En la actualidad, las empresas tienen que hacer frente al análisis de distintos tipos de datos muy diversos, desde bases de datos relacionales, que tienen una estructura muy definida, hasta datos no estructurados como imágenes, vídeos o incluso tweets. Principalmente podemos diferenciar dos procesos a la hora de integrar los datos, el proceso de ETL y el proceso de ELT.

En ese sentido, la forma en la que integramos los datos en nuestro sistema de gestión de base de datos es muy diferente según:

• El tipo de dato con el que estamos trabajando
• La arquitectura en la que lo vamos a hospedar
• La información que queremos extraer de los mismos 

En qué consiste el proceso ETL

El proceso de ETL incluye los pasos de extracción, transformación y carga. Existen muchas herramientas enfocadas a ejecutar este proceso y principalmente se utiliza cuando trabajamos con datos que vamos a guardar en un histórico. Recogemos datos de múltiples fuentes y los almacenamos para dar respuestas en un futuro.

En este caso, los pasos se ejecutan en el siguiente orden:

1. Primero extraemos los datos de nuestras fuentes de datos.
2. Después los transformamos para que se ajusten al esquema que nosotros necesitamos. 
3. Por último, los cargamos sobre nuestras bases de datos para empezar a consultarlos, analizarlos y construir modelos con ellos. 

Este orden a la hora de ejecutar el proceso hace que destinemos tiempo a la etapa de transformación, para finalmente cargar los datos ya limpios en un datawarehouse, un tipo de almacén mucho más estructurado.

En qué consiste el proceso ELT

Con la aparición de los datos en streaming y la necesidad de ofrecer respuestas mucho más rápidas, ha surgido el proceso ELT. En este caso, el proceso cambia un poco:

1. Lo que primero hacemos previo a la transformación de los datos, es la carga de los mismos en nuestros sistemas.
2. Una vez los datos están cargados, empezamos a dar respuestas rápidas que nos ayudan a hacernos una idea de la información que tenemos y dar respuestas a eventos prácticamente en tiempo real.
3. Después del proceso de carga, efectuamos las transformaciones necesarias para dejar los datos en el formato que queremos y poder realizar otros tipos de análisis.

De esta forma, hemos definido ambos procesos y visto el uso que podemos darle a cada uno de ellos. La implementación de uno u otro dependerá de los objetivos que tengamos y las características de nuestra arquitectura, aunque normalmente las empresas optan por utilizar ambos procesos, ya que se construyen arquitecturas híbridas donde se dan respuestas en tiempo real a la vez que se almacenan los datos en un histórico para dar respuestas con un análisis mucho más profundo.

Para conocer todas nuestras novedades suscríbete a nuestra newsletter .También puedes seguirnos en nuestras redes sociales:

Team: Jorge López, Formador técnico en Icono Training Consulting.

La protección de datos es algo a la orden del día, ya que todos somos usuarios de apps y RRSS, las cuales, tienen muchos de nuestros datos personales e información confidencial en su sistema. Te contamos 10 cosas básicas que puedes hacer para proteger tus datos cuando vas a instalar y hacer uso de estos servicios.

Además, si quieres formarte en protección de datos y ciberseguridad, puedes informarte sobre los cursos que tenemos disponibles en Icono.

1. Utilizar contraseñas fuertes

Una combinación que puedas memorizar fácilmente, pero que no tenga sentido sintáctica, semánticamente, o socialmente (como las fechas de nacimiento, acontecimientos importantes, nombres de familiares etc que se utilizan normalmente). Además, una contraseña fuerte debe tener más de 10 caracteres e incluir mayúsculas, números y caracteres especiales ($%&@€ etc…)

2. Establecer una rotación de contraseñas

Al menos una vez al año, o en el caso de ser una información importante, con mayor frecuencia, debemos cambiar las contraseñas para evitar que las que llevan mucho tiempo puedan haber sido reveladas en algún ciberataque a servicios que a veces, ni recordamos que los teníamos.

3. Establecer varios niveles de contraseñas de servicios

El criterio para estos niveles debe ser en función de la importancia de los datos que compartimos con esa app, y debemos usar diferentes tipos de contraseña para cada nivel. A veces tendemos a tener la misma contraseña para todo, pero no toda la información es igual de importante, por lo que conviene, en caso de repetir, usar varios niveles de contraseñas distintos. Por ejemplo, una categoría de contraseñas bancos, seguros, etc… otra categoría redes sociales y otra categoría administraciones públicas y salud.

4. Usar mecanismos de doble autenticación (MFA)

Todavía hay muchas personas que ignoran la recomendación de usar una doble autenticación, y esto es básico para evitar el secuestro/robo de cuentas. Consiste en activar un segundo nivel de acceso a las cuentas usando un mecanismo que sólo tenemos nosotros en nuestro poder: Una aplicación móvil de tokens, o incluso llaves físicas que se pueden adquirir en tiendas. Para algunos usuarios menos avanzados esto puede ser complicado, pero existen mecanismos más fáciles de habilitar, como que nos manden un código al móvil en el momento de conectar, o la autenticación por biometría que ofrecen algunos dispositivos móviles como huella dactilar o reconocimiento facial.

5. No acceder a nuestras páginas o apps de servicios desde puntos de acceso no confiables

Por ejemplo wifis gratis de centros comerciales, hoteles, etc. A veces una wifi-free puede ser un honeypot (bote de miel) para cazar datos de usuarios.

6. Conocer los mecanismos de recuperación de cuentas

Generalmente existe la posibilidad de recuperar una contraseña perdida o robada mediante una verificación por mail, o por preguntas de control. En caso de que el proveedor ofrezca este último mecanismo, no usar respuestas obvias, sino respuestas como si fueran contraseñas y guardarlas en sitio seguro. Por ejemplo, ¿Cómo se llama mi pareja? respuesta: XF@J76 Esto evitará que nos apliquen la ingeniería social para robarnos una cuenta.

7. Verificar los mecanismos de protección de datos que usa nuestro proveedor

Es una de las cosas que menos se hace, pero antes de depositar nuestra confianza en un proveedor de servicios que va a guardar documentos o información importante nuestra, deberíamos de comprobar si cumple las normativas gubernamentales (GDPR), de la industria, como estándares de seguridad (PCI-DSS para la industria de tarjetas de pago, etc…), y también, mecanismos básicos como la encriptación de los datos en reposo y de las comunicaciones punto a punto, redundancia de los datos, etc… Esta información de cumplimiento de estándares de seguridad y resiliencia debe ser facilitada por el propio proveedor en su web.

8. Estar informado sobre los ataques phising

El robo de cuentas mediante phising está a la orden del día y es básico tener cuidado con enlaces no confiables en mails, sms, WhatsApp etc, pero aún así cada día son más sofisticados y es fácil que “piquemos” si no estamos informados de los trucos que se utilizan.

9. Mantener copias de seguridad de nuestros documentos

Aparte de la seguridad, debemos ser previsores ante un posible desastre y la consiguiente pérdida de nuestros datos. Si el proveedor ofrece la opción de copias de seguridad de uno u otro modo (dispositivos locales, terceros con seguridad equivalente etc…) debemos aprovecharlo para activar ese plan de contingencia.

10. Por último, conocer nuestros derechos

La AEPD (Agencia Española de la Protección de Datos) nos expone los derechos que tiene un usuario sobre el tratamiento de su información que básicamente son:

1. • Reclamar a cualquier empresa la información sobre para qué se usarán sus datos y conocer quién tiene acceso a ellos.
   • El derecho a una rectificación de sus datos cuando sean incorrectos o incompletos.
   • Y revocar su consentimiento u oponerse a que mantengan dicha información o incluso sea suprimida, por motivos personales o querer evitar el marketing.

Para conocer todas nuestras novedades suscríbete a nuestra newsletter .También puedes seguirnos en nuestras redes sociales:

Team: Pedro López, Formador en Icono Training Consulting.

Tanto si te han seleccionado para realizar una entrevista para un puesto de trabajo como desarrollador, como si estás buscando un programador para tu empresa, debes conocer Leetcode.

Se trata de una herramienta que te ayudará a evaluar tus habilidades de codificación y a practicar previamente a la entrevista. A su vez, también facilita a los reclutadores una forma de demostrar los conocimientos de sus candidatos a través de pruebas técnicas.

En este artículo, te explicaremos todo lo que necesitas saber sobre las entrevistas de Leetcode, desde qué esperar hasta cómo prepararte. Así que sigue leyendo y no dejes que los nervios te dominen: ¡supera esa entrevista y consigue ese trabajo!

Qué es Leetcode y por qué es importante.

Leetcode es una herramienta muy importante a la hora de poder prepararte para una entrevista de trabajo. Es una plataforma web, que no necesita de ninguna instalación, en el que puedes practicar problemas de codificación y recibir comentarios sobre tus soluciones.

Leetcode te permite mostrar tus habilidades de codificación en un entorno real. Los entrevistadores te pedirán a menudo que resuelvas problemas de Leetcode, así que es esencial que te sientas cómodo con la plataforma. Hay más de 340 problemas planteados en este site, así que hay mucho material para ayudarte a practicar.

Ventajas de Leetcode

• Una de las grandes ventajas de Leetcode es que posee una gran comunidad que ofrece muchos recursos en línea para poder ayudarte si te quedas atascado con la resolución de algún problema.
• Soporta multitud de lenguajes por lo que la mayoría son compatibles con las más de 1800 preguntas que contiene.
• Ofrece estadísticas de tus resultados, como comparativas de la velocidad de codificación.
• Existen concursos y retos para desarrolladores que te permiten mejorar tus habilidades.

Cómo preparar tu entrevista

Has conseguido una entrevista con una empresa tecnológica de primer nivel gracias a tu impresionante perfil de Leetcode. ¿Y ahora qué?. La clave para superarla es la preparación. A continuación te damos algunos tips:

Recomendaciones para preparar tu entrevista en Leetcode:

1. En primer lugar, tómate un tiempo para conocer la empresa y el puesto para el que te vas a entrevistar. Esto te ayudará a adaptar tus respuestas y a ser más relevante y específico.
2. A continuación, investiga las preguntas más comunes que se hacen en las entrevistas de Leetcode y prepare respuestas sólidas para todas ellas.
3. Practica las respuestas a estas preguntas en voz alta para que suenes seguro y natural cuando llegues a la entrevista.
4. Por último, familiarízate con los retos de codificación de Leetcode. No intentes resolverlos todos, ¡es imposible!, pero entiende los conceptos y cómo abordarlos. Esto te ayudará a aumentar tu confianza y a demostrar al entrevistador que sabes lo que haces.

Consejos para responder a las preguntas de Leetcode:

Ahora que ya sabes qué es Leetcode y los tipos de preguntas que te pueden hacer, es el momento de dar algunos consejos sobre la mejor manera de responderlas.

1. En primer lugar, tómate siempre tu tiempo para responder a las preguntas. Si te precipitas, sólo conseguirás cometer errores.
2. Asegúrate de leer la pregunta con atención y que la entiendes perfectamente antes de empezar a codificar. Si no estás seguro de algo, no tengas miedo de pedir una aclaración.
3. Por último, ¡practica, practica, practica!. Cuantas más preguntas hagas, mejor será tu capacidad para resolverlas con rapidez y eficacia.

Siguiendo los consejos de esta guía, estarás en el buen camino para conseguir el trabajo de tus sueños. ¡Empieza a practicar hoy mismo y estarás listo para triunfar en tu próxima entrevista!

Para conocer todas nuestras novedades suscríbete a nuestra newsletter .También puedes seguirnos en nuestras redes sociales:

Team: Jorge López, Formador técnico en Icono Training Consulting.

Muchos de nosotros tenemos la concepción de que para construir modelos de machine learning se necesita saber programar, sin embargo, ya es posible hacerlo sin conocer ningún lenguaje de programación.

Existen múltiples soluciones que permiten el desarrollo de modelos de predicción sin escribir una sola línea de código. En este vídeo hablamos de dos plataformas con las que podemos beneficiarnos de las ventajas del machine learning sin código: Azure Machine Learning Studio y KNIME.

Azure Machine Learning Studio y KNIME

Microsoft Azure ML Studio es una solución muy potente que permite construir e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático y se puede integrar con otros recursos de Azure, el servicio cloud de Microsoft. Es una herramienta drag-and-drop que se basa en la construcción de modelos definiendo tan solo canalizaciones, es decir, flujos de trabajo ejecutables que permiten tareas de aprendizaje automático. Existen multitud de nudos que se encargan de tareas diversas y al conectarlos entre ellos pueden constituir un modelo de machine learning de principio a fin.

El único inconveniente de esta herramienta es que Azure necesita de una suscripción mensual, lo cual en ocasiones puede resultar costoso. Por ello, presentamos una opción gratuita que puede darnos una solución alternativa. Es KNIME, un programa de software libre que posee muchas de las funcionalidades que nos ofrece Azure ML Studio y cuenta con una versión totalmente gratuita. De igual forma que la solución anterior, nos permite construir modelos de machine learning desde una interfaz interactiva y fácil de usar. Cuenta con la posibilidad de conectarse a múltiples fuentes de datos pudiendo así, unificar datos provenientes de distintas BBDD, archivos y servicios web diversos como Azure, etc. con muy poco esfuerzo.

Te explicamos cómo funcionan en el siguiente video:

Para conocer todas nuestras novedades suscríbete a nuestra newsletter .También puedes seguirnos en nuestras redes sociales:

Team: Jorge López, Formador técnico en Icono Training Consulting.