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Qué habilidades necesitas para convertirte en ingeniero DevOps
El enfoque de DevOps se ha convertido en una parte fundamental de la industria del desarrollo de software. Los ingenieros DevOps desempeñan un papel crucial en la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones, facilitando la entrega continua de software de alta calidad.
Para convertirte en un ingeniero DevOps exitoso, es importante desarrollar ciertas habilidades y conocimientos clave. En este post, exploraremos las habilidades necesarias para trabajar como ingeniero DevOps y cómo aplicarlas en el ámbito del desarrollo de software.
Habilidades necesarias para trabajar como ingeniero DevOps.
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Automatización
La capacidad de automatizar tareas repetitivas y propensas a errores mejora la eficiencia y la consistencia en los procesos de desarrollo y despliegue. Por esto, la automatización, se convierte en una habilidad fundamental para los ingenieros DevOps
Algunas herramientas populares para la automatización en DevOps incluyen Jenkins, Ansible y Chef. Dominar estas herramientas te permitirá implementar y mantener flujos de trabajo eficientes.
Otra de las herramientas que está ganando terreno en la actualidad es GitHub Actions. Es más sencilla de utilizar y tiene una fácil integración con Github, otra de las herramientas que sí o sí debe conocer un buen ingeniero DevOps para llevar a cabo una correcta gestión de versiones. En ese sentido te animamos a que revises nuestro artículo de Icono Tech donde te mostramos cómo crear un flujo automatizado con esta herramienta.
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Administración de la infraestructura
Un ingeniero DevOps debe tener conocimientos sólidos sobre la administración de la infraestructura de TI. Esto implica comprender cómo configurar y mantener servidores, redes y sistemas de almacenamiento. Estas habilidades te permitirán establecer y gestionar entornos de desarrollo, pruebas y producción de manera eficiente y escalable.
Las herramientas con las que es importante que estés familiarizado son Kubernetes, Docker y AWS.
Te recomendamos que revises nuestras formaciones en Docker y Kubernetes.
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Gestión de la configuración
La gestión de la configuración es otra habilidad crucial para los ingenieros DevOps. Esta conlleva tener la capacidad de definir y mantener la configuración de los sistemas y aplicaciones de manera consistente.
Herramientas como Ansible, Puppet y Chef son comúnmente utilizadas para esta tarea, conocerlas te permitirá establecer y mantener una infraestructura consistente y reproducible, lo que facilita la colaboración y la resolución de problemas.
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Colaboración y habilidades interpersonales
Además de las hard skills, un ingeniero DevOps debe de contar con múltiples soft skills, como la capacidad de trabajar en equipo y la colaboración, ya que en este tipo de proyectos, es muy importante la implantación de técnicas de desarrollo ágil en las que debe primar una comunicación correcta y fluida.
Al lidiar con diferentes equipos, incluyendo desarrolladores, operaciones y otros ingenieros DevOps, la capacidad de resolver conflictos y fomentar una cultura de colaboración es esencial para el éxito de esta metodología.
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Conocimientos de desarrollo de software
Aunque el enfoque principal de un ingeniero DevOps está en las operaciones y la entrega continua, es importante tener conocimientos básicos de desarrollo de software. Esto implica comprender conceptos como control de versiones, lenguajes de programación y frameworks. Estos conocimientos te permitirán trabajar eficazmente con los equipos de desarrollo y comprender las necesidades de los desarrolladores. Al final, el Ingeniero DevOps es un nexo entre ambos equipos, y como tal debe de conocer las herramientas de ambos para ser capaz de llevar a cabo una comunicación efectiva.
Si estás interesado en el campo de DevOps, te animo a que continúes aprendiendo y practicando estas habilidades, ya que te abrirán muchas oportunidades en el apasionante mundo del desarrollo de software.
Puedes ver nuestras formaciones en DevOps y ¡contactar con nosotros para cualquier consulta!
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Java, Go, C++ y Python: Qué lenguajes de programación utilizar.
En el mundo de la programación, existen numerosos lenguajes para elegir según las necesidades y preferencias de los desarrolladores. Cuatro de los lenguajes más populares y ampliamente utilizados son Java, Go, C++ y Python. Cada uno de estos lenguajes tiene sus propias características y fortalezas, por lo que en este post haremos una comparativa y exploraremos su rendimiento y versatilidad en diferentes contextos de desarrollo.
Cuándo utilizar Java
Java es conocido por su portabilidad y versatilidad, lo que lo convierte en una opción popular para el desarrollo de aplicaciones empresariales y de escritorio. Con una sintaxis similar a C++, Java es un lenguaje orientado a objetos que se ejecuta en la Máquina Virtual de Java (JVM).
Su enfoque en la abstracción y la gestión automática de memoria a través del recolector de basura lo convierte en un lenguaje seguro y confiable. Sin embargo, algunos desarrolladores critican su rendimiento en comparación con otros lenguajes.
Cuándo utilizar GO
Go, también conocido como Golang, es un lenguaje de programación desarrollado por Google. Se destaca por su eficiencia, rendimiento y facilidad de uso. Go se diseñó con el objetivo de combinar la facilidad de programación de lenguajes como Python con el rendimiento y la seguridad de lenguajes como C++. Es especialmente adecuado para el desarrollo de aplicaciones de red y servicios web de alto rendimiento.
Go también tiene un recolector de basura eficiente, lo que contribuye a su rendimiento.
Cuándo utilizar C++
C++ es uno de los lenguajes más antiguos y ampliamente utilizados en el desarrollo de sistemas de software de alto rendimiento y aplicaciones de baja latencia. Es conocido por su control de bajo nivel sobre el hardware y su capacidad para proporcionar un rendimiento rápido y eficiente. C++ permite programación orientada a objetos y también ofrece características de programación genérica. Sin embargo, la complejidad de su sintaxis y su gestión manual de memoria pueden dificultar el desarrollo y aumentar el riesgo de errores.
Cuándo utilizar Python
Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y fácil de aprender. Se destaca por su legibilidad y su amplia gama de bibliotecas y marcos de trabajo, lo que lo convierte en una opción popular para el desarrollo rápido de prototipos y la programación de scripts.
Python es versátil y se utiliza en diversos campos, desde desarrollo web y científico hasta inteligencia artificial y aprendizaje automático. Sin embargo, su rendimiento puede ser más lento en comparación con lenguajes compilados como C++ debido a la interpretación en tiempo de ejecución.
Qué lenguaje de programación es mejor.
En términos de rendimiento, C++ y Go suelen ofrecer un rendimiento más rápido y eficiente en comparación con Java y Python. Estos lenguajes son adecuados para aplicaciones que requieren un alto rendimiento y un control cercano del hardware. Sin embargo, Java y Python son más adecuados para proyectos que priorizan la legibilidad del código, la facilidad de mantenimiento y la disponibilidad de bibliotecas y marcos de trabajo.
En cuanto a la versatilidad, Python destaca por su amplia comunidad y su amplio ecosistema de bibliotecas, lo que lo convierte en una excelente opción para una variedad de aplicaciones. Java, por otro lado, es ampliamente utilizado en el desarrollo de aplicaciones empresariales y Android. Go, aunque más nuevo en comparación con los otros lenguajes, se ha ganado rápidamente popularidad en el desarrollo de servicios web y aplicaciones de alto rendimiento. C++ es ideal para proyectos que requieren un control de bajo nivel y un rendimiento optimizado.
A continuación puedes ver un gráfico de statisca que incluyen los lenguajes de programación más populares. Como puedes apreciar Python encabeza la lista, es uno de los lenguajes preferidos por la comunidad, dada su sencillez y la multitud de aplicaciones que presenta relacionadas con el Machine Learning y la Ciencia de Datos.
En resumen, la elección del lenguaje de programación depende del contexto y los requisitos del proyecto. Java, Go, C++ y Python son lenguajes poderosos y populares, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Al considerar el rendimiento y la versatilidad, los desarrolladores deben evaluar cuidadosamente sus necesidades y preferencias para seleccionar el lenguaje más adecuado para su proyecto.
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Las Soft Skills que debe aprender un profesional de IT
Cuando pensamos en las características que debe tener un profesional IT para alcanzar el éxito en sus carreras, es evidente que nos viene a la cabeza multitud de conocimientos y habilidades técnicas que requieren de formación y años de experiencia. Pero cada vez, se está volviendo más evidente que los perfiles de IT necesitan más que habilidades técnicas para crecer profesionalmente. La capacidad de comunicarse eficazmente, trabajar en equipo y adaptarse a los cambios son solo algunas de las muchas habilidades no técnicas, conocidas como soft skills, que son esenciales y ayudan a alcanzar diferentes puestos de responsabilidad en el campo de las tecnologías de la información.
El valor de las Soft Skills para un profesional de IT
Tener una formación en soft skills puede proporcionar numerosas ventajas a un perfil técnico, que lo hará destacar entre los demás profesionales, como:
- Oportunidades de crecimiento: Las soft skills pueden abrir puertas a roles de liderazgo, proyectos de mayor envergadura y responsabilidades adicionales.
- Mejora de la colaboración y la comunicación: Es importante construir relaciones sólidas en el entorno laboral, lo que facilita la resolución de problemas y la consecución de metas comunes.
- Impacto en la cultura empresarial: Un profesional de IT con habilidades de liderazgo, inteligencia emocional y resolución de conflictos puede contribuir a la creación de un entorno de trabajo positivo y colaborativo. Esto puede fortalecer el compromiso de los empleados, mejorar el ambiente laboral y aumentar la retención de talento en la empresa.
- Adaptabilidad y resiliencia: Los profesionales de IT con soft skills desarrolladas están más preparados para enfrentar cambios, nuevos desafíos y situaciones imprevistas. Esto les permite mantener un alto nivel de rendimiento y contribuir al éxito continuo de la empresa.
- Influencia y liderazgo efectivo: Un perfil con habilidades de liderazgo puede inspirar y motivar a su equipo, fomentar la innovación, promover el crecimiento profesional y llevar a cabo iniciativas estratégicas.
- Satisfacción personal y profesional: El aumento de la confianza, la capacidad para manejar eficazmente situaciones desafiantes y la mejora de las relaciones interpersonales contribuye a un mayor compromiso y rendimiento en el trabajo.
Soft Skills en las que puede formarse un profesional IT para favorecer su crecimiento profesional
1. Comunicación efectiva
Ser capaces de comunicarse claramente con clientes, colegas y equipos multidisciplinarios, y poder transmitir información compleja de manera comprensible es fundamental para garantizar la colaboración efectiva y el éxito en proyectos.
2. Gestión de proyectos
Los profesionales técnicos a menudo trabajan en proyectos que requieren habilidades de gestión. Ser capaz de planificar, coordinar, priorizar y controlar proyectos es esencial para cumplir los plazos y lograr los objetivos establecidos.
3. Liderazgo
El liderazgo efectivo trata de tener habilidades para guiar y motivar a los equipos, fomentar la colaboración y tomar decisiones estratégicas, ayuda así, a impulsar la innovación y el crecimiento en el departamento de IT.
4. Técnicas de Negociación
Los profesionales de IT a menudo interactúan con partes interesadas internas y externas. La capacidad de negociar de manera efectiva ayuda a alcanzar acuerdos beneficiosos, resolver disputas y lograr resultados favorables para todas las partes involucradas.
5. Habilidades Estratégicas
El pensamiento estratégico es fundamental a la hora de poder evaluar el panorama empresarial, identificar oportunidades y proponer soluciones tecnológicas alineadas con los objetivos organizacionales a largo plazo.
6. Idiomas
El conocimiento y la capacidad para comunicarse en diferentes idiomas de forma fluida es esencial para el desempeño de un puesto de responsabilidad, sea cual sea el sector. Pero además en el mundo de la tecnología, los idiomas juegan, aún más, un papel fundamental, en especial el inglés. Ya que, además de poder trabajar en proyectos internacionales, se utilizan diariamente tecnicismos y conceptos que provienen del inglés, y que son fundamentales conocer para un correcto desarrollo profesional.
7. Pensamiento Crítico
Desarrollar un buen pensamiento crítico es fundamental en la toma de decisiones, y resolución de problemas que surgen al desempeñar distintas tareas. Ser capaces de leer datos, y a partir de ahí, extraer conclusiones y posibles consecuencias, es una habilidad cada vez más demandada entre profesionales. En el auge de la automatización, y la inteligencia artificial, es necesario poner en valor el pensamiento humano, y su capacidad de razonamiento.
Por todo esto, en un mundo altamente tecnológico, los profesionales de IT no pueden depender únicamente de sus habilidades técnicas para avanzar en sus carreras. Las soft skills son igualmente importantes y pueden marcar la diferencia en el éxito profesional.
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5 Herramientas que facilitan el trabajo remoto
Cada vez se habla más de la inclinación de algunas empresas por la vuelta a la presencialidad en las oficinas y el rechazo al trabajo en remoto, que tantas ventajas nos ha ofrecido desde la pandemia. Y es que este, es un tema que siempre levanta ampollas, ya que las necesidades y prioridades de muchos trabajadores, sobre todo en determinados sectores como el de IT, han cambiado una vez habiendo puesto en marcha este estilo de vida.
Una de las soluciones por la que apuestan la mayoría de las empresas es el trabajo híbrido, concediendo a sus empleados la combinación entre presencialidad y teletrabajo. Sin embargo, durante la época estival, el trabajo en remoto sigue siendo la opción más demandada por los trabajadores y puede suponer una gran diferencia a la hora de la retención del talento para una empresa.
Desde Icono, sabemos que la tecnología es el mejor aliado para superar estas barreras que supone trabajar en formato remoto, y puede ayudar a las empresas a proporcionar esta ventaja a sus empleados. Es por ello, que queremos recomendarte 5 herramientas digitales, que te servirán como apoyo en la mejora de la comunicación entre los equipos, y a conseguir una buena gestión y ejecución del trabajo, sin necesidad de estar en la oficina.
Herramientas para mejorar el trabajo en remoto
SLACK
Slack es una herramienta de comunicación online, que, a través de un chat, permite mantener un contacto rápido y seguro, entre los distintos empleados. Su gran ventaja, es la posibilidad de agrupar por canales, los diferentes proyectos, departamentos, o equipos, ofreciendo así una visión clara y organizada de todo el trabajo. Además, permite conectar distintas aplicaciones externas como Dropbox, Google drive, Canva… y compartir directamente su contenido a través del chat.
DROPBOX
Se trata de un servicio de almacenamiento de archivos en la nube, que permite guardarlos y compartirlos con otros usuarios. Los archivos son organizados en carpetas, y es de gran utilidad, para reunir toda la información de una empresa en un mismo lugar, y ser compartida con las personas que tú elijas, de forma segura y privada.
MICROSOFT TEAMS
Microsoft Teams es una plataforma destinada a facilitar la comunicación y el trabajo online entre trabajadores o estudiantes. Cuenta con la posibilidad de programar, realizar videoconferencias online, e incluso grabarlas y compartir pantalla en tiempo real. Una de sus principales ventajas a la hora del trabajo en equipo, es la opción de compartir documentos y trabajar en ellos conjuntamente, en los que se puede dejar comentarios y anotaciones.
TRELLO
Trello es una de las herramientas digitales más utilizadas en la planificación y organización del trabajo. Funciona mediante la utilización de plantillas prediseñadas, en las que los usuarios pueden trasladar su información y organizarla visualmente de tal forma que facilite su comprensión. A través de sus tableros, listas y cronogramas se puede obtener una visión clara de las tareas por realizar, consiguiendo un mayor control de plazos, coordinación de equipos y productividad.
LASTPASS
La ciberseguridad está a la orden del día, dado que las amenazas en la red no paran de aumentar. Esta herramienta sirve como gestor de contraseñas para las empresas, de tal forma que las almacena en la nube de forma segura. Permite vincular distintas aplicaciones de trabajo ,dando acceso a quien tú quieras, para que puedan acceder a ellas sin tener que introducir una contraseña. La mayor ventaja que obtenemos de esta aplicación es la seguridad, al no tener que compartir las contraseñas con numerosas personas para que puedan acceder a las distintas herramientas de trabajo.
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Guía de cómo construir aplicaciones web escalables con Angular.
Angular es un framework de JavaScript que se ha convertido en una de las herramientas más populares para el desarrollo de aplicaciones web. Al ser de código abierto y con una arquitectura basada en componentes, además de contar con una gran cantidad de características más, Angular es una excelente opción para aquellos que buscan crear aplicaciones web de alta calidad y escalables. En este artículo te explicamos los beneficios de este framework y una guía rápida de cómo usarlo de forma efectiva.
Beneficios de utilizar Angular para construir aplicaciones web
1. Arquitectura escalable
Angular utiliza una arquitectura basada en componentes que permite a los desarrolladores crear aplicaciones web escalables y fáciles de mantener. Los componentes son bloques de construcción reutilizables que se pueden combinar para crear aplicaciones web complejas. Esto significa que los desarrolladores pueden crear aplicaciones web de cualquier tamaño y complejidad sin tener que preocuparse por la escalabilidad.
2. Productividad mejorada
Gracias a la aportación de una gran cantidad de características, este framework permite a los desarrolladores ser mucho más productivos. Por ejemplo, su sistema de enlace de datos bidireccional que permite a los desarrolladores enlazar datos entre la vista y el modelo de datos de manera fácil y eficiente. Además, Angular tiene una gran cantidad de directivas predefinidas que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones web complejas con poco esfuerzo.
3. Comunidad activa
Tener una comunidad activa de desarrolladores que están constantemente trabajando en nuevas características y mejoras significa que los usuarios pueden estar seguros de que Angular seguirá siendo una herramienta relevante y útil en el futuro.
Guía para construir aplicaciones web escalables con Angular de manera efectiva
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Utiliza el CLI de Angular
El CLI es una herramienta de línea de comandos que permite a los desarrolladores crear, construir y probar aplicaciones web de manera fácil y eficiente con comandos simples. Proporciona una gran cantidad de características útiles, como la generación automática de componentes y servicios, lo que permite a los desarrolladores ser más productivos.
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Usa el enlace de datos bidireccional
Esto permite a los desarrolladores enlazar datos entre la vista y el modelo de datos de manera fácil y eficiente, de manera que pueden crear aplicaciones web complejas con poco esfuerzo.
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Aprovecha los componentes reutilizables
Los componentes son bloques de construcción reutilizables que se pueden combinar para crear aplicaciones web complejas. Utilizar componentes reutilizables puede ahorrar tiempo y esfuerzo en el desarrollo de aplicaciones web.
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Utiliza las directivas predefinidas
Las directivas predefinidas son un conjunto de directivas integradas en el framework que permiten ampliar el lenguaje HTML y agregar funcionalidades adicionales a tus plantillas. El uso de estas, ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones web complejas con poco tiempo y esfuerzo.
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Inyecta dependencias
La inyección de dependencias de Angular es un patrón de diseño y una característica clave del framework que facilita la gestión de dependencias entre componentes y servicios de una aplicación. Permite a los desarrolladores crear componentes que dependen de otros componentes sin tener que preocuparse por la creación y gestión de estas dependencias. De esta forma, los desarrolladores pueden crear aplicaciones web escalables y fáciles de mantener.
Por todo esto, Angular es una herramienta poderosa para el desarrollo de aplicaciones web escalables y de alta calidad, por lo que si estás pensando en formarte en este área puedes consultar nuestros cursos:
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MongoDB Atlas: Maneja MongoDB en la nube.
MongoDB es una de las soluciones líderes en tecnología NoSQL. Su flexibilidad, escalabilidad y capacidad para manejar grandes volúmenes de datos la han convertido en una opción popular para una amplia gama de aplicaciones y casos de uso. En este artículo, pondremos el foco en su servicio en la nube, MongoDB Atlas, y os mostraremos en un nuevo video de muestra sección #IconoTech su funcionamiento y la utilidad de dos de sus componentes clave: MongoDB Charts y Cosmos DB.
¿Qué es MongoDB?
MongoDB es una base de datos NoSQL de código abierto que se basa en un modelo de datos flexible y sin esquemas predefinidos. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, MongoDB no requiere una estructura de tabla fija con columnas predefinidas. En cambio, utiliza un enfoque de documentos, donde los datos se almacenan en documentos JSON (JavaScript Object Notation). Esta estructura permite una gran flexibilidad al representar y manipular datos, lo que resulta especialmente beneficioso cuando se trabaja con conjuntos de datos no estructurados o que cambian con frecuencia.
MongoDB Atlas: La nube para MongoDB
MongoDB Atlas es el servicio de base de datos como servicio (DBaaS) de MongoDB. Proporciona una plataforma en la nube completamente administrada y altamente escalable para implementar, gestionar y escalar clústeres de bases de datos MongoDB. Atlas elimina la necesidad de preocuparse por la infraestructura subyacente y permite a los desarrolladores centrarse en el desarrollo de aplicaciones y el análisis de datos.
Características clave de MongoDB Atlas
- Escalabilidad: Atlas permite escalar verticalmente y horizontalmente los clústeres de MongoDB con facilidad, según las necesidades de rendimiento y capacidad de la aplicación.
- Alta disponibilidad: Atlas garantiza la alta disponibilidad de los datos al replicarlos automáticamente en múltiples zonas de disponibilidad y ofrecer opciones de copia de seguridad y recuperación ante desastres.
- Seguridad: Proporciona una amplia gama de medidas de seguridad, incluida la autenticación, el cifrado en reposo y en tránsito, y la integración con servicios de identidad y acceso.
- Integración con servicios de nube: Se integra con los principales proveedores de servicios en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud, lo que permite desplegar clústeres de MongoDB en la infraestructura preferida del usuario. Esta característica es la más exclusiva, ya que ninguna otra solución permite la integración multicloud.
MongoDB Charts: Visualización de datos fácil y potente
MongoDB Charts es una herramienta integrada en MongoDB Atlas que permite a los usuarios visualizar y explorar sus datos de manera intuitiva y eficiente. Con Charts, los desarrolladores y analistas pueden crear gráficos y paneles interactivos basados en los datos almacenados en MongoDB, sin la necesidad de utilizar herramientas o lenguajes externos de visualización de datos.
Una de las principales características de MongoDB Charts es su capacidad para generar visualizaciones en tiempo real. Esto significa que los gráficos se actualizan automáticamente a medida que los datos cambian en la base de datos, lo que permite a los usuarios monitorear y analizar datos en tiempo real.
Con una interfaz intuitiva y basada en arrastrar y soltar, MongoDB Charts facilita la creación y personalización de visualizaciones sin necesidad de conocimientos especializados en visualización de datos. También se integra sin problemas con otras herramientas de MongoDB, lo que permite a los usuarios compartir fácilmente visualizaciones con otros miembros del equipo o incrustarlas en aplicaciones web o paneles de control.
MongoDB Atlas: Maneja MongoDB en la nube y descubre la utilidad de Cosmos DB y Charts.
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Glosario de Machine Learning: 10 Términos para Entender el Aprendizaje Automático
En la era digital en la que vivimos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han adquirido un papel fundamental en numerosos campos y sectores. Desde aplicaciones móviles y asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos y análisis de datos, el Machine Learning y el Deep Learning han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y cómo esta puede ayudarnos a resolver problemas complejos. En nuestro post 10 Maneras de aumentar la eficiencia de mi empresa con Machine Learning, hablamos más en profundidad de este aspecto.
Seguro que has leído un montón de artículos, incluso algunos nuestros, y has escuchado a expertos en la materia utilizar conceptos que no recuerdes su significado o que, directamente, no hayas oído nunca. No te preocupes, en este post te traemos un glosario de términos de Machine Learning para que la próxima vez que necesites documentarte en este ámbito, tengas los conceptos básicos mucho más claros.
Glosario de términos básicos para Entender el Aprendizaje Automático
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
El Aprendizaje Automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a partir de datos sin ser programadas explícitamente.
Redes Neuronales Artificiales
Las Redes Neuronales Artificiales son modelos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Consisten en una colección interconectada de nodos llamados neuronas artificiales, que procesan y transmiten información. Estas redes son la base del Deep Learning.
Tipos de Aprendizaje Automático
- Aprendizaje Supervisado: Se proporcionan ejemplos de entrada y salida esperada para entrenar un modelo. En este método, el algoritmo de aprendizaje recibe un conjunto de datos de entrenamiento que consiste en pares de entrada y salida conocida, también llamados ejemplos etiquetados. Se diferencia entre modelos de clasificación, que trabajan con variables de respuesta categóricas, y modelos de regresión, que trabajan con variables continuas.
- Aprendizaje No Supervisado: No se proporcionan salidas esperadas durante el entrenamiento. El modelo aprende patrones y estructuras ocultas en los datos, centrándose en analizar la estructura intrínseca de los datos y encontrar agrupamientos, similitudes o regularidades.
- Aprendizaje por Refuerzo: Un agente aprende a tomar decisiones en un entorno dinámico para maximizar una recompensa acumulativa. Cada vez que el agente realiza una acción, el entorno responde con un estado nuevo y una recompensa que indica lo bueno o malo que fue el resultado de esa acción. El objetivo del agente es aprender una estrategia que determine qué acción tomar en cada estado para maximizar la recompensa acumulada.
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Las Redes Neuronales Convolucionales están especialmente diseñadas para el procesamiento de imágenes. Son ampliamente utilizadas en tareas de visión por computadora.
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Las Redes Neuronales Recurrentes son en las que las conexiones forman un ciclo, lo que permite que la información se propague en bucles. Las RNN son efectivas en tareas que involucran secuencias de datos, como el procesamiento del lenguaje natural.
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
El Aprendizaje Profundo es una rama del aprendizaje automático que se enfoca en el entrenamiento de modelos de redes neuronales profundas. Estos modelos tienen múltiples capas ocultas y son capaces de aprender representaciones jerárquicas de los datos.
Overfitting
El Overfitting ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento en lugar de capturar las características y relaciones más importantes, y en consecuencia, esto puede llevar a que el modelo memorice los ejemplos de entrenamiento en lugar de aprender patrones y conceptos más amplios.
Regularización
La Regularización es una técnica utilizada para prevenir el overfitting al restringir la complejidad del modelo. El objetivo es encontrar un equilibrio óptimo entre la capacidad del modelo para ajustarse a los datos de entrenamiento y su capacidad para generalizar correctamente con nuevos datos. Las técnicas de regularización, como la L1 o L2, agregan términos adicionales a la función de pérdida durante el entrenamiento para penalizar los pesos excesivos. Esta técnica nos permite conseguir un correcto equilibrio entre sesgo y varianza.
Conjunto de Entrenamiento, Validación y Prueba
- Conjunto de Entrenamiento: Es el conjunto de ejemplos de datos que se utiliza para entrenar un modelo de Machine Learning. El modelo aprende a partir de estos datos para hacer predicciones o tomar decisiones.
- Conjunto de Validación: Es un conjunto separado de ejemplos de datos que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo durante el entrenamiento. Ayuda a ajustar los hiperparámetros del modelo y proporciona una estimación del rendimiento en datos no vistos.
- Conjunto de Prueba: Es un conjunto de ejemplos de datos independientes que se utiliza para evaluar el rendimiento final de un modelo después de entrenarlo y ajustarlo. El conjunto de prueba ayuda a evaluar la capacidad de generalización del modelo.
Matriz de Confusión (Confusion Matrix)
La Matriz de Confusión es una tabla que muestra el número de clasificaciones correctas e incorrectas realizadas por un modelo para cada clase. Ayuda a evaluar el rendimiento del modelo y comprender los errores de clasificación. Nos muestra el porcentaje de falsos negativos y falsos positivos que está estimando nuestro modelo.
Este glosario te proporciona una base sólida para comenzar a explorar el campo del Machine Learning y el Deep Learning. A medida que profundices en estos temas, encontrarás muchos más términos y conceptos fascinantes.
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GitHub Actions: Automatiza la ejecución de test unitarios para tu repositorio
GitHub Actions es una plataforma de integración y despliegue continuos de GitHub con la que podrás crear y automatizar flujos de trabajo personalizados en tus repositorios y reducir, así, las tareas de tu día a día. Permite definir y ejecutar acciones personalizadas en respuesta a eventos específicos, como cambios en el repositorio, solicitudes de extracción, creación de etiquetas o cualquier otro evento compatible con GitHub.
Con GitHub Actions, puedes realizar diversas tareas, como compilar y probar tu código, implementar aplicaciones, notificar a los equipos sobre eventos importantes, publicar actualizaciones en otras plataformas y mucho más.
Ventajas de GitHub Actions
GitHub Actions ofrece varias ventajas que pueden beneficiar a los desarrolladores y equipos de desarrollo. Algunas de las ventajas clave son:
- Integración nativa con GitHub: GitHub Actions está estrechamente integrado con GitHub, lo que facilita la configuración y el uso de acciones en tus repositorios existentes sin necesidad de utilizar herramientas externas.
- Automatización de flujos de trabajo: Puedes automatizar fácilmente tareas y procesos repetitivos mediante flujos de trabajo definidos en archivos YAML. Esto te permite ahorrar tiempo y esfuerzo al realizar tareas como compilación, pruebas, implementación, generación de documentación, entre otros.
- Acciones predefinidas: GitHub Actions ofrece una amplia biblioteca de acciones predefinidas que cubren una variedad de casos de uso comunes. Estas acciones predefinidas están disponibles en el Marketplace de GitHub Actions y se pueden utilizar directamente en tus flujos de trabajo.
- Acciones personalizadas: Puedes crear tus propias acciones personalizadas para adaptarse a tus necesidades específicas. Esto te brinda la flexibilidad de definir y compartir acciones personalizadas en tu organización o con la comunidad, lo que fomenta la reutilización del código y la colaboración.
- Eventos y disparadores flexibles: Puedes configurar acciones para ejecutarse en respuesta a eventos específicos, como confirmaciones de código, creación de etiquetas, solicitudes de extracción, comentarios, entre otros. Esto te permite definir flujos de trabajo precisos y automatizados que se activan cuando ocurren ciertos eventos en tu repositorio.
- Visualización y seguimiento de resultados: GitHub Actions proporciona una interfaz visual en el panel de control de GitHub para mostrar el estado y los resultados de tus flujos de trabajo. Esto facilita el seguimiento y la depuración de tus acciones, permitiéndote identificar rápidamente problemas o errores.
- Integración con otros servicios y herramientas: GitHub Actions se integra con una amplia gama de servicios y herramientas populares, como servicios en la nube, herramientas de implementación continua, servicios de notificación, entre otros. Esto te permite construir flujos de trabajo más completos y automatizados que abarcan diferentes aspectos de tu proceso de desarrollo.
Cómo automatizar la ejecución de test unitarios
En este nuevo video de #iconotech os mostramos cómo automatizar la ejecución de pruebas unitarias para comprobar cualquier código nuevo o evento push que se añade al repositorio para verificar así, su correcto funcionamiento de manera instantánea.
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La Inteligencia Artificial: ¿Amenaza u oportunidad laboral?
La Inteligencia Artificial ha sido una de las tecnologías más disruptivas en las últimas décadas, pero sobre todo en los últimos días. Su implementación en las empresas ha llevado a una transformación significativa en la forma en que se hacen las cosas. A pesar de sus múltiples beneficios, su uso tiene muchos detractores, ya que se ha extendido la idea de que esta destruirá muchos puestos de trabajo, lo cual es una realidad, pero para generar otros puestos de mayor calidad.
Está claro que con la aparición de todas las herramientas de IA y automatización, serán necesarias menos personas para realizar la misma tarea, ya que nos ayudan a optimizar este trabajo. Esto hará que los puestos que desaparecerán de forma más temprana serán aquellos de tipo mecánico, y se pondrán en valor otros aspectos del ser humano como la creatividad o la imaginación.
En nuestra experiencia trabajando desde hace años con las nuevas tecnologías y ahora, más de cerca con todo el ecosistema de IA, podemos confirmar la aparición de nuevas figuras profesionales que tendrán bastante repercusión en el futuro y que ya empiezan a implantarse en las empresas comprometidas con una transformación digital real.
Profesiones derivadas del uso de la Inteligencia Artificial en las empresas.
- Científico de datos: Es la profesión más instaurada hasta ahora, ya que una de las principales funciones de la IA en las empresas es la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos. Los científicos de datos son responsables de recopilar, limpiar, analizar y visualizar estos datos para obtener información valiosa que ayude a la toma de decisiones.
- Ingeniero de IA: Se encargan de desarrollar sistemas de IA y algoritmos de aprendizaje automático. Trabajan en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones basadas en IA, como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de recomendación.
- Especialista en experiencia del cliente con IA: Se centran en mejorar la interacción entre los clientes y las empresas mediante la implementación de chatbots y asistentes virtuales basados en IA. Su objetivo es brindar una experiencia personalizada y satisfactoria a los clientes.
- Gerente de proyectos de IA: Con la implementación de la IA, surgen proyectos específicos relacionados con esta tecnología. Estos profesionales son los responsables de planificar, coordinar y supervisar la implementación exitosa de cada uno de estos proyectos en las organizaciones.
- Analista de procesos automatizados: Se encargan de analizar los procesos empresariales, identificar oportunidades de automatización y colaboran con los equipos de desarrollo para implementar soluciones con herramientas de RPA.
- Especialista en ética de IA: A medida que la IA se vuelve más prominente, se necesita un enfoque ético en su desarrollo y aplicación. Los especialistas en ética de IA trabajan para garantizar que los sistemas de IA sean justos, transparentes y éticos, evitando sesgos y promoviendo la responsabilidad en el uso de la tecnología.
- Entrenador de algoritmos: Los algoritmos de IA necesitan ser entrenados para que puedan realizar tareas específicas. Estos profesionales trabajan en la preparación y etiquetado de datos, ajustando y optimizando los modelos de IA para mejorar su rendimiento y precisión.
Otras profesiones derivadas de las nuevas tecnologías en tendencia.
Además de los puestos de trabajo específicos relacionados con la inteligencia artificial y la automatización, existen otros roles que han experimentado un aumento en la demanda debido al uso de las nuevas tecnologías. Algunos de ellos son:
- Especialista en ciberseguridad: Con el aumento de las amenazas cibernéticas y los riesgos asociados a la tecnología, los especialistas en ciberseguridad son cada vez más demandados.
- Desarrollador de aplicaciones móviles: El uso diario en nuestra vida cotidiana de los dispositivos móviles y las aplicaciones han provocado que los desarrolladores de aplicaciones móviles sean un perfil profesional muy solicitado.
- Ingeniero de software: La tecnología está en constante evolución, por ello, la demanda de ingenieros de software sigue en aumento.
- Especialista en experiencia de usuario (UX): Con un enfoque cada vez mayor en la satisfacción del usuario, los especialistas en UX son muy demandados en cualquier sector.
- Especialista en blockchain: La tecnología blockchain ha ganado popularidad en varios sectores, sobre todo en las finanzas y la logística. Por esto, este perfil profesional que desarrolla, implementa y mantiene soluciones basadas en esta tecnología, asegurando su integridad y seguridad, es uno de los más novedosos y en crecimiento.
- Experto en marketing digital: El auge de las plataformas en línea y las redes sociales ha generado una mayor demanda de expertos en marketing digital, por lo que es una de las profesiones que, aunque lleva instaurada muchos años, ahora está experimentando un crecimiento exponencial por el aumento de la conciencia digital en las empresas.
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Power Automate: Cómo integrarla con Excel.
En un mundo cada vez más digital, la automatización se ha convertido en una necesidad para optimizar tareas y procesos en nuestras vidas y negocios. Es aquí donde entra en escena Power Automate, una potente herramienta basada en la nube, desarrollada por Microsoft. En este artículo, exploraremos qué es Power Automate, sus funcionalidades y ventajas frente a otras herramientas. Además, os mostraremos de forma práctica, cómo puedes utilizarla para editar plantillas de Excel de manera eficiente.
¿Qué es Power Automate?
Power Automate, anteriormente conocido como Microsoft Flow, es una plataforma de automatización de flujos de trabajo que permite a los usuarios crear y gestionar tareas automatizadas entre diferentes aplicaciones y servicios. Con una interfaz intuitiva basada en lógica de “si esto, entonces aquello” (if this, then that), Power Automate facilita la creación de flujos de trabajo sin necesidad de tener conocimientos de programación.
¿Para qué sirve?
Power Automate se utiliza para automatizar una amplia variedad de tareas y procesos en diferentes entornos. Algunos ejemplos comunes incluyen la automatización de aprobaciones, la recopilación de datos, la notificación de eventos importantes, la sincronización de archivos y la integración de diversas aplicaciones. La herramienta se integra perfectamente con una amplia gama de servicios, como Office 365, SharePoint, Dynamics 365, servicios en la nube y muchas más, lo que la convierte en una solución flexible y poderosa para optimizar flujos de trabajo.
Ventajas de Power Automate frente a otras herramientas.
- Integración sin fisuras: Power Automate se integra fácilmente con una variedad de aplicaciones y servicios populares, lo que permite una conexión perfecta entre diferentes sistemas y una mayor eficiencia en la automatización de tareas.
- Interfaz intuitiva: Con una interfaz fácil y rápida de entender, Power Automate permite a los usuarios crear flujos de trabajo de manera visual y sin necesidad de habilidades de programación. Esto hace que la creación y gestión de flujos de trabajo sea accesible para una amplia gama de usuarios, incluso aquellos sin experiencia técnica.
- Amplia gama de plantillas: Power Automate ofrece una gran cantidad de plantillas predefinidas que cubren diversas necesidades y escenarios comunes de automatización. Estas plantillas son fácilmente personalizables y sirven como punto de partida para crear flujos de trabajo a medida.
- Automatización inteligente: Power Automate incorpora inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la automatización. Esto permite realizar acciones más avanzadas, como la clasificación de datos, la extracción de información de imágenes o la traducción automática, lo que amplía aún más las posibilidades de automatización.
Edición de plantillas de Excel con Power Automate.
En el siguiente video de nuestra sección #iconotech, te mostraremos cómo puedes utilizar Power Automate para editar una plantilla de Excel de manera sencilla y eficiente. Aprenderás a automatizar tareas como la actualización de datos, la generación de informes y la distribución de resultados, todo ello utilizando las capacidades de Power Automate y la integración perfecta con Excel.
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Team: Jorge López, Formador técnico en Icono Training Consulting.
