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Refactoring: su valor en el desarrollo de software

El refactoring es una práctica fundamental en el desarrollo de software. Se refiere al proceso de mejorar la estructura interna del código sin cambiar su comportamiento externo. Aunque a menudo se pasa por alto, el refactoring juega un papel crucial en la creación y mantenimiento de un código limpio, legible y sostenible a largo plazo.  

En este artículo, exploraremos la importancia del refactoring, algunos de sus principales métodos, y proporcionaremos un ejemplo práctico utilizando Python. 

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4 razones por las que es importante poner en práctica el refactoring 

  •  Mejora la calidad del código: El refactoring ayuda a eliminar la duplicación, reducir la complejidad y mejorar la legibilidad del código, lo que resulta en un software de mayor calidad.
  •  Facilita el mantenimiento: Al hacer que el código sea más comprensible y organizado, el refactoring facilita la identificación y corrección de errores, así como la incorporación de nuevas funcionalidades.
  •  Reduce la deuda técnica: La deuda técnica se acumula cuando se toman atajos o se implementan soluciones rápidas que comprometen la calidad del código. Refactorizar regularmente ayuda a reducir esta deuda técnica, lo que a su vez mejora la estabilidad y la escalabilidad del software.
  • Fomenta la colaboración: Un código limpio y bien refactorizado es más fácil de entender para otros desarrolladores, lo que fomenta la colaboración y facilita la revisión del código.

 

Principales métodos de refactoring

  • Extracción de Métodos: Consiste en identificar fragmentos de código repetitivos y extraerlos en métodos separados para mejorar la legibilidad y promover la reutilización.
  •  Renombramiento de Variables: Renombrar variables con nombres más descriptivos ayuda a mejorar la claridad y comprensión del código.
  •  Consolidación de Código Duplicado: Eliminar duplicación de código reduce la cantidad de mantenimiento necesario y promueve la coherencia en el sistema.
  •  Simplificación de Expresiones Condicionales: Simplificar expresiones condicionales complejas mejora la legibilidad y reduce la posibilidad de errores lógicos.

 

Ejemplo práctico de refactorización en Python: 

Supongamos que tienes una clase «Calculadora» que tiene un método llamado «realizar_operaciones» que hace varias operaciones matemáticas. Puedes notar que algunas de estas operaciones se pueden agrupar en métodos separados para mejorar la legibilidad y la reutilización del código.  

A continuación te mostramos cómo podrías hacerlo: 

 

class Calculadora: 

    def __init__(self, num1, num2): 

        self.num1 = num1 

        self.num2 = num2 

 

    def realizar_operaciones(self): 

        suma = self.sumar() 

        resta = self.restar() 

        multiplicacion = self.multiplicar() 

        division = self.dividir() 

 

        print(«Suma:», suma) 

        print(«Resta:», resta) 

        print(«Multiplicación:», multiplicacion) 

        print(«División:», division) 

 

    def sumar(self): 

        return self.num1 + self.num2 

 

    def restar(self): 

        return self.num1 – self.num2 

 

    def multiplicar(self): 

        return self.num1 * self.num2 

 

    def dividir(self): 

        if self.num2 != 0: 

            return self.num1 / self.num2 

        else: 

            return «Error: No se puede dividir por cero» 

 

# Uso de la clase Calculadora 

calc = Calculadora(10, 5) 

calc.realizar_operaciones() 

 

En este ejemplo, hemos extraído las operaciones de suma, resta, multiplicación y división en métodos separados (sumar, restar, multiplicar y dividir). Esto hace que el método «realizar_operaciones» sea más legible y más fácil de mantener, ya que cada operación está encapsulada en su propio método. 

En conclusión, refactoring es una práctica esencial en el desarrollo de software que ayuda a mejorar la calidad, la mantenibilidad y la colaboración en los proyectos. Al aplicar técnicas de refactoring de manera regular, los equipos de desarrollo pueden mantener un código limpio y eficiente que satisfaga las necesidades cambiantes del negocio. 

 

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IA Generativa: ¿Cómo se está integrando en la vida cotidiana?

La IA Generativa es una de las ramas de la inteligencia artificial más prometedoras y que más interés está suscitando. Su capacidad para producir contenido original e innovador representa un gran potencial sobre todo en los sectores creativos. Sin embargo, cada vez son más las aplicaciones que se atribuyen a los modelos de IA generativa, ya que están en continuo progreso y van adquiriendo utilidad en diversos ámbitos. 

La característica más potente de la Inteligencia Artificial Generativa se centra en la producción de contenido nuevo y original, que sea virtualmente indistinguibles de aquellos generados por seres humanos. A diferencia de la IA convencional, que se basa en la organización, optimización y la toma de decisiones basadas en datos ya existentes. 

En el siguiente artículo os contamos su funcionamiento, y diferentes formas en las que se está integrando en nuestra vida cotidiana para facilitarnos todo tipo de tareas.  

¿Cómo funciona? 

La utilización de la IAG busca equiparar la capacidad humana mediante lo que se denomina redes neuronales generativas. Estas redes emplean el deep learning para estudiar y procesar datos, y a su vez identifican patrones, que de otra forma serían difíciles de identificar. Mediante entrenamiento, el modelo de IAG se nutre con gran cantidad de datos, que luego utilizará en la fase de generación, para crear nuevo contenido a partir de las características de los datos previamente proporcionados. 

En el proceso del desarrollo de esta tecnología entran en juego dos técnicas clave: 

  •  Redes Antagónicas Generativas (GANs): Corresponden a un tipo de arquitectura de red neuronal basado en un generador, para crear nuevos ejemplos que se asemejen a los datos de entrenamiento, y un discriminador que evalúa la autenticidad de esos ejemplos. 
  •  Modelos de Lenguaje de Transformadores: Estos modelos destacan por su capacidad para manejar tareas de procesamiento de lenguaje natural humano. Se basan en mecanismos de atención para entender cómo las distintas partes del texto se relacionan entre sí, lo que les permite producir respuestas lógicas y coherentes de manera efectiva. 

 

IA Generativa

 

Aplicaciones de la IA Generativa  

La utilización de la IAG utilización se ha visto extendida a campos como: 

  • Arte y Diseño: Muchos artistas y diseñadores están utilizando está tecnología para crear diseños que desafían las expresiones artísticas tradicionales. Un ejemplo claro es el éxito de la plataforma Midjourney.
  • Música: Es posible componer música innovadora generando nuevas melodías y estilos. Un caso muy sonado en este área está siendo el de la generación de canciones nuevas con voces de artistas famosos utilizando herramientas como Kits AI.
  • Escritura y Redacción: Los modelos de IAG se utilizan en la redacción de contenido, la generación de noticias y la creación de diálogos para chatbots. En este campo el claro ganador sigue siendo Chat GPT.
  • Diseño de productos: La IA está transformando la creación de productos personalizados. Un ejemplo es Generative Design de Nike, que emplea algoritmos de inteligencia artificial generativa para generar diseños exclusivos y personalizados de sus productos. 
  • Marketing: Ya son algunas grandes marcas, las que se han sumado al lanzamiento de campañas de publicidad utilizando la IA para generar contenido original e impactante en la audiencia. En este caso, la marca de moda Jacquemus consiguió que un vídeo se hiciera viral, transformando sus bolsos en tranvías que circulaban por las calles de París. 

 

5 casos en los que la IA Generativa puede transformar tu día a día  

 

  • SMARTPHONES:

    Samsung ha anunciado recientemente el lanzamiento de Galaxy IA, una tecnología que se integrará directamente en los nuevos móviles de la marca, y que facilitará procesos tales como buscar un producto o elemento cualquiera en Google, que salga en nuestra pantalla con solo tocarlo, o traducir en tiempo real las llamadas a cualquier idioma. Incluso integrará opciones creativas como añadir elementos a cualquier de las fotografíasSe prevé que este modelo esté integrado en los dispositivos a mediados de este año 2024. Apple también se ha unido a la tendencia, y ya ha dado noticias sobre el trabajo que se está llevando a cabo para integrar la IA generativa en sus dispositivos. Por el momento no se han dado muchos más detalles, y hay una gran expectación de los nuevos avances entre los usuarios. 

 

  • CREACIÓN DE CONTENIDO CREATIVO:

    En la actualidad, marcada por la digitalización, la creación de contenido se ha vuelto fundamental ya sea para redes sociales, marketing, entretenimiento… En la necesidad de generar contenido digital auténtico y original, ha surgido un creciente desarrollo de modelos como DALL- E de OpenAI, que permite crear imágenes innovadoras a partir de descripciones de texto Si hablamos de creación de texto, poca gente no conoce ya ChatGPT, que hace unos meses anunciaron una versión mejorada, ChatGPT Turbo, la cual cuenta con mayor capacidad de contextualización, para generar respuestas más específicas, y con conocimientos y noticias de Internet más actualizadas.  

 

  • GOOGLE MAPS:

    Hasta hoy, todos conocemos el funcionamiento de realizar una búsqueda en Maps de forma similar al buscador de Google. Pero esto está a punto de cambiar y mejorar gracias a la Inteligencia Artificial Generativa que Google ha anunciado hace unos días que integrará en esta aplicación. Se podrán mantener conversaciones reales, a través de preguntas formuladas de tal forma como le plantearíamos a un ser humano, y obtener así información, y recomendaciones detalladas y personalizadas. Por el momento su implementación se iniciará en Estados Unidos, para más tarde expandirse al resto de países.  

 

  • EXPERIENCIA DE COMPRA:

    Los chatbots y asistentes virtuales son hasta ahora el mejor aliado para ofrecer a los consumidores ayuda de forma ágil y efectiva en el proceso de compra.  Amazon es una de las últimas compañías que ha visto en la Inteligencia Artificial Generativa una oportunidad de mejorar y desarrollar estos procesos. Recientemente ha lanzado una herramienta integrada en sus apps, llamada Rufus, que permite a los usuarios obtener respuestas concisas cuando planteen dudas sobre un producto. Ha sido entrenada con una variedad de fuentes, incluyendo su catálogo de productos, reseñas de clientes y foros de preguntas y respuestas en línea. Los clientes pueden interactuar con Rufus a través de la aplicación de Amazon, donde pueden redactar preguntas en la caja de búsqueda y recibir respuestas, recomendaciones o comparaciones que los guíen a lo largo de su proceso de compra. 

 

  • SEGURIDAD:

    La integración de la Inteligencia Artificial Generativa en la ciberseguridad ofrece numerosas oportunidades para mejorar la detección, la prevención y la respuesta a las amenazas informáticas. Mastercard, ha convertido la IA Generativa en su mejor aliado para evitar el fraude en los pagos con sus tarjetas de crédito. La aplicación de sus propios modelos de tecnologías cognitivas, Inteligencia Artificial Decision Intelligence Pro, ayudarán en la detección de hackers casi en tiempo real, para así bloquear los pagos indebidos y mejorar la confianza en el sistema.   

 

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OPENSHIFT VS RANCHER: ¿Cuál escoger? Ventajas y diferencias

Openshift y Rancher, dos grandes herramientas que tienen como objetivo simplificar y agilizar la gestión, escalado e implementación de los clústeres de Kubernetes. Ambas son compatibles con nubes múltiples y nubes híbridas, permitiendo que las organizaciones administren aplicaciones en contenedores a través de diferentes proveedores de nube y entornos locales, optimizando rendimiento y costes¿Pero… cuál elegir? Os lo ponemos un poco más fácil con este post, en el que os explicamos sus funcionalidades y las ventajas de una frente a la otra.  

El punto en común entre Openshift y Rancher: Kubernetes 

Kubernetes o K8s es una plataforma open source que nos permite desplegar y orquestar contenedores. Mediante su utilización podemos implementar, escalar y administrar aplicaciones en contenedores permitiendo realizar operaciones automatizadas.  

Para gestionar eficazmente una infraestructura de TI utilizando kubernetes, se requiere un fuerte enfoque en tres áreas centrales en la gestión de operaciones que son: 

  1. Monitorización y registro. 
  2. Seguridad y control de acceso.  
  3. Escalabilidad y auto escalado. 

Gestionar operaciones en Kubernetes implica el uso de herramientas y buenas prácticas para optimizar la implementación, despliegue y monitorización. Es aquí donde entran en juego Openshift y Rancher, ya que son dos soluciones que simplifican la gestión de esta herramienta con la finalidad de mejorar las capacidades de aprovisionamiento e implementación de clústeres.  

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Diferencias entre Openshift y Rancher 

Gestión de clústeres 

  • Openshift

Ofrece herramientas como Openshift Container Platform y su instalador que facilitan mucho el uso en arquitecturas de computación en la nube. Su principal ventaja es que está muy orientado en los flujos de trabajo para los desarrolladores y en la integración de CI/CD, compilaciones de aplicaciones en contenedores de imágenes S2I. También es destacable el sello de seguridad de Red Hat, integrando un conjunto de herramientas de seguridad como Advanced Cluster Security . 

openshift

  • Rancher:

Cuenta con un interfaz fácil de usar y que te permite crear y administrar de una manera rápida clústeres en diferentes proveedores de infraestructura tanto local como en la nube. Permite monitorizar varios clústeres diferentes de una manera centralizada desde su panel unificado, pudiendo tener un control de todo el ciclo de vida de cada clúster sin tener que ser administrado entre varios paneles. Algo bastante destacable de Rancher son sus catálogos de plantillas, que permiten acelerar todo el proceso de aprovisionamiento. 

 

Implementación y gestión de aplicaciones 

  • Openshift:

Tiene un gran punto a su favor, y es que simplifica mucho los flujos de trabajo de desarrollo, permitiendo al desarrollador crear aplicaciones en contenedores de una manera fácil y desde cero. Además Openshift puede integrarse estrechamente con otras herramientas de CI/CD como Jenkins o GitOps haciendo una automatización mucho más optimizada . 

  • Rancher:

La ventaja que tiene frente a Openshift  es su interfaz, ya  que permite una fácil utilización y administración de clústeres de Kubernetes e implementación de aplicaciones. Admite una gestión eficaz en los ciclos de vida de las aplicaciones, así como implementar actualizaciones de una manera muy automatizada, sobre todo por su buena integración con el administrador de paquetes Helm. 

rancher

Gestión de la escalabilidad 

  • Openshift:

Ofrece un HPA nativo, el cual escala automáticamente el número de pods a medida que las demandas de carga de trabajo varían con el tiempo. Por otro lado también permite la escala de forma automática, en función de los cambios en la utilización de recursos del cluster, gracias a su integración con Kubernetes Cluster Autoscaler. 

  • Rancher:

Permite configurar el escalado automático de pods horizontales (HPA) permitiendo a los usuarios aumentar su cantidad cuando el uso de la CPU del servidor alcanza un cierto umbral . Además, cuenta con integración con AWS y Azure. 

 

Entre Openshift y Rancher, ¿cuál debemos elegir? 

Es cierto que ambas son válidas y recomendables, pero al decantarnos por una o por otra, deberíamos considerar varios aspectos:

Rancher es la mejor solución para ti si:

  1. Ya estás utilizando Kubernetes de manera local o en un proveedor en la nube.
  2. Si tampoco tienes requisitos para el sistema operativo y quieres tener una perspectiva más granular sobre los componentes del cluster.
  3. Si tus recursos son limitados y quieres ir creciendo poco a poco añadiendo nodos.  

Pero Openshift sería la solución que mejor se adaptaría en tu caso si:

  1. Ya estás familiarizado con productos de Red Hat o tienes suscripción, y tu objetivo está muy orientado en los flujos de trabajo para desarrolladores,
  2. Cuentas con aplicaciones que requieren certificación en el sistema operativo.
  3. O si además quieres gestionar un registro totalmente privado.

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Regulación de la IA: En qué consiste la nueva normativa europea

La Unión Europea ha introducido una nueva normativa para regular la IA, con el objetivo de garantizar un desarrollo ético y responsable de esta tecnología. En este artículo, exploraremos los objetivos de esta regulación, sus principales componentes y las ventajas e inconvenientes que implica. 

Por qué es necesario regular la IA

El principal propósito de la normativa europea es establecer un marco ético y legal que guíe el desarrollo y uso de la inteligencia artificial. Se busca garantizar la transparencia, la responsabilidad y la seguridad en la implementación de sistemas de IA, minimizando riesgos y protegiendo los derechos fundamentales de los ciudadanos. Con esta regularización, también se pretende garantizar a las empresas y desarrolladores una estabilidad a largo plazo para favorecer la inversión y la innovación.

En qué consiste la normativa europea de regulación de la IA

La normativa aborda diversos aspectos relacionados con la IA, estableciendo principios clave y definiendo categorías de sistemas que requieren una regulación más estricta. Entre los componentes esenciales se encuentran:

  • Prohibiciones y Restricciones: La normativa prohíbe ciertos usos de la IA que podrían poner en peligro la seguridad y los derechos básicos de las personas. También establece restricciones para sistemas considerados de alto riesgo, como la vigilancia masiva o el scoring social.
  • Obligaciones para Desarrolladores: Los desarrolladores de sistemas de IA deben cumplir con requisitos específicos, incluida la incorporación de medidas de transparencia y explicabilidad en sus algoritmos. Además, se espera que realicen evaluaciones de riesgos y apliquen medidas de mitigación.
  • Registro de Sistemas de Alto Riesgo: Los sistemas de IA considerados de alto riesgo, como los utilizados en salud, transporte, y sistemas críticos de infraestructura, deberán registrarse y evaluarse de conformidad antes de desplegarlo.

 

regulación ia

Ventajas e inconvenientes de la regulación de la IA

Ventajas:

  •   Protección de derechos fundamentales: La normativa busca salvaguardar los derechos básicos de las personas, como la privacidad y la no discriminación, asegurando que los sistemas de IA respeten estos principios. 
  •   Fomento de la confianza: Al establecer estándares éticos y de seguridad, la regulación pretende generar confianza en el público y en las empresas, promoviendo un desarrollo sostenible de la IA. 
  •   Estímulo a la innovación responsable: Al imponer obligaciones y restricciones, se espera que la normativa estimule el desarrollo de tecnologías de IA que sean seguras y éticas desde su concepción.

Inconvenientes:

  •   Posible obstáculo para la innovación: Algunos críticos argumentan que la normativa podría ralentizar la innovación al imponer restricciones y requisitos rigurosos, especialmente para las pequeñas empresas y startups. 
  •   Desafíos en la implementación: La implementación efectiva de la normativa puede presentar desafíos, especialmente en términos de supervisión y aplicación consistente en toda la Unión Europea. 
  •   Dificultades en la definición de «alto riesgo»: La categorización de sistemas de IA como «alto riesgo» puede resultar subjetiva y desafiar la creación de criterios claros para la evaluación. 

En definitiva, la nueva normativa europea para regularizar la inteligencia artificial representa un paso importante hacia un uso ético y responsable de esta tecnología. Aunque plantea desafíos, su implementación puede conducir a un entorno de IA más seguro, transparente y confiable, preservando los valores fundamentales de la sociedad en la era digital. 

 

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Cómo gestionar tus bases de datos NoSQL en Mongo DB Atlas y crear visualizaciones con Mongo DB Charts

En el post de hoy os hablamos de Mongo DB Atlas,que funciona como servicio de base de datos NoSQL en la nube, y cómo a partir de estos datos podemos crear presentaciones atractivas, para obtener insights valiosos de manera visual y rápida con MongoDB Charts.

¿Cómo funciona MongoDB Atlas?

MongoDB Atlas es un servicio de base de datos en la nube proporcionado por MongoDB, Inc. Es una plataforma completamente gestionada que permite a los desarrolladores implementar, escalar y gestionar bases de datos MongoDB en la nube de manera eficiente y sin tener que preocuparse por la complejidad de la infraestructura subyacente.

Este servicio te permite escalar tu base de datos de manera sencilla y eficiente, adaptándose a las necesidades cambiantes de tu aplicación.

Olvídate de preocuparte por la capacidad de almacenamiento y el rendimiento, ¡Atlas lo gestiona por ti!

Además, se integra perfectamente con las principales plataformas y servicios en la nube, permitiéndole centrarte en el desarrollo de tu aplicación en lugar de preocuparte por la infraestructura subyacente.

Por otro lado, la seguridad de los datos es esencial, y Atlas lo comprende. Con características como encriptación de datos en reposo y en tránsito, autenticación avanzada y auditorías detalladas, puedes estar tranquilo sabiendo que tus datos están protegidos.

¿Qué ventajas ofrece MongoDB Charts?

Por último, MongoDB Atlas cuenta con MongoDB Charts, que facilita la creación de visualizaciones atractivas y significativas directamente desde tus datos almacenados en MongoDB. Personaliza tus gráficos, tablas y diagramas para obtener una visión clara, rápida y eficaz de tus datos en tiempo real.

 

En conclusión, las ventajas que nos ofrece son:

  • Información de valor visual, rápida, y sencilla en tiempo real.
  • Reducir tiempo y esfuerzo en toma decisiones basadas en datos complejos.
  • Creación de experiencias de datos modernas con análisis integrados.
  • Permite la creación de paneles compartidos, para una colaboración segura entre usuarios.

Si estás buscando una solución robusta, flexible y fácil de usar para tu gestión de datos, no busques más allá. Potencia tu aplicación con tecnología de vanguardia y lleva tu proyecto al siguiente nivel.

¡Aprovecha y crea ya tu cluster gratuito!

 

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Las 5 tendencias más demandadas por recursos humanos en 2024

Las prioridades que Recursos Humanos tienen previstas para este 2024, vienen encabezadas por la transformación digital, los cambios constantes que afectan a las empresas, y las habilidades necesarias para adaptarse a estas nuevas tendencias, y contribuir a un entorno laboral más competitivo. El desarrollo de la Inteligencia Artificial y la gestión y retención del talento abordan dos de los temas más importantes.

 

Te contamos cuáles son las 5 tendencias y los perfiles más demandados por los equipos de RRHH en este año:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

Aunque ya viene desde hace tiempo impactando de forma directa en las empresas y sus modelos de negocio, se prevé que el 2024 sea el año de consolidación de la IA. Es por ello, que ante la necesidad de expertos en el campo, los equipos de RRHH de las organizaciones, están aumentando cada vez más la demanda en perfiles que tengan capacidades de investigación, implementación y aplicación de la Inteligencia Artificial. Se habla de la competencia más demandada este año.

 

UPSKILLING Y RESKILLING:

La apuesta de las empresas por invertir en estrategias de upskilling y reskilling, tiene como objetivo principal promover la cultura del aprendizaje y la gestión del talento dentro de la propia organización, de tal forma que se permite a los empleados formarse y mejorar o adquirir nuevas competencias profesionales. Esto beneficia tanto a los trabajadores, que pueden optar por cargos de más nivel, como a la propia empresa, consiguiendo una mejora de la competitividad y un equipo más capacitado para enfrentarse a los cambios y nuevas necesidades del entorno empresarial.

BIG DATA:

Uno de los factores clave para alcanzar el mayor nivel de eficiencia de una empresa es una correcta gestión de los datos, ya que cada vez se cuenta con mayor volumen de información, que es necesario almacenar, y analizar, de tal forma que sea útil en los procesos de toma de decisiones. Conocer y saber utilizar las herramientas Big Data es una de las competencias que este 2024 se cuela entre lo más buscado por los departamentos de Recursos Humanos.

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DOMINIO DEL ENTORNO DIGITAL

Convivir y estar familiarizados con la digitalización en las empresas, es esencial para el desempeño de cualquier puesto de trabajo, ya que siguen aumentando el número de tareas que han pasado a realizarse de forma online y para las que se requiere unas aptitudes y capacidades de adaptación.

Entre las más destacadas se encuentran:

-Trabajo híbrido: Si bien sabemos, el teletrabajo llegó hace unos años a nuestras vidas para quedarse, y sigue siendo uno de los elementos claves de las nuevas relaciones entre empresas y equipos. Para ello es importante que el trabajador sepa administrar y organizar su tiempo para poder realizar sus funciones desde cualquier parte sin que se vea afectado su rendimiento, a la vez que conocer las herramientas digitales necesarias para llevar a cabo este modelo de trabajo. Echa un vistazo a nuestro anterior blog sobre el trabajo en remoto https://iconotc.com/5-herramientas-que-facilitan-el-trabajo-remoto/

-Reclutamiento online: En los procesos de reclutamiento y selección de talento en las empresas, los departamentos de RRHH siguen apostando en su mayoría por la vía online. Desde el momento de la búsqueda de perfiles, hasta la realización de entrevistas de forma remota, y clasificación de los candidatos. Los softwares de reclutamiento son un componente fundamental para agilizar estos procesos, y optimizar la calidad y seguimiento en la búsqueda de nuevo talento.

 

CIBERSEGURIDAD

Otra de las tendencias para este 2024, es aumentar la seguridad informática y protección de datos en las organizaciones. Dado que las amenazas cada vez son más complejas, se necesita de profesionales capacitados para enfrentarlas, e implementar sistemas de seguridad efectivos para cada empresa.

Algunas de las skills requeridas para este puesto son:

  • Análisis de datos
  • Programación
  • Seguridad de sistemas
  • Detección y análisis de vulnerabilidades:
  • Pensamiento análitico

 

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Koalas: la sencillez de Pandas unida a la escalabilidad de PySpark.

Dos de las herramientas más populares que permiten trabajar con big data de manera eficiente son PySpark y Pandas. Si bien Pandas es una biblioteca de Python que es excelente para analizar conjuntos de datos de tamaño moderado, PySpark destaca como una herramienta más poderosa para trabajar a gran escala. En este artículo, hablaremos de las ventajas del uso de PySpark en comparación con Pandas y presentaremos Koalas como la solución a las limitaciones de escalabilidad de Pandas, utilizando la sencillez de su interfaz y aprovechando el potencial de PySpark.

Ventajas del uso de PySpark frente a Pandas

  • Escalabilidad y rendimiento

Una de las principales ventajas de PySpark es su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. Mientras que Pandas trabaja principalmente en una sola máquina, PySpark aprovecha el poder de Apache Spark, un motor de procesamiento distribuido, lo que significa que puede manejar conjuntos de datos mucho más grandes y aprovechar el potencial de un clúster de computadoras. Esto permite un procesamiento más rápido y eficiente, lo cual es fundamental al trabajar con big data.

El siguiente gráfico muestra esas tasas de procesamiento, a medida que aumenta el tamaño del archivo el tiempo que tarda Pandas en procesarlo es cada vez mayor. Esto cuando estamos trabajando con grandes volúmenes de datos puede suponer un problema, por lo que hace que el uso de PySpark sea necesario para darle solución.

koalas, pandas y pyspark

  • Velocidad de procesamiento.

PySpark está diseñado para manejar flujos de datos en tiempo real, lo que lo convierte en una excelente opción para casos de uso en los que la velocidad de procesamiento es crucial. Puede conectarse a fuentes de datos en tiempo real, como streams de Kafka o sistemas de mensajería, y realizar operaciones de transformación y análisis sobre ellos de manera continua. Por otro lado, Pandas es más adecuado para el análisis en lotes, donde los datos se procesan en una sola ejecución.

  • Bibliotecas integradas

Si bien Pandas ofrece una amplia gama de funciones para el análisis de datos, PySpark va más allá al proporcionar bibliotecas integradas de análisis y aprendizaje automático. PySpark incluye herramientas como MLlib y GraphFrames, que permiten realizar análisis estadísticos avanzados, minería de datos, construcción de modelos de aprendizaje automático y más. Estas bibliotecas están optimizadas para trabajar con datos distribuidos y aprovechar el procesamiento en paralelo, lo que brinda un mayor rendimiento en comparación con el uso de Pandas junto con bibliotecas adicionales.

 

Koalas: la biblioteca que aúna las ventajas de Pandas y PySpark

Aunque Pandas es una excelente biblioteca de Python, cuando se trata de trabajar con big data, PySpark ofrece numerosas ventajas significativas y la hacen una opción más poderosa. Aun así, PySpark tiene una sintaxis algo complicada para aquellos que están familiarizados a trabajar únicamente con Pandas, y los data scientist requieren de herramientas que combinen la facilidad de uso con la capacidad de escalar a grandes volúmenes de datos. 

Para ello disponemos de Koalas, una biblioteca de Python que busca precisamente esa convergencia, facilitando a los usuarios utilizar la sintaxis familiar de Pandas mientras aprovechan la escalabilidad de PySpark, permitiendo de esta manera, el uso de una única librería para trabajar todos los tipos de conjuntos de datos.

Ventajas de Koalas

  • Interfaz familiar a Pandas

Una de las principales ventajas de Koalas es su sintaxis, que está diseñada para ser compatible con Pandas. Esto significa que los usuarios de Pandas pueden aprovechar sus conocimientos y habilidades existentes para trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando Koalas. La mayoría de las funciones y operaciones que se utilizan en Pandas, como la manipulación de datos, el filtrado y la agregación, se pueden utilizar de manera similar en Koalas. Esta familiaridad reduce la curva de aprendizaje y facilita la transición de Pandas a un entorno de big data.

  • Escalabilidad y velocidad de PySpark

Koalas se basa en PySpark y está diseñado para integrarse sin problemas con él. Esto significa que los usuarios pueden aprovechar todas sus capacidades y características, como el procesamiento distribuido, la escalabilidad y las bibliotecas de análisis y aprendizaje automático. Koalas convierte las operaciones realizadas en su sintaxis de estilo Pandas en operaciones distribuidas en PySpark, lo que permite escalar el análisis de datos a grandes volúmenes con un rendimiento eficiente.

De esta forma, al utilizar PySpark como base, Koalas hereda la capacidad de escalar y procesar grandes volúmenes de datos distribuidos. 

 

Si te ha parecido interesante conocer más sobre estas herramientas y estás buscando mejorar tus habilidades en este ámbito, puedes consultar nuestras formaciones en Big Data con Python y PySpark ya que son la elección perfecta para conseguirlo.

 

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Simplifica tu trabajo en Word y Excel con GPT

Hoy queremos mostraros varias de las ventajas que podemos conseguir con la integración de complementos en Word y Excel, como GPT.

La incorporación de GPT en Microsoft 365, permite contar con un asistente de IA, que gracias a sus capacidades de generar, analizar, resumir etc, tanto textos como datos, simplifica la carga de trabajo,a la vez que incrementa la productividad y eficiencia.

Te contamos cuáles son sus utilidades

En Word:

-A partir de un prompt que escribimos al asistente GPT, este es capaz de generar un artículo

-Podemos pedirle que resuma un texto de nuestro documento, o que cambie el tono del lenguaje que hemos empleado

-A partir de otro documento word, podemos pedirle que nos redacte un texto basándose en él.

-Clasificar y categorizar textos.

-Resumir reseñas o comentarios.

-Traducir textos en varios idiomas.

En Excel:

-Podemos utilizar GPT en Excel, para generar un análisis de sentimientos.

-Convertir textos de grandes volúmenes en variables categorizadas.

-Extraer datos de un texto, como correos electrónicos, direcciones…

-Generar tablas tomando como referencias textos de otros documentos.

-Podemos pedir al asistente, que nos cree fórmulas que optimicen los datos que tenemos en nuestra hoja de cálculo.

Estos solo son algunos ejemplos, de entre las muchas tareas que podemos pedirle realizar a GPT, y os animamos a que sigais explorando esta herramientas más en profundidad, y lleguéis a conocer cómo sacarle el máximo provecho, a esta incorporación tan poderosa, con la que podreis automatizar trabajos complejos y optimizar vuestras tareas del día a día en Office 365.

 

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Estrategias Avanzadas de Control de Versiones en GitHub

El control de versiones es esencial en el desarrollo de software, y GitHub proporciona herramientas y funcionalidades avanzadas para mejorar aún más la gestión del código fuente. En esta guía, te contamos estrategias avanzadas de control de versiones en GitHub, como el uso de etiquetas, el rebase, las pull requests y los forks.

Guía avanzada de control de versiones en GitHub 

Etiquetas (Tags)

Las etiquetas te permiten marcar puntos específicos en la historia de tu repositorio, como versiones estables o hitos importantes. Aquí hay algunos pasos para utilizar etiquetas en GitHub:

  1. En tu terminal, asegúrate de estar en el directorio del repositorio clonado.
  2. Verifica las versiones existentes etiquetadas usando el comando: git tag 
  3. Crea una nueva etiqueta usando el siguiente comando: git tag -a v1.0 -m «Versión 1.0». Esto creará una etiqueta llamada «v1.0» con un mensaje descriptivo. 
  4. Sube las etiquetas al repositorio remoto en GitHub utilizando el siguiente comando: git push origin –tags

Ahora tus etiquetas estarán disponibles en GitHub, lo que facilitará la identificación de versiones importantes e hitos en tu historial de versiones.

Rebase

El rebase es una técnica poderosa que te permite integrar cambios de una rama a otra de manera más lineal y ordenada. Los pasos básicos para realizarlo son:

  1. Asegúrate de estar en la rama donde deseas aplicar los cambios.
  2. Ejecuta el siguiente comando para iniciar el rebase: git rebase <rama-origen> (Reemplaza `<rama-origen>` con el nombre de la rama desde la cual deseas traer los cambios.)
  3. Resuelve cualquier conflicto que pueda surgir durante el rebase. Git te guiará para resolver los conflictos manualmente. 
  4. Continúa el rebase ejecutando los siguientes comandos:
    • git add
    • git rebase –continue

Esto agregará los cambios resueltos y continuará con el proceso de rebase.

  1. Finalmente, empuja los cambios rebasados a la rama remota utilizando el comando: git push origin <nombre-de-rama> (Reemplaza `<nombre-de-rama>` con el nombre de la rama a la cual realizaste el rebase.)

El rebase es una operación que permite combinar los cambios de una rama en otra rama de manera más lineal y ordenada que la operación de fusión (merge). El rebase reescribe el historial de confirmaciones de Git, aplicando los cambios de una rama a otra como si se hubieran realizado de manera secuencial, una después de otra. Como se puede apreciar en la imagen.

Cuando realizas un rebase, Git toma los cambios realizados en una rama y los «reproduce» en la punta de otra rama, creando una nueva secuencia de confirmaciones. Esto puede resultar en una historia de confirmaciones más limpia y fácil de seguir, ya que los cambios de ambas ramas se integran de forma lineal.

control de versiones en github 

 

Pull Requests

Las pull requests son una forma efectiva de colaborar y revisar los cambios propuestos en un repositorio. Estos son los pasos para crearlas:

  1. Navega al repositorio en GitHub.
  2. Haz clic en la pestaña «Pull requests».
  3. Haz clic en el botón «New pull request».
  4. Selecciona la rama de origen y la rama de destino para la pull request.
  5. Proporciona un título y una descripción para la pull request, explicando los cambios realizados.
  6. Si es necesario, adjunta capturas de pantalla, enlaces o información adicional relevante.
  7. Revisa la pull request y, si todo está en orden, haz clic en el botón «Create pull request».

A partir de ahí, los colaboradores podrán revisar los cambios, realizar comentarios y discutir cualquier aspecto relevante antes de que se fusionen en la rama principal.

Forks

Un fork es una copia independiente de un repositorio en tu propia cuenta de GitHub. Te permite trabajar en cambios sin afectar el repositorio original. Los pasos para hacer un fork en GitHub son:

  1. Navega al repositorio que deseas bifurcar en GitHub.
  2. Haz clic en el botón «Fork» en la parte superior derecha de la página. Esto creará una copia del repositorio en tu propia cuenta de GitHub.
  3. Clona el repositorio bifurcado en tu equipo utilizando el siguiente comando: git clone <URL-del-repositorio-bifurcado> (Reemplaza `<URL-del-repositorio-bifurcado>` con la URL del repositorio bifurcado que se encuentra en tu cuenta de GitHub).
  4. Realiza los cambios necesarios en tu repositorio bifurcado y haz commits de tus cambios.
  5. Si deseas contribuir tus cambios al repositorio original, puedes crear una pull request desde tu repositorio bifurcado hacia el repositorio original.

Los forks son especialmente útiles cuando deseas contribuir a proyectos de código abierto, ya que te permiten trabajar en tus propias mejoras sin afectar directamente el repositorio principal.

 

Estas estrategias avanzadas, te ayudarán a mejorar tu flujo de trabajo de control de versiones en GitHub. Experimenta y aprovecha al máximo estas funcionalidades.

 

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Keras y Scikit-learn: Principales bibliotecas de machine learning en Python

Hoy en día, Python, con su amplio ecosistema de bibliotecas, se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares para trabajar en tareas de machine learning. Entre las más utilizadas se encuentran Keras y Scikit-learn, que ofrecen una amplia gama de herramientas y funcionalidades para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático. En este post, hablaremos de estas dos bibliotecas y ver ejemplos de cómo utilizarlas en la práctica.

Keras: Una biblioteca de Deep Learning

Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo (Deep Learning) escrita en Python. Proporciona una interfaz de alto nivel para construir y entrenar modelos de redes neuronales de manera eficiente. Se enfoca en la usabilidad y la modularidad, lo que la hace muy popular entre los desarrolladores de ML.

Ejemplo de código en Keras

A continuación, os mostramos un ejemplo básico de cómo se puede utilizar Keras para construir y entrenar un modelo de clasificación de imágenes:

  • from keras.models import Sequential
  • from keras.layers import Dense, Flatten
  • from keras.datasets import mnist
  • from keras.utils import to_categorical

 

  • # Cargar el conjunto de datos MNIST

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

  • # Preprocesamiento de datos

x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1)) x_train = x_train.astype(‘float32’) / 255 x_test = x_test.reshape((10000, 28, 28, 1)) x_test = x_test.astype(‘float32’) / 255 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

  • # Construir el modelo

model = Sequential()

model.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1))) model.add(Dense(64, activation=’relu’)) model.add(Dense(10, activation=’softmax’))

  • # Compilar y entrenar el modelo

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

  • # Evaluar el modelo

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print(‘Test accuracy:’, accuracy)

 

En este ejemplo, se utiliza el conjunto de datos MNIST, que consiste en imágenes de dígitos escritos a mano. El modelo se compone de una capa de aplanamiento, una capa oculta completamente conectada con función de activación ReLU y una capa de salida con función de activación softmax. El modelo se compila y se entrena utilizando el optimizador Adam para luego, evaluar el modelo en el conjunto de prueba y mostrar la precisión obtenida.

Como podéis observar, Keras hace que sea muy sencillo crear un modelo avanzado como es una red neuronal. En tan solo unas cuantas líneas hemos sido capaces de generar un modelo capaz de hacer una tarea compleja como es la clasificación de imágenes.

A pesar de que la cantidad de código a desarrollar no sea muy elevada, en él intervienen conceptos que tienen cierta complejidad, como el de capas, el de función de activación, o el de optimizador. Keras es una librería muy potente, pero para poder utilizarla al máximo, es necesario tener unos conocimientos avanzados, y por ello en ocasiones para usuarios que están iniciándose en el mundo del ML es preferible el uso de la librería que veremos en la siguiente sección.

Aun así, si te has quedado intrigado por el significado de estos términos, te animamos a que revises nuestro artículo “Glosario de ML” para obtener más información.

Keras y Scikit-learn

Scikit-learn: Una biblioteca para ML tradicional 

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático clásico escrita en Python. Proporciona una amplia variedad de algoritmos y herramientas para tareas comunes de ML, como clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de la dimensionalidad. Scikit-learn es conocida por su facilidad de uso y su enfoque en la eficiencia computacional.

Ejemplo de código en Scikit-learn

Os mostramos un ejemplo de cómo se puede utilizar Scikit-learn para construir y entrenar un modelo de clasificación utilizando el algoritmo de Random Forests: 

  • from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import
  • load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics
  • import accuracy_score # Cargar el conjunto de datos Iris iris = load_iris() X = iris.data
  • y = iris.target # Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba X_train,
  • X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

 

  • # Construir el modelo de bosques aleatorios 

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

  • # Entrenar el modelo

model.fit(X_train, y_train)

  • # Realizar predicciones en el conjunto de prueba 

y_pred = model.predict(X_test) # Calcular la precisión del modelo accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(‘Test accuracy:’, accuracy)

 

En este ejemplo, se utiliza el conjunto de datos Iris, que consiste en mediciones de diferentes características de flores de iris. Es un dataset muy utilizado para hacer pruebas y en entornos de formación. Se divide el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, como siempre que queremos entrenar un modelo de ML, y se construye un modelo de random forest con 100 árboles de decisión. Luego, se entrena el modelo utilizando el conjunto de entrenamiento y se realizan predicciones en el conjunto de prueba. Finalmente, se calcula la precisión del modelo en base a las predicciones realizadas.

Como podéis apreciar, Scikit-learn también permite la construcción de modelos de ML utilizando muy poco código. Con tan solo ejecutar la función Random Forest Classifier hemos construido el modelo y con los métodos fit y predict hemos sido capaces de entrenarlo y realizar predicciones. Si no existiese esta librería tendríamos que escribir nosotros mismos todo el código necesario para ejecutar este algoritmo de bagging. En cambio, Scikit-learn simplifica mucho las cosas.

 

A modo de recomendación, visita la documentación oficial para poder ver todos los modelos que puedes construir con esta librería. Allí podrás verlos clasificados por tipo y además ver los métodos que incluyen cada uno de ellos.

https://scikit-learn.org/stable/

 

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