105. Cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora (y por qué importa)
🥷 Apúntate aquí a la membresía ninja 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:⚡️ Podcast premium 🛠️ Tutoriales📚 Resúmenes de libros top 🎥 Sesiones de formación👥 Comunidad ninjaEn el episodio de hoy descubrimos cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora sin morir en el intento.Spoiler: entrenar un modelo una vez está bien... pero mantenerlo actualizado 24/7 con millones de usuarios es el verdadero reto.✅ Por qué el entrenamiento tradicional "cold start" no funciona a escala (es caro, lento y frágil).✅ Qué es el entrenamiento incremental y cómo LinkedIn ahorra 9 veces en costes.✅ El desafío de generar datos en tiempo real con Apache Flink y Kafka.✅ Cómo manejar 30,000-35,000 eventos por segundo con menos de 5ms de latencia.✅ Por qué los grafos estáticos de TensorFlow/PyTorch son clave en producción.✅ La importancia de los checkpoints y la tolerancia a fallos.✅ Resultados reales: +2% en aplicaciones cualificadas, +4% en clicks de anuncios...Y mucho más💥Después de este episodio entenderás por qué llevar Machine Learning a producción es MUY diferente a entrenar en un notebook de Jupyter.📰 Suscríbete a la newsletter donde profundizaré en las herramientas concretas que usa LinkedIn: https://datos.kit.com/roadmapEpisodios anteriores relacionados:⭕️ Episodio 94. Buenas prácticas para científicos de datos⭕️ Episodio 80. Machine Learning 101⭕️ Episodio 83. Una neuronaRecuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del formulario de contacto o en Linkedin.📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/105-linkedin-y-el-entrenamiento-incremental-ml
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104. ¿Qué significa REALMENTE data-driven?
En el episodio de hoy desciframos qué significa REALMENTE ser data-driven y por qué el 76% de las empresas fracasa en el intento.Descubre cómo diseñar una estrategia de datos que funcione de verdad, no solo que quede bonita en un PowerPoint.✅ El gran error: pensar que ser data-driven es un proyecto tecnológico (spoiler: es una transformación cultural).✅ Por qué tener un data warehouse y dashboards no te hace data-driven.✅ La relación real entre estrategia de negocio y estrategia de datos: primero defines cómo ganar, luego qué capacidades de datos necesitas.✅ Los 3 pilares fundamentales: cultura organizacional, democratización del dato y alineación con el negocio.✅ Ejemplos concretos: de la empresa de seguros que ignora sus modelos predictivos al retail de moda que detecta microtendencias.✅ Cómo medir el éxito con métricas de negocio reales, no técnicas.Y mucho más💥🎯 Evento SAP - 30 de octubre en BarcelonaSAP presenta su nueva visión para la gestión empresarial que combina IA, datos y aplicaciones para liberar todo el potencial de un negocio verdaderamente data-driven.📍 Llotja de Mar, Barcelona📅 30 de octubre 2025Descubre cómo conectar toda la cadena de valor empresarial con capacidades de IA incorporadas y datos contextualizados.Disfruta de paneles con expertos, casos de éxito de clientes, demos en directo y networking del bueno en un lugar incomparable 🤩.👉 Toda la información y registro: https://go4.events.sap.com/es-sap-business-suite-innovation-day-barcelona/es_es/registration.html?source=marta-arroyo📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/104-que-significa-realmente-data-driven/
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103. ¿Qué hace un analista de datos?
🥷 Apúntate aquí a la membresía ninja 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:⚡️ Podcast premium 🛠️ Tutoriales📚 Resúmenes de libros top 🎥 Sesiones de formación👥 Comunidad ninjaEn el episodio de hoy desvelamos la figura clave en cualquier equipo de datos: el Analista de Datos.Descubre qué hace, qué habilidades necesita y por qué es una de las profesiones con más futuro.✅ Quién es el Analista de Datos: el detective de la empresa.✅ Las 5 tareas principales de su día a día: de la pregunta de negocio al dashboard.✅ Habilidades técnicas (SQL, Power BI, Python...) y blandas (curiosidad, comunicación).✅ Las herramientas que no pueden faltar en su mochila.✅ Diferencias clave con el Científico de Datos y el Analista de Negocio.✅ Por qué es el primer rol de datos que contrata una empresa... Y mucho más💥Después de conocer a fondo el rol del Analista de Datos, ¿te preguntas si es el camino para ti?Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:👉 Haz el test aquí: https://datos.kit.com/roadmapEpisodios anteriores relacionados:⭕️ Episodio 6. Tres tipos de análisis de datos y Youtube⭕️ Episodio 24. ¿Qué hacen los ingenieros de datos?⭕️ Episodio 39. Todos somos analistas de datos⭕️ Episodio 77. La importancia del Data StorytellingRecuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del formulario de contacto o en Linkedin.📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/103-que-hace-un-analista-de-datos/
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102. Los datos no valen nada sin ESTO
🥷 Apúntate aquí a la membresía ninja 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:⚡️ Podcast premium 🛠️ Tutoriales📚 Resúmenes de libros top 🎥 Sesiones de formación👥 Comunidad ninjaEn el episodio de hoy descubrimos todo lo que hay detrás de la Inteligencia Artificial que no se ve: el Modern Data Stack. La infraestructura que hace posible que ChatGPT, los dashboards de tu empresa y cualquier solución basada en datos funcione.✅ Qué es el Modern Data Stack y por qué tiene que importarte✅ Las fases clave: desde la ingesta hasta la gobernanza✅ La evolución desde Hadoop hasta las herramientas en la nube✅ ETL vs ELT: cuándo usar cada enfoque✅ Herramientas específicas para cada fase (Snowflake, dbt, Fivetran...)✅ Por qué los datos por sí solos no valen nada...Y mucho más💥Después de conocer todo el ecosistema del Modern Data Stack, ¿te preguntas por dónde empezar? Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:👉 Haz el test aquí: https://datos.kit.com/roadmapEpisodios anteriores relacionados:⭕️ Episodio 24: ¿Qué hacen los ingenieros de datos?⭕️ Episodio 31: Regreso al futuro: el ecosistema Hadoop⭕️ Episodio 54: El lago de los datosRecuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del formulario de contacto o en Linkedin.📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/102-modern-data-stack/
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101. La amenaza fantasma (3 años después)
🥷 Apúntate a la Comunidad NinjaAccede a todo para convertirte en ninja de los datos:🎬 Sesiones de formación⚡️ Podcast premium 🛠 Tutoriales 📚 Resúmenes de libros topHoy te cuento qué trabajos va a hacer desaparecer la Inteligencia Artificial en los próximos 5 años… y cuáles van a crecer más. No es opinión: me he vuelto a leer (¡3 años después!) el último informe del Foro Económico Mundial (2025) para que tú no tengas que hacerlo.Te cuento:¿Cuántos empleos se destruyen vs. se crean?Top profesiones al alza (2025–2030)Los empleos más expuestosSectores que más contratarán en los próximos 5 añosHabilidades clave para protegerteRecuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del formulario de contacto, en Twitter, Instagram o ver el episodio en Youtube.¡Ah! Y apúntate aquí (https://datos.kit.com/roadmap) para recibir tu roadmap personalizado para convertirte en ninja de los datos.
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