Data-Centric AI: por qué más datos no significa mejores modelos
El cambio de paradigma en machine learning: invertir en calidad de datos, no en modelos más grandes. Herramientas y prácticas para implementarlo.
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DataOps: cómo Netflix y Spotify gestionan datos a escala
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El 90% de tus datos son basura que nadie sabe procesar
Por qué las empresas compran IA sin tener los datos listos. El problema de la fontanería de datos.
Data Fabric: qué es y por qué te importa
Arquitectura unificada de datos sin importar dónde estén. Qué significa para un data engineer y cómo se relaciona con lo que ya usas.