Damavis Blog
Nueva actualización en nuestro blog por parte de nuestro Data Scientist Gabriel Garau.
En esta ocasión presentamos una aplicación de programación dinámica para resolver la serie de Fibonacci.
La programación dinámica es un método de programación que consiste en fraccionar un problema complejo en problemas más pequeños, generalmente de forma recursiva. Estos problemas se resuelven de uno en uno, normalmente guardando los resultados ya calculados para evitar cálculos redundantes.
Es importante elegir una forma eficiente de abordar un problema, incluso cuando hay diferentes alternativas que dan el mismo resultado. En este caso, vemos que utilizando un enfoque de programación dinámica, la carga computacional se reduce drásticamente, especialmente a medida que aumenta el número de cálculos anidados.
Puedes leer el artículo completo a continuación:
Predicción de demanda y pricing dinámico
Desde Damavis, presentamos nuestro modelo de predicción de demanda hotelera y una estrategia de pricing dinámico con el fin de maximizar los beneficios esperados.
La estructura del documento se organiza por secciones. En la sección 2 describimos el conjunto de datos usados. En la sección 3 presentamos el modelo para la predicción de la demanda a futuro, basado en series temporales. En la sección 4, explicamos cómo se usa la predicción anterior para generar posibles escenarios futuros mediante simulaciones de Monte Carlo. En la sección 5, estudiamos el efecto que tiene el precio sobre la demanda a partir de los datos históricos.
Estos resultados serán usados en la sección 6 para calcular el precio óptimo sobre las simulaciones generadas en la sección 4. En la sección 7 presentamos los resultados obtenidos en cada una de las secciones anteriores. Finalmente, en la sección 8 resumimos el trabajo realizado y proponemos posibles líneas de mejora.
Puedes leer el artículo completo a continuación:
Oportunidad laboral
¡Ampliamos nuestro equipo de ingenieros de datos! Nuestros valores más importantes son la calidad en nuestro equipo y el servicio ofrecido, por lo que damos mucha importancia a las personas que forman parte del equipo.
Es igual de importante que se cumplan los requisitos por parte de los candidatos como por nuestra parte. Así que antes de decirte qué buscamos, te contamos qué ofrecemos:
- Trabajo en equipo de grandes profesionales con años de experiencia en el sector del big data y la inteligencia artificial.
- Trabajo en remoto y conciliación laboral.
- Formación contínua con titulaciones oficiales.
- Acompañamiento por parte de nuestros Data Engineer Heads durante las primeras semanas (o el tiempo que se requiera) para conseguir una adaptación total al entorno de trabajo y producción.
- Reuniones diarias de seguimiento para la resolución de dudas y consultas, además de para poder estar al día de todo lo que ocurre en los distintos equipos de trabajo.
- Nuevos equipos de trabajo y proyectos cada cierto tiempo para poder adquirir nuevas experiencias y afrontar nuevos retos.
- Sueldo acorde a los conocimientos y responsabilidades que se van adquiriendo.
Algunos de los valores más importantes en Damavis:
- Trabajo en equipo
- Calidad
- Conocimiento
- Asertividad
- Efectividad
- Eficacia
- Sostenibilidad
Y ahora, si crees que encajamos como lugar de trabajo para ti, te contamos qué estamos buscando en nuestro nuevo Data Engineer: OFERTA LABORAL
Visto en redes
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Scala 3 ya está aquí
Después de 8 años de trabajo, 28.000 contribuciones, 7.400 solicitudes y 4.100 problemas cerrados, Scala 3 por fin está disponible. Desde la primera contribución del 6 de diciembre de 2012, más de cien personas han contribuido al proyecto.
Hoy en día, Scala 3 incorpora las últimas investigaciones en teoría de tipos, así como la experiencia de la industria de Scala 2. Se ha podido observar lo que funcionó bien (o no tan bien) para la comunidad en Scala 2. Basándose en esta experiencia se ha creado la tercera iteración de Scala – fácil de usar, aprender y escalar.
A continuación, el enlace a Git: Scala 3
DELPHI, un framework de inteligencia artificial que predice la investigación de alto impacto
Investigadores del MIT han diseñado un marco de aprendizaje automático que, calculando sobre el gráfico histórico de la investigación científica, es capaz de predecir el impacto futuro de la misma.
Los investigadores consideran que DELPHI es una herramienta que puede ayudar a los humanos a aprovechar mejor la financiación de la investigación científica, identificando diamantes en bruto en tecnologías que de otro modo podrían languidecer y ofreciendo una vía para que los gobiernos, las organizaciones filantrópicas y las empresas inversoras apoyen la ciencia de forma más eficiente y productiva.
Aquí tienes el enlace al artículo completo: Using Machine Learning To Predict High-Impact Research
Google I/O 2021: Being helpful in moments that matter
El Google I/O de 2021, por primera vez totalmente gratuito y virtual, dio esta semana su pistoletazo de salida, dejándonos una gran cantidad de novedades de Android y otros de productos de Google.
Y hasta aquí, el resumen de la semana 20 de este 2021. Anímate a compartir este artículo con tus contactos. ¡Nos vemos en redes!
Att, Damavis
