles y herramientas de primera clase, Rust es compatible con varios editores, es muy rápido y realiza un consumo de memoria eficiente. También es increíblemente fiable, así que se utiliza para garantizar un rendimiento, una seguridad y una gestión de la memoria elevados. Por el contrario, tarda bastante en compilarse, ofrece una única implementación y tiene una curva de aprendizaje elevada. ¿Para quién es Rust? El lenguaje de programación Rust es usado por ingenieros de back-end y desarrolladores de software. C C es el primer lenguaje de bajo nivel de nuestra lista y, a pesar de que no se puede utilizar para el desarrollo web, se emplea para crear hardware, SO, controladores, kernels y más. ¿Qué es C? C se creó en 1972, pero sigue siendo ampliamente utilizado en gran medida porque trabaja estrechamente con el procesador y la mayoría de las aplicaciones críticas para el rendimiento están escritas en C. Esto significa que los lenguajes de programación más nuevos siguen sintaxis y estructuras de estilo C. Cuando el rendimiento y la eficiencia son fundamentales, C es una gran opción. ¿Cuáles son las características de C? Conocido por su simplicidad y eficiencia, C es rápido, ampliable, ofrece bibliotecas con muchas funciones y gestión de memoria dinámica, además de ser un lenguaje de programación de nivel medio. Está basado en compiladores, es de bajo coste y fácil de depurar. Sin embargo, carece de constructor y destructor, y suele ser considerado el lenguaje de programación más difícil. ¿Para quién es C? C está destinado, principalmente, a ingenieros de back-end. Se utiliza con fines generales de programación y nunca para front-end. Scala Scala, utilizado para crear software modular, escalable y rápido, es una opción popular entre los ingenieros de datos que necesitan procesar grandes cantidades de los mismos de forma fácil y limpia. ¿Qué es Scala? Este lenguaje funcional y orientado a objetos es una opción popular para desarrolladores web. Es usado por profesionales que necesitan procesar rápidamente grandes cantidades de datos o crear aplicaciones móviles o web y sistemas de big data . Los sitios web que reciben mucho tráfico suelen utilizar Scala porque es capaz de gestionar toda esa información. ¿Cuáles son las características de Scala? Scala es un lenguaje de tipo estático, lo que significa que los errores son fáciles de encontrar y corregir durante la compilación. Esto ahorra tiempo más adelante y aumenta la eficiencia. Cuenta con compatibilidad integrada para la coincidencia de patrones, lo que permite a los desarrolladores escribir código elegante. Sin embargo, presenta algunos inconvenientes: es bastante difícil de aprender, ofrece herramientas limitadas y no siempre es compatible con otros sistemas y bibliotecas. ¿Para quién es Scala? Scala se puede utilizar para proyectos de front-end, back-end y full-stack, pero predomina su uso para back-end. Haskell El lenguaje de programación puramente funcional Haskell se utiliza específicamente para la programación back-end y la fidelización de marcas. ¿Qué es Haskell? Haskell funciona de forma bastante sencilla: proporciona al ordenador una serie de tareas que debe ejecutar. Comercializado como puramente funcional, Haskell se usa principalmente por ingenieros de back-end que buscan soluciones para qué resolver en lugar de cómo resolverlo. ¿Cuáles son las características de Haskell? Haskell presenta funciones sin efectos secundarios generales y evaluación perezosa , expresiones lambda, emparejamiento de patrones, listas por comprensión y polimorfismo de tipo. Se considera el lenguaje de programación más vanguardista y es compatible con la programación de conceptos matemáticos abstractos. Sin embargo, como difiere mucho de otros lenguajes, puede ser difícil de aprender. También puede funcionar lentamente en aplicaciones que requieran más potencia. ¿Para quién es Haskell? Haskell es ideal para desarrolladores de back-end que buscan código limpio y fiable. Lua Lua , construido sobre C y usado en la aplicación Venmo, es un lenguaje de programación de código abierto cuyos usos incluyen desde sistemas de servidores de gran tamaño hasta su inclusión en aplicaciones. ¿Qué es Lua? Lua suele emplearse para aplicación procedimental, funcional y orientada a objetos, y se utiliza con frecuencia en la programación de juegos o la creación de apps . Es similar a Python, conciso y fácil de leer y escribir, así que es popular entre programadores. ¿Cuáles son las características de Lua? Lua es único porque está diseñado para funcionar como un lenguaje de extensión, incrustado en otras plataformas o sistemas, y puede integrarse prácticamente con cualquier sistema para implementar cambios sencillos. Es pequeño, flexible, portátil y una gran opción para iniciarse en programación. Sin embargo, su comunidad de usuarios es pequeña y no todos sus códigos están disponibles fácilmente. ¿Para quién es Lua? Lua se puede utilizar tanto para front-end como para back-end, pero se asocia con más frecuencia a este último. ¡Menudo resumen! Esperamos que te haya gustado nuestra lista sobre los lenguajes de programación más populares y que te resulte útil para decidir cuál aprender. Si necesitas más ayuda, consulta nuestro bootcamp de Desarrollo Web. Estamos seguros de que encontrarás justo lo que buscas.

  • La mejor manera de comenzar a aprender análisis de datos

    Ironhack - 2022-01-04

    Data Analytics

    Global

    Sectores como salud, viajes y hotelería han tomado recientemente un gran interés en el análisis de datos (DA). Los datos recopilados por estos sectores se utilizan para sacar conclusiones y tomar decisiones cruciales. Para ser analista de datos no necesitas pasar cuatro años en la universidad. ¿Qué es el análisis de datos? Un ser humano no puede consumir una gran cantidad de datos en bruto; requieren de la ayuda de algoritmos que puedan darles sentido. El análisis de datos es responsable de crear los algoritmos. Por ejemplo, los registros de salud pueden someterse a procedimientos de análisis de datos para mejorar los servicios ofrecidos en el hospital. Para la industria de las compras, es una herramienta poderosa ya que revela métricas y tendencias de consumo de los clientes. Esta gran cantidad de información ayuda a los propietarios de comercios a mejorar la experiencia de compra de sus clientes. Para que las empresas fabricantes trabajen a su máxima capacidad, se analizan los datos recopilados del tiempo de ejecución, el tiempo de inactividad y las colas de trabajo de las máquinas. La información recopilada de los datos se utiliza para aumentar la eficiencia de la empresa. El analista de datos identifica las partes que son lentas durante la producción. La industria del juego también requiere del análisis de datos para hacer horarios de recompensas para los jugadores activos. Los datos son cruciales para los creadores de contenido; ayudan a entender a su audiencia. Los datos pueden ayudar a los creadores a reorganizar su contenido para retener o aumentar sus seguidores en las redes sociales. El análisis de datos es una ciencia que nos ayuda a sacar conclusiones sobre cualquier información. Al trabajar como analista de datos, desarrollarás e implementarás sistemas para mejorar el flujo de trabajo en una empresa. Serás responsable de que las herramientas utilizadas recopilen, extraigan y clasifiquen los datos para que se analicen de manera más eficiente. Formas de comenzar a aprender habilidades de análisis de datos Los analistas de datos profesionales manejan los datos de diferentes maneras, pero normalmente, un analista de datos tiene algunas habilidades imprescindibles. Entre ellos se incluyen: Programación estadística R o Python Visualización de datos Aprendizaje automático Microsoft Excel Lenguaje de consulta estructurado (SQL) Pensamiento crítico y resolución de problemas Los términos mencionados anteriormente pueden sonar desalentadores, pero es aconsejable comenzar todo desde cero. El análisis de datos es un tema rico que involucra todo, desde la percepción de la información hasta el control de la información. Primero, empieza a dominar habilidades comunes como Python, SQL, MS Excel y aprendizaje automático. Pero recuerda que no hay un enfoque ideal para empezar; todo se reduce a tu forma de estudio. Cuando te inscribes a un curso de análisis de datos en Ironhack obtienes una gran cantidad de material de aprendizaje para elegir. Tener algunas habilidades comerciales como habilidades relacionales, pensamiento crítico lógico y razonamiento imaginativo son obligatorios para un analista de datos. Estos habilidades son esenciales en los negocios; a menudo te encontrarás aplicándolas al concluir tu análisis de datos. Sin la información requerida, tu trabajo como analista de datos es absoluto. Reúne la información inicial, detállala y mide su calidad para asegurarte de que tienes la información que deseas. Tu fuente de datos debe estar bien definida y ser relevante para tu investigación. Tu fuente podría ser el gobierno o organizaciones sin ánimo de lucro; que por lo general, tienen datos publicados. Después de obtener los datos, intenta realizar modelos y evalúalos. Evalúa diferentes conexiones entre diferentes puntos de los datos. Debes centrarte en tu objetivo para llegar a un modelo adecuado. Al principio, no será fácil obtener la técnica correcta, pero con el tiempo, después de estudiar y experimentar, te convertirás en un gurú. En este punto, descubrirás mucho sobre tus datos y podrás generar el informe final sobre ellos. ¿Por qué debería estudiar habilidades de análisis de datos? Es posible que aún te preguntes si vale la pena tomar un curso de análisis de datos. Para empezar, se espera un crecimiento de la demanda de especialistas en datos. Según la Oficina de Estadísticas Laborales, las ofertas de puestos de analistas de datos aumentarán en un 20% en 2028. Eso representa una gran cantidad de puestos vacantes, y tomar un curso sobre análisis de datos al menos te garantizará una parte del pastel. Las empresas requieren analistas de datos porque se apoyan en la información recopilada de sus clientes para tomar decisiones. Estas decisiones se utilizan para aumentar las ventas de la empresa. Después de recopilar y analizar la información, los analistas de datos a menudo deben realizar una presentación en una sala de juntas para explicar sus hallazgos. El dinero es siempre el mayor motivador para un cambio de carrera, y elegir un trabajo en la analítica de datos no te decepcionará. PayScale, una compañía de encuestas, informa que un trabajo de análisis de datos en un puesto de entrada puede valerte un salario de entre 50,000-80,0000 dólares al año. Pero después de reunir un poco de experiencia en el campo, podrás ganar hasta 110,000 dólares al año. Estas cifras pueden variar dependiendo de la empresa; aún así, puedes tener la seguridad de que no obtendrás menos. Encuentra un curso para ti Si estás interesado en tomar un curso de análisis de datos para unirse a la avalancha de la información, visita el sitio web de Ironhack. Obtendrás todo lo que necesitas para comenzar a estudiar análisis de datos. Puedes optar por tomar un curso a tiempo completo o parcial. La plataforma también ofrece métodos de contacto en línea o en persona al estudiar en uno de sus campus. Después de finalizar tu curso podrás trabajar como analista de datos junior, aunque eso dependerá de tu experiencia laboral previa. Aprende con nuestro bootcamp de análisis de datos

  • ¿Qué es un full stack developer?

    Ironhack - 2021-07-29

    Desarrollo Web

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    En una industria como la tecnológica en la que todo evoluciona a un ritmo frenético, los roles y perfiles que demandan las empresas deben adaptarse a las nuevas circunstancias muy rápidamente. Por esto mismo, si bien algunos años atrás estaban cláramente diferenciadas las tareas que debía acometer, por un lado, un front-end developer y, por el otro, un back-end developer, a medida que las necesidades de las compañías tecnológicas cambiaban y los desarrolladores tenían que adquirir nuevas destrezas y habilidades se ha extendido la figura del full stack developer . El perfil del full-stack Developer Pese a que se trata de un perfil que aún no está del todo definido, lo cierto es que cada vez está más demandado por la industria. Y aunque muchos piensan que un full stack developer tiene que saber trabajar tanto en el front-end como en el back-end, lo cierto es que no es del todo así. Lo que le diferencia del resto de perfiles que existen en la industria tecnológica no es que sepa hacerlo todo, sino que sepa entenderlo todo , tanto lo que ocurre en la parte del cliente (aquello que ven los usuarios) como en la parte del servidor (aquello a lo que no tienen acceso los internautas, como puedan ser las bases de datos). Y no solo eso, sino que todo buen full stack developer que se precie debe de tener las habilidades comunicativas necesarias para comunicarse con el resto de desarrolladores del staff. Para llegar a adquirir las habilidades propias de este rol, aquellas que demanda el mercado, como es obvio un desarrollador debe estudiar distintos lenguajes de programación , conocer distintos entornos , manejar ciertas tecnologías y frameworks tanto en el front-end como en back-end . De ahí que cada vez tengan mejor aceptación los bootcamps de las escuelas de código que permiten, tanto a los desarrolladores más veteranos como a aquellos que se inician en el sector, formarse como full stack web developers . Es el caso de Ironhack, donde en solo 9 semanas puedes adquirir las destrezas necesarias para incorporarte al mercado . Pero, ¿cuáles son esas destrezas? Repasamos cuáles son los conocimientos y skills que debe tener un full stack developer para incorporarse a la industria en la actualidad. En este otro artículo podrás también descubrir todo lo que un desarrollador puede hacer . Lenguajes y frameworks de programación front-end Una de las tendencias más comunes en la industria a día de hoy es cuidar muy mucho aquello que ven los clientes y ofrecerles una experiencia de usuario lo más depurada posible, para que se sientan en todo momento cómodos interactuando con la web o la aplicación que se haya desarrollado. Es por eso que resulta fundamental conocer todas aquellas herramientas que permiten componer un front-end amigable. De ahí que a tecnologías como HTML y CSS , tan básicas como imprescindibles en el stack tecnológico de todo full stack developer que se precie, se sumen otros muchos frameworks y librerías cuyo uso cada vez está más extendido. Aquí destacan los frameworks como React , Angular o Vue.js, que han ganado mucho protagonismo en los últimos años en el mundo del desarrollo junto con la expansión de un lenguaje como Javascript, que se encuentra en la base de estas herramientas. Sin duda alguna, los expertos señalan que tanto en front-end como en back-end, pese a las alternativas que existen, es Javascript el lenguaje que acabará imponiendo su supremacía en los próximos tiempos , por lo que resulta fundamental para todo aquel desarrollador que quiera aspirar a ser full stack. Lenguajes y frameworks de programación back-end En la parte de back-end ocurre algo similar. Javascript está ganando la partida a otros como Java, que aunque siguen implementados en muchas compañías puesto que sus desarrollos se realizaron tiempo atrás, están tratando de adaptarse al nuevo escenario de la industria. De ahí que en el roadmap del full stack developer para este año se incorpore el aprendizaje de Node.js , que permite ejecutar un lenguaje de programación como Javascript a la parte de back-end, y que cada vez cuenta con más desarrolladores partidarios de su uso, más aún cuando incluso se están desarrollando otras herramientas como Express en la parte de servidor. Otro de los campos en los que un full stack web developer tiene que tener avanzados conocimientos en la parte de back-end es la gestión de bases de datos. Entre sus tareas seguramente se encuentre el añadir nuevos elementos a esa base de datos e interactuar con ellos para, por ejemplo, realizar ciertas consultas y mostrar al usuario el resultado. Lo que ocurre es que existen distintas bases de datos en el mercado, diferenciadas en dos grandes grupos: las relacionales y las no relacionales. De ahí que algunos decidan apostar por las primeras, como pueda ser MongoDB , y otros por las segundas, como MySQL o SQLServer. Saber utilizar Git, una prioridad Sin lugar a dudas, este es uno de los requisitos que más valoran las compañías a la hora de contratar a un nuevo desarrollador. En la actualidad, todo full stack developer debe de saber trabajar con un software de control de versiones . Es clave. El más extendido es Git y su correlato en la nube, GitHub, que permite a los equipos de desarrollo mantener el control de sus progresos y funcionalidades en desarrollo y, además, que cada uno de sus miembros pueda realizar su trabajo sin necesidad de afectar al resto y luego ponerlo todo en común para que el producto en su conjunto funcione correctamente cuando salga a producción. Si bien es cierto que existen multitud de acciones que entrañan un mayor riesgo y que requieren mayor conocimiento, crear un repositorio, subirlo a internet y poder trabajar con el es una de las tareas más sencillas e imprescindibles a las que se enfrenta un desarrollador. En esta guía puedes comenzar a dar tus primeros pasos con Git . Con todas las herramientas y frameworks listados en el post ya tienes lo necesario para ir investigando por tu cuenta y ver que área te despierta más interés. Y si lo tienes claro y quieres convertirte en un programador full stack te animamos a que eches un vistazo a nuestro bootcamp de web development.

  • Aprende los conceptos básicos del análisis de datos: introducción a SQL

    Ironhack - 2021-07-26

    Data Analytics

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    Los datos están a nuestro alrededor, y es una locura imaginar cómo se tenían que almacenar manualmente en archivadores antes de que llegara la era digital para facilitarnos las cosas. Afortunadamente, ahora tenemos bases de datos (¡yuhu!). Pero espera, ¿cómo extraemos la información que necesitamos o queremos de estas bases de datos con el menor esfuerzo posible? Redoble de tambores, por favor ... ¡Os presentamos SQL! Pero antes de sumergirnos en qué es SQL y por qué es útil… ¿Qué es el análisis de datos? El análisis de datos está ganando cada vez más popularidad a medida que más empresas pasan a recopilar y almacenar todos sus datos online, por lo que es un asunto bastante importante, especialmente en el mundo de los negocios, gobiernos, etc. Como puede que sepas, estos datos son recopilados todo el tiempo, pero los datos brutos (sin procesar) te dejarán igual de desconcertado porque no tienen sentido alguno. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos: permite a las empresas extraer, editar y agregar datos específicos que están buscando. Esto ayuda a estas empresas u organizaciones a obtener conocimientos y tomar decisiones informadas para su próximo movimiento estratégico. Los analistas de datos están muy demandados porque pueden organizar y categorizar estos datos para hacerlos interpretables y, por lo tanto, utilizables, y para hacer esto “hablan” SQL. Por cierto, en caso de que te lo preguntes, el análisis de datos y la ciencia de datos son dos campos diferentes . La ciencia de datos es más multidisciplinaria, ya que combina estadística, métodos científicos, inteligencia artificial (IA) y más para extraer el valor de los datos. Además, utiliza una variedad de herramientas como smartphones, sensores, sitios web y más para interpretar datos. ¿Cómo se utiliza el análisis de datos en el mundo real? En términos generales, el análisis de datos se puede usar de infinidad de maneras distintas dependiendo de la información que se esté buscando, pero más específicamente, se usa para tomar mejores decisiones comerciales y de manera más rápida para reducir los costes comerciales generales y desarrollar productos y servicios nuevos e innovadores. Por ejemplo, podría predecir comportamientos de compra o ventas futuras, con fines de seguridad, ya que ayuda a protegerse contra el fraude, analizar la efectividad de las campañas de marketing o aumentar la eficiencia de la cadena de suministro. Primeros pasos en SQL: ¿qué es y para qué sirve? SQL son las siglas de Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado) y se pronuncia como Sequel. ¡Este es el lenguaje utilizado en el análisis de datos para comunicarse con los datos ! Tres cosas clave que debes saber sobre SQL: Supón que trabaja en ventas, marketing, negocios, etc. SQL es probablemente el único lenguaje de programación que debes aprender , ya que la mayoría de las empresas tienen presencia online y recopilan datos. ¡Así que cuanto más sepas sobre cómo comunicar estos datos, mejor podrás extraer y analizar y mejor será en tu trabajo! Puedes ver este webinar online para aprender los conceptos básicos de análisis de datos . Los lenguajes SQL tienen variaciones de sintaxis . Diferentes empresas siguen diferentes conjuntos de bases de datos. Son sólo ligeras variaciones, pero es esencial conocerlas. SQL solo se comunica con bases de datos relacionales . Esto quiere decir, cualquier base de datos con una organización tabular (con filas y columnas). Esto nos lleva al siguiente punto. SQL y RDBMS RDBMS son las siglas de Relational Database Management System (sistema de gestión de bases de datos relacionales). Esto ayuda drásticamente a organizar los datos para que puedan extraerse y analizar fácilmente. Permítenos desglosarlo aún más para que realmente entiendas lo que esto significa. Es un sistema que gestiona datos organizados en tablas y las relaciones entre ellos. Analicémoslo de nuevo. Cuando hablamos de sistemas, nos referimos a RDBMS que puede almacenar muchos tipos diferentes de datos para muchos tipos diferentes de aplicaciones en un solo lugar . Por ejemplo, si estamos hablando de una venta, hay una tabla o conjunto de datos para la información de la venta, uno para la información del cliente y el otro para el artículo de venta o inventario; por lo tanto, existe una relación entre todos estos datos. Beneficios clave de RDBMS: Sistema : puede almacenar muchos estilos de datos para múltiples aplicaciones. Gestión : almacena, indexa, guarda cajas fuertes, copias de seguridad. Datos : todos los datos se pueden almacenar, pero principalmente números y cadenas. Tablas : organizadas en columnas y filas. Relación : los patrones entre diferentes valores en columnas y tablas están vinculados entre sí. Entonces, ¿para qué son las RDBMS? Las RDBMS son una forma eficaz de almacenar información como base para los sistemas de procesamiento de transacciones en línea, y estos son sistemas que mantienen a las empresas en funcionamiento. Las RDBMS se aplican en la administración y contabilidad corporativas, sistemas bancarios y de seguros, datos gubernamentales, puntos de servicio (POS) y sistemas de comercio electrónico, y muchos más. Y, por supuesto, todos los datos recopilados en estos sistemas se utilizan en el entorno de análisis para generar conocimientos, pero primero debe acceder a dichos datos. ¿Y cómo lo hacemos? ... ¡A través del lenguaje SQL! Algunos términos clave en SQL Una consulta SQL te permite investigar un dato específico. Tables Las tablas son los objetos de la base de datos que contienen los datos en las bases de datos relacionales. SQL se puede aplicar a programas como Python o incluso a una simple hoja de cálculo de Excel. En la jerga SQL, una Columna es un “campo”, una Fila es un “registro” y, finalmente, hay una entidad que es la unidad más pequeña que contiene un conjunto significativo de datos. Una entidad también se conoce como un “objeto de conjunto de datos”. Con SQL, la mejor manera de aprender es utilizándolo. Sin embargo, aquí hay algunos términos rápidos para que te familiarices con la jerga. Select, from and where Si quieres realizar una consulta, el término "select" siempre aparece primero y, finalmente, es seguido por "from" . El término "where" te permite filtrar las filas que quieres tener en tus resultados de búsqueda. Aquí hay un ejemplo rápido de cómo se vería si usáramos una base de datos de estudiantes: Select: “*’” or the specific field eg. (student_name_dateofbirth) From: (table name) e.g Student Where: date of birth = (select max ( date of birth) from student) Por cierto, aparte del signo igual " = ", puedes usar, no es igual a " <> " o es mayor que " < "; la lista continúa y puedes cambiar esto en función de lo que estés buscando. Cuando quieras fusionar dos o más tablas o conjuntos de datos, puedes utilizar la acción " join " que pone dos tablas diferentes juntas en función de un valor compartido; el término “joins” (combinaciones) suele aparecer después de la instrucción “desde” pero antes de la función “a”. Por ejemplo; De tabla_1 “unir” a tabla_2 Union Para terminar, ¡mencionaremos uno más! El término "unión" iguala las columnas de arriba a abajo . Esta función de unión generalmente se encuentra entre dos funciones seleccionadas. La unión solo puede ocurrir en columnas con los mismos nombres y columnas que tienen el mismo tipo de datos. Para continuar aprendiendo más sobre los conceptos básicos de análisis de datos y SQL , échale un vistazo a nuestro seminario web a continuación: powered by Crowdcast En general, adentrarse al análisis de datos puede ser muy interesante y satisfactorio una vez que lo dominas, ¡es como ir a la búsqueda del tesoro! Y si estás interesado en convertirte en un analista de datos profesional, quieres desarrollar tu carrera o ampliar seriamente tus perspectivas laborales, ¡no busques más!  ¡Échale un vistazo a nuestro Bootcamp de Análisis de Datos !

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