En esto de la tecnología, cada día nos enfrentamos a nuevos desarrollos, avances, tendencias, metodologías, etc. Todo se mueve a un ritmo vertiginoso. Tanto es así, que hace unas semanas vi una charla en la DevOps Talks Conference de Melbourne.

En ella, aparece uno de los ponentes, Sasa Savic y comienza a hablar de Machine Learning y DevOps, para finalmente poner sobre la mesa un nuevo concepto, MLOps y decir que el nuevo Unicornio en el entorno de predicción había dejado de ser el Data Scientist y que ese título ahora recaía sobre el Ingeniero de Machine Learning. (Me creí morir).

En los últimos años de mi vida he dedicado gran cantidad de horas de estudio, trabajo, práctica, y divulgación, además de haber sacrificado tiempo con la familia. Todo con el propósito de alcanzar la meta marcada allá por el 2012, y completar mi perfil con competencias propias del Científico de Datos. Esta posición es considerada en multitud de foros internacionales como el ‘Unicornio‘. Mezcla de Negocio, Estadística y Tecnología a grandes rasgos. Aunque también ha recibido otros títulos como, por ejemplo: “la profesión más sexy del siglo XXI”. Entenderéis, por tanto, la poca gracia que me hizo ver esa ponencia.

Resulta que cuando lo tengo justo delante, van y quieren cambiar el enfoque.

Con esto quiero dejar presente, que por muy claro que se tenga la meta, siempre surgirán alternativas, opciones y/o nuevas posibilidades que nos hagan repensar si el enfoque es correcto o no. Pero si, por otro lado, estás convencido de ello, no dejes que ninguna “moda” te haga cambiar de opinión. Porque siempre lograrás tu máximo de productividad trabajando en aquello que verdaderamente te emociona.

“Lograrás tu máximo de productividad trabajando en aquello que verdaderamente te emociona”

Bueno, pues dejando atrás la “guasa previa”, he de comentar que, efectivamente el vídeo de la charla tiene puntos interesantes, y a mí me ha servido para explorar ciertos aspectos en los que anteriormente no había profundizado. Tales como:

  • Diferentes formas de persistir el modelo predictivo una vez ha sido validado y debe pasar a producción. En todos los desarrollos previos, siempre he trabajado con SQL Server 2016 R o la actual SQL Server 2017 R / Python. En ambas instancias, la persistencia del modelo la realizaba incluyendo dicho modelo en una tabla de la propia base de datos. Esto simplificaba mucho el proceso de predicción, ya que todas las acciones pueden ser realizadas mediante Procedimientos Almacenados TSQL. Ya que los scripts de R y Python pueden ser incluidos directamente dentro del propio procedimiento.
  • Que Microsoft permita usar R y Python dentro de la Suite de Business Intelligence, es sin duda una enorme ventaja.
  • Utilizar herramientas de DevOps para desplegar de una forma más eficiente y controlada los desarrollos predictivos. Valorar positivamente el concepto de MLOps.
  • Continuar con el desarrollo de soluciones predictivas encapsuladas en contenedores Docker.
  • Destacar la figura del Ingeniero de Machine Learning como un perfil muy necesario dentro del equipo de Ciencia de Datos.

Para mí, todos estos perfiles nacidos alrededor del Dato juegan un papel fundamental en la implantación de soluciones de Analítica Avanzada, y cualquier paso que una compañía quiera realizar en este sentido, debe contar con un amplio grupo de perfiles para completar ese EQUIPO que llegue a conseguir la tan ansiada Transformación Digital.

Con esto quiero dejar claro que, dentro del proceso de Data Driven no hay unos perfiles estrella, sino que es la suma de competencias de las personas involucradas, la que sin duda hará más o menos accesible el resultado deseado. Por muchos unicornios que nos quieran colocar.

NOTA: En una de las últimas actualizaciones de Microsoft Power Bi, ya puedes trabajar con Python para el desarrollo de gráficos “customizados”. La opción de código R ya llevaba bastante tiempo disponible.

 

Alberto Alonso Marcos

Business Intelligence Architect | Soluciones Microsoft | SOGETI España

Acerca de alb3rtoalonso

Soy un enamorado del poder de los datos. Entusiasta de la mejora y formación contínua. A lo largo de estos últimos años, he trabajado sobre las diferentes áreas de Data Management, para grandes compañías como Cyndea Pharma, beIN Sports, MediaPro, Himoinsa, Liberty Seguros y Airbus Defense & Space, Essity. En ellos, he llevado a término, proyectos de analítica avanzada y modelaje predictivo. Formo parte del grupo de expertos tecnológicos a nivel Mundial de mi actual compañía, denominado SogetiLabs. Dentro del mismo soy el responsable global del círculo de Machine Learning, lo que me permite tener una visión general de los desarrollos del grupo, así como motivar a los compañeros hacia el campo del ML y participar activamente en la creación de buenas prácticas. Mi espíritu de competidor es el que impulsa a seguir mejorando. Si bien, como buen jugador, sé comportarme correctamente cuando gano, y cuando pierdo. Me gusta el trabajo en equipo, tanto con compañeros de la organización como con terceras personas (clientes, compañeros de otras consultoras, etc). Con la implicación de todos, el desarrollo siempre es más eficiente. Habituado a trabajar entorno de desarrollo sobre metodologías ágiles. A mis compañeros les sorprende mi dedicación al estudio de nuevas tecnologías y metodologías. No hay semana en la que no participe, consuma o asista a algún ‘meet up’. Intento divulgar el conocimiento a través de mi presencia en internet; web, blogs, Kaggle, Github, Twitter. En definitiva, dedico gran parte de mi tiempo de ocio en curiosear acerca de la tecnología y sus múltiples usos. Actualmente estoy cursando el Máster Universitario de Ciencia de Datos en la UOC, soy licenciado en Farmacia por la Universidad San Pablo CEU, además de haber realizado un Curso Superior de Dirección Empresarial por el IFE de Madrid y finalizado el Grado Superior de Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma. A día de hoy desempeño el rol de Data Scientist dentro del equipo de Inteligencia de Negocio y Analítica Avanzada de Sogeti España. He sido aceptado como integrante del grupo internacional de tecnología SogetiLabs. También pertenezco al Grupo de Usuarios de Power Bi en España.

1 comment on “El Rey ha muerto, larga vida al Rey

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