Resumen de la semana 42 en Damavis

Resumimos las últimas noticias de la semana 42 en Damavis: Nuevo artículo en nuestro Blog, las publicaciones en nuestras Redes Sociales y una nueva oferta de empleo para trabajar con nuestro equipo de Data Scientist.

Blog Damavis

Nuevo artículo en nuestro blog por parte de Guillermo Camps, Data Scientist en Damavis.

En el ámbito de la programación orientada a objetos y en el diseño de software, los principios SOLID son un conjunto de 5 principios que facilitan el testeo, mantenimiento y la legibilidad del código.

Son una buena base para poder desarrollar código en ámbitos colaborativos, como por ejemplo, en el ámbito de la ingeniería de datos. En Los 5 principios SOLID ilustrados en ejemplos sencillos de Python, encontrarás cada uno de estos principios explicados con Python.

Lee el artículo completo aquí:

Visto en redes

Esta semana, hemos conmemorado el Día Mundial de la Estadística y hemos preguntado a los usuarios por los modelos de Machine Learning que prefieren para trabajar.

Día Mundial de la Estadística

El 20 de octubre se celebra el día de la Estadística a nivel internacional, en el que se conmemora la importancia de esta ciencia para disponer de datos e información de calidad que contribuyan a la adecuada toma de decisiones sociales, empresariales y gubernamentales.

Echa un vistazo al post que publicamos en Facebook y Twitter.

¿Con qué tipo de modelos de Machine Learning disfrutas más para trabajar?

Lanzamos la pregunta a nuestra comunidad para que eligieran entre modelos de estadística clásica o modelos de Deep Learning y estos fueron los resultados:

Síguenos en Twitter, Facebook e Instagram para participar y votar en nuestra encuesta semanal de los martes.

Buscamos Senior Data Scientist

Esta semana, hemos publicado una nueva oferta de empleo de Senior Data Scientist para hacer crecer nuestro equipo.

Buscamos un candidato que forme parte del equipo de ciencia de datos, encargado de desarrollar soluciones basadas en modelos estadísticos y de aprendizaje automático para resolver problemas de inferencia, clusterización, predicción y causalidad, entre otros.

Lee la oferta completa aquí y síguenos en Linkedin para estar al día de todas las novedades y nuevas ofertas de empleo.

Próximamente

En el siguiente post hablaremos del Análisis de Componentes Principales (PCA), haciendo una breve introducción donde explicaremos la base matemática que existe tras el método, y, posteriormente, realizaremos la implementación en Python mediante un ejemplo sencillo.

Hasta entonces, te invitamos a ver el resumen de la semana 41 por si te lo perdiste.

Y hasta aquí, el resumen de la semana 42 de este 2021. Anímate a compartir este artículo con tus contactos y no te olvides de mencionarnos para poder leer tu opinión (@DamavisStudio) ¡Nos vemos en redes!
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Laura Rodríguez
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