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25 de junio de 2023 - 7 minutes

Machine Learning: What is it?

No, it’s not just a buzzword!

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

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You’ve heard about it, but maybe you don’t know exactly what it is. Or you’re familiar with the concept, but want to know exactly what you can do with a career in machine learning. We’ll cover these doubts and much more in the article below.

What is Machine Learning?

Machine learning is a field of computer science devoted to training computers to learn and make predictions without being explicitly programmed to do so. Instead of relying on static instructions (think massive if-else trees), machine learning algorithms ingest, analyze, and interpret large amounts of training data to build models that can then be used to make predictions.

Even if you’re just getting into machine learning, we’re sure that you’ve definitely heard about it before. Let’s demystify the world of machine learning by first answering some commonly asked questions.

  • Is machine learning the same as artificial intelligence?

    • The terms “machine learning” and “artificial intelligence” are sometimes used interchangeably, but they do not mean the same thing:

      • AI is a field of computer science that encompasses the simulation of human intelligence in a large number of ways: natural language processing (ChatGPT), computer vision (Google Lens), and robotics (Boston Dynamics). 

      • Machine learning, on the other hand, is an approach to AI that focuses on algorithms that seek to enable computers both to learn from data and to improve their performance over time.

  • Machine learning vs deep learning–are they the same?

    • No, machine learning and deep learning are not the same thing! Deep learning is a subset of machine learning that focuses on creating models using multi-layered neural networks. Exactly what those are is not in the scope of this blog, but you can think of it as a really complex algorithm that requires a lot of data and computational resources to train.

  • Do I need experience in web development to work in machine learning?

    • No! Most people who work in machine learning have no experience in web development. Machine learning is all about developing and using algorithms to produce models that can make decisions and predict outcomes–apart from both web developers and machine learning engineers writing code, the two have very little in common.

  • Should I study data science or machine learning?

    • Well, it all depends on what you want to do! Data science is the application of statistical and scientific methods to gain insights from data---and you can definitely use machine learning algorithms to achieve such ends. Machine learning, on the other hand, is more about techniques that enable computers to make predictions. 

    • If you’re into practical applications, study data science; if you’re into theory, study machine learning.

Now that we’ve defined machine learning and answered some of your burning questions, let’s dive a little deeper and explore how machine learning affects our daily lives.

Real life applications of machine learning

While machine learning is theoretical in nature, there are thousands of real, practical applications for machine learning models in use in industry today. We’ve already named some companies and products that use machine learning earlier in this post: OpenAI’s ChatGPT, Google Lens, and Boston Dynamics. But these companies and products are not outliers; machine learning techniques can be applied in all kinds of contexts, such as:

  • Healthcare: here’s a real, human impact. Machine learning has been used for diagnosing patients, discovering new drugs, predicting patient outcomes, and improving treatment plans---helping millions of people.

  • Finance: this is the pinnacle of big data! We’ve seen machine learning used for algorithmic trading, fraud detection, risk assessment, and (controversially) credit scoring.

  • Transportation: this is where graph theory is in action. Machine learning algorithms thrive at solving problems surrounding route optimization, demand forecasting, and (you guessed it) autonomous driving. 

  • Agriculture: it’s not just about growing crops! While machine learning can help with crop yield prediction, important advances have been made in optimizing resource allocation, detecting diseases in plants and livestock, and even genetically engineering newer, better crops.

  • City planning: Cities use machine learning to understand how cities will grow and execute proper city planning.

  • Sales: lots of companies use machine learning for sales purposes; for example, car companies use machine learning to understand how buyers will behave in the future.

  • Streaming services: music companies and streaming platforms build sophisticated models to personalize the customer experience to match desires and needs.

Working in Machine Learning

Have we convinced you that machine learning is the best path into tech for you?! That’s fantastic! It might seem like a complex field and, well, you’re right, it is! But there are lots of roles where a machine learning background is useful.

Roles in machine learning

Many people have preconceptions about what you can do with a machine learning degree or bootcamp under your belt. While machine learning is generally theoretical, the truth is that you’re not confined to doing research for the rest of your life. There are plenty of well-paying, practical roles that you can take on with machine learning in your toolbelt. Let’s go over a few of them:

  • Machine Learning Engineer: bet you didn’t see this one coming! The word engineer implies practical and machine learning engineers develop and deploy machine learning models to do any number of cool and interesting tasks.

  • Data Scientist: data scientists often do exploratory data analysis or hypothesis testing. Pattern recognition and machine learning go hand-in-hand; to that end, data scientists can use machine learning tools to analyze complex data sets, identify patterns, and then predict outcomes much faster than they would otherwise be able to.

  • AI Architect: while still technical, architects also take on a quasi-managerial role. They design and develop the overall strategies and infrastructure for implementing machine learning solutions for an organization.

  • AI Ethicist: here’s where we can find the intersection of machine learning and philosophy. AI ethicists are responsible for addressing issues of fairness, bias, and transparency in AI systems.

And those aren’t the only roles available! Machine learning consultants, data engineers, and research scientists all use machine learning skills on a regular basis. In the future, we’ll see almost every role either using machine learning tools (like software engineers using github copilot) or creating tools with machine learning no matter your industry and that’s why machine learning skills are so highly-demanded by hiring managers worldwide.

How to get into machine learning

There are so many ways to break into machine learning. Different people have different preferred ways of learning, so here’s four ways we think you can gain a foundational knowledge of machine learning, or learn machine learning, if you will:

  • Books: for those of us who learn best by reading, there are plenty of resources available. The two books we recommend for those just learning about machine learning are Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow by Aurelien Geron and Machine Learning for Absolute Beginners by Oliver Theobald.

  • Online Communities: as always, there’s a Reddit community for exactly what we need! Try joining and participating in r/MachineLearning and r/LearnMachineLearning. A quick online search can also put you in touch with like minded individuals who are starting out on their machine learning journey. 

  • Bootcamps: There’s no better way to learn than in a safe, structured environment. Ironhack offers exciting bootcamps for roles all over the tech landscape. Supercharge your learning and jump start your career with an Ironhack bootcamp!

  • YouTube: deep in your learning journey and stuck on a specific problem? YouTube and other online videos can help you visually solve a problem or boast your knowledge and share solutions with the community.

Is machine learning for me?

Alright, we’ve captured your interest! We’re not surprised; machine learning is an incredibly interesting field that has practically limitless potential. What more could you ask for?! If you can answer yes to the following questions, getting into machine learning may be your next career step:

  • Do you like learning about statistics, coding, and new technologies?

  • Are you curious, creative, and want to find new ways to solve problems?

  • Do you grasp new concepts quickly and are passionate about the work you do?

  • Do you like data and want to use it to get answers?

You answered yes to all of these questions, right?! We thought so! And you’re in luck: at Ironhack, we've designed our bootcamps so that your dreams can become a reality and you can become the next great machine learning professional. Check out our course offerings today and don’t hesitate! This is your time to shine. 

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Estos son algunos de los trabajos creativos que existen en el sector tecnológico en constante cambio: Diseño gráfico Como diseñador UX/UI , puedes crear programas informáticos que ayuden a desarrollar y diseñar el contenido artístico, así como las imágenes, que muchas empresas utilizan para promocionar sus productos e ideas. Las personas que se dedican al diseño gráfico pueden trabajar con diferentes organizaciones y empresas, siempre que cuenten con el conjunto de habilidades adecuado que los diferencie de los demás. Igualmente, pueden ofrecer sus servicios a los clientes como freelancers . Diseño de videojuegos Las habilidades de quienes diseñan videojuegos son necesarias en distintas etapas del desarrollo de las videoconsolas y el juego como tal. Este sector abarca áreas como la animación, el diseño gráfico, la creación de historias, la programación informática y mucho más. 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Los especialistas en marketing digital sacan el máximo partido de las páginas en redes sociales de la empresa: crean promociones, publicaciones en blogs y contenido digital para comercializar la marca de forma más eficaz. Desarrollo de páginas web Los desarrolladores web utilizan sus habilidades y experiencia en programación para crear sitios web para individuos y empresas. Como ya sabrás, las empresas emplean los sitios web para mostrar sus servicios y productos mediante tiendas en línea, blogs, etc. Para ello, los desarrolladores crean sitios con interfaces de usuario interactivas, que permiten que los clientes potenciales naveguen fácilmente por los diferentes apartados. Como sucede con los diseñadores gráficos, este trabajo requiere cierto nivel de creatividad para destacar entre la competencia y encontrar soluciones innovadoras a los problemas. Especialista en animación Las personas especialistas en animación son profesionales creativos que utilizan el arte para crear imágenes que cobran vida. Asimismo, usan su talento en arte, así como diseño, para sacar el máximo partido de varios software informáticos y diseñar animaciones para empresas de televisión, cine e, incluso, videoconsolas. También pueden trabajar en plantilla para empresas privadas u ofrecer sus servicios independientes como productores de vídeo. Las personas que se dedican a la animación requieren de creatividad y visión artística para destacar en sus puestos. Redacción creativa Si deseas labrarte una carrera escribiendo o como copywriter , debes pulir al máximo tus habilidades de escritura y comunicación. Las personas expertas en este ámbito utilizan sus técnicas creativas para producir contenido promocional específico para empresas de todas las clases. Sus principales responsabilidades incluyen las publicaciones para blogs, diálogos comerciales, publicaciones en redes sociales, boletines informativos, correos electrónicos de marketing, etc. Los copywriters pueden trabajar tanto para empresas que ofrecen servicios de marketing como ofrecer sus servicios de forma independiente. Producción digital La producción digital es bastante gratificante e incluye la creación de material como vídeos y anuncios para organizaciones, así como empresas. Las personas que se dedican a la producción digital proponen conceptos, estimaciones de costes e ideas para campañas a partir de las que personas crean contenido específico. Si decidieras especializarte en producción digital, tendrías que mejorar tus habilidades de comunicación y tus conocimientos del software relacionado. 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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?

    Ironhack - 2021-07-16

    Diseño UX/UI

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    Aunque no nos demos cuenta, vivimos rodeados de experiencias de usuario, tanto en el mundo analógico como en el digital. Es muy raro que un producto no haya sido diseñado a partir de una reflexión sobre nuestro comportamiento con un servicio, sobre la manera en la que buscamos la información y sobre nuestra percepción. Que hablar de diseño de experiencia es hacerlo de futuro es un hecho, siendo el perfil UX uno de los trabajos más demandados de la actualidad, con un crecimiento del 18% anual según estudios como el de CNNMoney . Qué es un diseñador UX Si eres de los que ha llegado hasta aquí tras buscar en Google algo así como diseñador UX qué es , podemos responderte de forma sencilla definiendo al UX Designer como el profesional que busca la forma fácil, intuitiva y amigable de solucionar un problema en función de los gustos, necesidades y opiniones de los usuarios de un producto o servicio. 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. La creatividad, la empatía y la capacidad de escucha son algunas de las características más importantes que un buen UX Designer debe tener para empaparse del contexto del usuario, los procesos que acomete en su día a día y sus necesidades. Ser un buen observador también es básico para percatarse de aquellos detalles que se nos escapan a primera vista a la hora de hacer uso de una aplicación, sin dejar de lado las habilidades de negocio y de comunicación, siendo estas últimas imprescindibles. Trabajar la buena relación con el resto del equipo es esencial, así  como investigar en todo lo referente a la usabilidad y aprender cada día sobre software . La especialización de un Diseñador UX En función del tamaño del equipo humano, es posible que un profesional en UX deba desarrollarse en un rol determinado. Uno de ellos es el de UX Researcher, quien se encarga de analizar  a los usuarios y ayudar a entenderlos preguntándose quiénes son, analizando sus comportamientos y enfocándose en sus necesidades a través de la realización de entrevistas, encuestas e investigaciones. Los mapas de experiencia de usuario, las evaluaciones de usabilidad y los reportes de analíticas suelen ser sus proyectos principales. El UX Writer , por su parte, es el responsable de conocer y definir la comunicación con el usuario, estudiando su lenguaje para aprender cómo debe hablar el producto para que conecte con el cliente. El tono y la estrategia de comunicación suelen ser tareas suyas, definiendo la estrategia de creación de contenido y su presentación al usuario. Otra vía de especialización es la del Service Design , donde se busca crear o mejorar servicios existentes con el objetivo de volverlos más usables, útiles y apetecibles , así como más efectivos. 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

  • ¿Vale la pena hacer un bootcamp?

    Ironhack - 2021-10-13

    Todos los cursos


    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


    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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