Dos aspectos fundamentales al trabajar como data scientist:🕵️
1. Nuestro objetivo debe ser agregar valor (el código es solo una herramienta).
2. No puedes agregar valor si tus modelos se quedan solo en eso y no salen a producción.
#DataScience
Se acaba el año con una de las historias más extrañas y emocionantes que he publicado en EL PAÍS:
15 años en busca del azul: una empresa colombiana descubre y patenta el color más escaso de la naturaleza: https://t.co/SE1pekID36
Último hilo del 2023🧵⬇️
@vargas_pipecdlm@German40432221@ICETEX https://t.co/qgNVYWqsZH y https://t.co/wwEEoS9ehU
uno es para el cifin si ustedes son los deudores solidarios, el otro es en caso de que hagan el estudio para alguien más
@German40432221@ICETEX Hola @German40432221 sigue sin aparecer la opción. Por el momento solo ví que está habilitado para la línea de crédito de posgrados en el exterior.
Yo estoy revisando cada tanto y si veo algo nuevo te comento.
@German40432221@ICETEX@ICETEX Tengo la misma inquietud, es el primer dato que se exige en el formulario y no permite adelantar ninguna otra parte de la inscripción.
@_nattyherrera Éxitos!!! Yo hice la transición de data analyst a data science en algún momento así que cualquier duda o en lo que te pueda apoyar, me escribes ;)
Cada vez que sientas que no le importas a nadie, recuerda que en tu cuerpo tienes miles de millones de leucocitos que darían la vida con tal de protegerte de cualquier enfermedad.
Aquí vemos a un leucocito persiguiendo a una bacteria (vía: David Rogers).
I spent 10 years sharing my keyboard with a brilliant software engineer.
Here are 9 lessons I learned from him:
1. Fast is better than good.
Waiting too long, overthinking, and trying to get things right from the get-go is a mistake. Most of the time, "good enough" is all you need.
2. Enough technical debt is a good thing.
Hating technical debt is nonsense. People just don't know how to take advantage of it. Technical debt means working on what truly matters and deferring anything that can wait.
3. There aren't stupid questions.
"He who asks a question is a fool for five minutes; he who does not ask a question remains a fool forever." Chinese Proverb
4. Communication outweighs technical skills.
Spend twice as much learning how to tell stories than building technical skills. The ability to clearly communicate your ideas is a superpower.
5. Just because you can doesn't mean you should.
Maximize the things you don't work on, learn to say no, prioritize, and delegate. You can only see what matters when you tune out the noise.
6. Share like there's no tomorrow.
People want to be around those who lift them, so share your knowledge indiscriminately. The quickest way to become a linchpin is making those around you successful.
7. Take full responsibility.
Finding justifications is easy. Look inward instead. Learn your lesson, and do better next time.
8. The best code is the one nobody wrote.
Code is a liability. Learn to solve problems by writing as little code as possible. No-code solutions are an underappreciated superpower.
9. If you don't test it, it doesn't work.
Any code that can break will eventually break. If you don’t have automated tests, you are doing it wrong.
@NotionHQ@loom@SlackHQ Summary:
1️⃣ Avoid recurring meetings
2️⃣ Don't use meetings to share information
3️⃣ Start a meeting with agenda & goals
4️⃣ End the meeting with action items & assignees
5️⃣ Have a "pre-meeting triage" template
6️⃣ Plan ahead to avoid exceptions
7️⃣ Book calendar slots for Deep Work
La inteligencia artificial detecta el cáncer de mama 5 años antes de que se desarrolle 😮
Utilizando inteligencia artificial (IA), investigadores del MIT y del Hospital General de Massachusetts desarrollaron un modelo para predecir el cáncer de mama hasta cinco años antes de que se manifieste.
Los investigadores probaron la tecnología con datos de 2009 a 2012 provenientes de 90,000 mamografías de más de 6,000 pacientes del Hospital General de Massachusetts.
El sistema de inteligencia artificial pudo detectar patrones sutiles que no podían ser identificados por humanos en los tejidos mamarios, logrando prever las posibilidades del desarrollo del cáncer.
Este avance permitirá personalizar tratamientos y seguimientos, adaptándose a las necesidades y riesgos específicos de cada paciente.
Además, el modelo es efectivo en mujeres blancas y negras, abordando disparidades raciales en la detección del cáncer.
La inteligencia artificial predijo el 31% de los casos de pacientes de alto riesgo, lo que representa una mejora significativa en la prevención de la enfermedad, ya que las técnicas tradicionales anteriores solo podían predecir el 18% de estos casos.
Los investigadores esperan aplicar este enfoque a otras enfermedades, revolucionando el diagnóstico temprano y la atención médica.
DOI: 10.1148/radiol.211105
Muchos romantizan la idea de trabajar en la playa, pero yo vengo a decirles el por qué es imposible:
1. Te ofrecen cervezas mientras estás en reunión.
2. Las olas del mar te hacen pensar en cosas no relacionadas al trabajo.
3. Te llenas los pies de arena.
4. Te metes al mar y no trabajas.
En conclusión: si van a la playa, es para tomar, divertirse y desconectarse 100% del trabajo.
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🔴 ME HE ENAMORADO... DE UNA IA
Hoy es San Valentín. Y como es el día del amor, vamos a jugar a un juego que pronto veremos cada vez más como una problemática real...
👉 Ligar con una IA
O al menos, intentarlo. Me pongo en el papel de Joaquin Phoenix en Her, y le digo.🧵👇