#30 claro, lo mío va por ingresos diarios, mensuales, etc. cuánto producto vamos a tener, demanda, margen... es un poco más macro, nunca he hecho modelos de mas de 6 o 7 variables con buen resultado
Cuál sería para ti la definición de big data pq para mi suele estar relacionada con el número de inputs, sources y cantidad de información la verdad
#31 Big Data no es solo volumen, el volumen es una consecuencia. Importa como se ingestan, almacenan, distribuyen, gestionan y explotan los datos, y el ecosistema alrededor, su escalabilidad, su velocidad, etc.
Tu puedes tener 30000 millones de registros y no ser Big Data. Puedes decir que tienes un Data Lake con 100000 millones de registros de datos estructurados y puede seguir no siendo Big Data.
#32 por eso he hablado de sources también hombre... preguntaba pq no se si hay una definición real y específica. Como cualquier término en tech se prostituye.
Como veis el tema de 5G en esto? Servirá para IaaS, ordenadores cuánticos y cosas así?
#31 Para mí son datos que por su complejidad o tamaño no se pueden abordar con las técnicas clásicas. El problema es que a día de hoy es un palabro que vende y a cualquier cosa le meten "Big Data".
#33 Qué tiene que ver los ordenadores cuánticos con el 5G? jaja A los ordenadores cuánticos aún le quedan, para que sean funcionales, existir ya existen, pero no han alcanzado el hito mínimo necesario para que sean útiles, el 5G es prácticamente un hecho. Cuando se empiecen a utilizar los ordenadores cuánticos, el 5G ya habrá quedado eclipsado por otra tecnología superior como mínimo.
#34 Hay mucho humo circulando por el mercado, en España hay poco Big Data actualmente, se de historias de compañias vendiendo Big Data a sus clientes y accionistas y luego pidiendo a terceros soluciones mágicas para implementar para ayer todo el sistema y tenerlo operativo.
#36 habló de capacidad de uso del ordenador cuántico de turno a 2000km de distancia. El 5G es un hecho pero aún no tenemos todo desarrollado para hacer uso completo de esa velocidad
#37 piensa que al única ventaja de un ordenador cuántico es la gran paralelización que entraña. Sobre el cómputo al uso tiene menos eficiencia que un ordenador simple.
#39 Única, como si fuera poca xD. Es una ventaja brutal respecto a un ordenador tradicional, el paralelismo no es poca cosa.
Phd en física y CFGS en informática, con experiencia laboral programando y administrado sistemas.
Si mandas 5 CV a 5 empresas distintas, te llamarán 10 para empezar a trabajar mañana mismo.
Igual exagero, pero tienes un perfil ideal con una base sobre informática que te permite manejarte y, sobre todo, aprender con facilidad y con otra megabase en matemáticas, estadística y análisis científico.
Lo más importante, creo yo, es la capacidad analítica de la persona y no el manejo de X herramienta. Y de eso parece que vas sobrado.
Si quieres trabajo por tu ciudad, lo de siempre: mira la demanda de empleo de Data Scientist y busca los lenguajes/plataformas que más se utilicen y haz algún MOOC sobre ello.
También puedes usar páginas como glassdoor para hacerte una idea tanto global como local sobre tecnologías que piden:
https://www.glassdoor.com/Job/jobs.htm?suggestCount=0&suggestChosen=false&clickSource=searchBtn&typedKeyword=data+scientist&sc.keyword=data+scientist&locT=&locId=&jobType=
Al final, lo más importante para que lean tu CV son los estudios, pero como vas a conseguir trabajo va a ser haciendo una entrevista y en ella deberías centrarte y no en los títulos per se.
Sea como fuere, estaría bien que fueras actualizando tus planes de estudios y de búsqueda de trabajo en el hilo para que otras personas puedan coger ideas.
Estos hilos siempre son de utilidad y más cuando los hacen usuarios como tú.
Ánimo.
Pues un año después de que creara este hilo anuncio que he entrado en el sector de ciencia de datos, empezando ayer. Muchas gracias a todos por vuestros consejos y aportaciones :*
He entrado en este proyecto. Interesantísimo.
#43 Felicidades. Podrías contar un poco cómo ha sido el proceso de aprendizaje, unas conclusiones y consejos generales, etc.
#44 sí, sin problema.
Todo esto empezó con la idea que expongo en este hilo. Gracias a este, conoci a gente altruista que decidió ayudarme. Con @Narop (¡infinitas gracias por tu guía y consejo!) compusimos un CV orientado a ciencia de datos.
Durante este año empecé a formarme para el sector, en concreto:
1) Aprendizaje máquina: con este curso, este libro y este otro libro. Más info aquí.
2) Este track de Ciencia de datos de IBM
3) Este track de python para ciencia de datos
4) Repasé estadística con este libro
Con esto, terminado mi doctorado en física, con mi FP de programación y con un poco de suerte, he conseguido entrar en el sector.
#46 El curso de coursera (IBM) cuánto tiempo te llevó hacerlo? Se puede hacer al ritmo que tú quieras o se realiza tal y como lo estipulan ellos? (Ej: semana 1 - introducción,..., Semana 4 - machine learning, etc)
Estoy intentando cambiar de sector y ése me llama la atención, aunque sería un camino largo, ya que únicamente he realizado un curso de desarrollo web del paro de 500 jodidas horas xD
Un saludo y gracias de antemano!!
Enhorabuena, máquina.
Ahora a ver cuántos llegan preguntando por esos cursillos y se olvidan de sacarse un doctorado en física jajaja.
#53HeXaN:Ahora a ver cuántos llegan preguntando por esos cursillos y se olvidan de sacarse un doctorado en física jajaja.
En 15 años me cuentan
#55 ¡La verdad es que sí! No te voy a mentir, ha sido duro hacer el cambio, me gusta mucho la ciencia y el laboratorio, pero debo ser pragmático. Y este proyecto, para a alizar las dinámicas de mercado legales e ilegales... Promete 
