Podcast de Informática: Brecha Digital

Podcast de informática, donde hablamos de Big Data, Machine Learning, análisis de datos, análisis predictivo, programación, internet, tecnología… Todos los jueves a las 07:00 AM hora española, además de episodios no programados. Lo podéis escuchar en iTunes, en iVoox y en cualquier aplicación de podcast.

Vías de contacto: formulario de contacto, brechadigitalpodcast@gmail.com

Lo que la tecnología se llevó…

Mencionamos negocios que no han soportado la evolución de la tecnología.

Hackea tu futuro, con Emilio Pérez

Día de entrevista a nuestro invitado Emilio Pérez, programador y emprendedor.

01×21 Primer Congreso de Big Data en Sevilla #CBigData

En el podcast de informática de hoy hablamos de nuestras impresiones del Congreso de Big Data organizado por datahack. Han sido cuatro presentaciones muy interesantes sobre Big Data y la implementación de nuevas tecnologías .

Ejemplos prácticos y estudios de desarrollo de nuevos sistemas.

Tal vez nos supo incluso a poco.

01×20 Las 6 leyes de la robótica

Parece mentira cómo pasa el tiempo. Ya llevamos 20 programas. Hoy, nos tomamos la cosa un poco relajados. Hablamos un poco de robots y de bots. No dejamos de pensar que hay un poco de ética en todo esto. Aquí te dejo el programa.

01×19 Ideas de negocio con proyectos Big Data

Cuando empecé el Máster en Big Data, la principal tarea con la que me quebré l cabeza era como implementar todas estas tecnologías. Hoy, en nuestro podcast de informática, hablamos un poco sobre eso, sobre cómo puede ayudar el Big Data. En este caso a la divulgación de la cultura.

01×18 Seguridad Informática para usuarios corrientes

Hoy hablamos de seguridad informática. A veces el sentido común es el menor de los sentidos. Cuando aún no te han tocado el bolsillo, algunos de intentos de estafa pueden llegar a ser incluso humorísticos, o casi.

01×17 Pantallas flexibles, televisores 8K, computación cuántica…lo que trae 2019!

Podcast de informática, veamos las tendencias tecnológicas que nos trae el 2019:

• Preocupación por los datos personales ante los nuevos asistentes digitales domésticos.
• Televisores 8K.
• Pantallas flexibles.
• Coches eléctricos mucho mejores.
• El streaming en los videojuegos.
• Computación cuántica.

01×16 Tendencias de búsquedas en Google en 2018, Big Data con Google Trends

Consulta las tendencias de búsquedas en Google en 2018.

01×15 ¿Qué es Internet?

¿Qué es Internet?

Veamos la historia de Internet.

01×14 Ganar dinero por Internet

Llega un momento en la vida de muchas personas en que deciden emprender o cambiar de trabajo. Piensan ¿qué hay de lo mío?

Hoy, en nuestro podcast de informática, vemos las mentiras y verdades de ganar dinero por internet.

Ganar dinero por afiliación.
Ganar dinero con info-productos.
Ganar dinero con tienda online.
Ganar dinero con Adsense.
Ganar dinero haciendo porno.
Ofrecer tus servicios.

01×13 Artículo 13, #saveyourinternet

Salvar internet. En nuestro programa 13 hablamos del ya famoso Artículo 13 de la Reforma de la Ley de Copyright de la Unión Europea: Explicamos el artículo, el momento de aprobación en el que está y nuestra opinión al respecto.
Las consecuencias de su aprobación serían nefastas para el Internet que conocemos en este momento y las grandes plataformas de contenido (que son grandes damnificadas también) están realizando campaña para que todos los usuarios conozcan dichas consecuencias.

01×12 4 noticias de Inteligencia Artificial

Big data para ser inmortal.

El primer comercial de TV escrito solo por inteligencia artificial

Nadie sabe cómo la IA de Google sabe tu sexo solo con mirarte la retina.

Estados Unidos quiere restringir la exportación de tecnologías de inteligencia artificial.

Tip de Carlos: La NASA quiere vender vuelos comerciales al espacio utilizando de sus cohetes.

Tip de Laura: Energía: Adaptar la potencia que tenemos contratada a nuestro consumo real!

01×11 El Machine Learning mató al Big Data

Todos pensamos que para tomar decisiones data-driven debemos tener grandes grandes cantidades información. En realidad, no debe porqué tener que ser así. Veamos un caso de éxito del Machine Learning que ahorró decenas de miles de euros a una empresa sin usar una enorme cantidad de datos ¿cuánto es enorme cantidad de datos?

Cualquier persona lo puede hacer desde su casa. Se reducen los costes.Se trata de dar valor al negocio.

El Machine Learning es el killer del Big Data. Es el que da el resultado!

Ejemplo de Machine Learning aplicado a una empresa hotelera:
Se estudian datos de reserva de una cadena hotelera y basándonos en su histórico se puede predecir la cantidad de anulaciones de reservas, con esto la empresa consigue:
Controlar los overbookings, si saben aproximadamente las reservas que se van a anular pueden ofrecer esas habitaciones dos veces!
Gestionar el personal.
Además podemos llegar a conocer qué tipos de clientes son los que vienen, la nacionalidad por ejemplo: esto nos lleva a poder preparar los menús asociados a esos tipos de clientes, las actividades que puede ofrecer o incluso el idioma que necesitarán los empleados de recepción.

En un caso real una cadena hotelera pudo ganar 120.000 euros más solo aplicando estas técnicas que no tienen que tener una enorme inversión detrás ni sofisticados hardware….solo unos buenos pocos datos y el machine learning bien aplicado.

Pero……Nos hemos vuelto locos con el Big Data y el Machine Learning y pensamos que estos son el paradigma de la revolución tecnológica y los que nos aportarán herramientas de predicción infalibles! Pero no siempre es así y tantos datos y análisis nos puede llevar a confusiones.

Hay muchas correlaciones que se cumplen sin usar mucha lógica y para ello hay una web en EEUU www.tylervigen.com que muestra lo absurdo que pueden ser esas correlaciones que cumplen con todas las características de buenas predicciones usando bases de datos públicas, por ejemplo:

La evolución de los suicidios es paralela al ritmo de inversiones en ciencia espacial.
Los divorcios en Maine con el consumo de margarina.
El consumo de per cápita de pollo con las importaciones de petróleo en EEUU.

Tip de Carlos: Firefox ESR – Para el uso del DNI digital y más!
Tip de Laura: Educación Digital en el entorno familiar : empantallados.com

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01×10 10 Casos de uso reales de Big Data. Podcast de Informática

En el programa 10 queremos hacer un guiño a los diez casos de uso reales de Big Data en los que se ha aplicado Big Data y las consecuencias de esta aplicación:

L: Reelección de Obama en 2012: tuvo un centenar de personas trabajando el análisis de datos en tiempo real. Lo que hicieron fue recoger datos a pie de campo y realizar un feedback muy rápido vía notificaciones email por parte del equipo online (se mejoraba en tiempo y eficiencia); o detectar los nichos en los que funcionaría mejor la publicidad en TV cruzando datos de los votantes con otros demográficos, audiencias, precios de publicidad, programas… (se mejoró en impacto y segmentación). Con todo esto, el equipo de Obama optimizó la comunicación y mejoró la respuesta del electorado afín, permitiendo no malgastar recursos, tiempo y dinero en los votantes que no eran partidarios de su partido.

C: En el deporte, como es el caso del fútbol. Hay cámaras que graban los partidos recogiendo información de los jugadores y la pelota. Se recoge una gran cantidad que después es analizada por los expertos. Esta información es después utilizada para el mercado de fichajes, por ejemplo. Sin embargo, no se tienen esos datos en cuenta durante un partido, en España. Durante el mundial de Brasil, Alemania le ganó a la anfitriona mediante el uso del big data, analizando toda la información de su adversario.
L: Deportes de pelota. El ejemplo lo tenemos en la película Moneyball de Brad Pitt, en la que un equipo de béisbol ficha a un economista que se dedica a fichar jugadores infravalorados que luego eran bastante rentables, y no lo hicieron por intuición si no por estudios estadísticos. Hoy en día casi todos los equipos tiene un analista de datos para sus fichajes.
C: Mediante el uso de la inteligencia artificial y big data, en estados unidos consiguieron que las compañías aseguradoras arreglaran con mayor rapidez los tejados de las casas tras el paso de un tornado.

L: Big Data y el crimen: Gracias a la implementación de una aplicación basada en Big Data, que coteja toda la información censal de cada barrio estadounidense de Massachusetts, ha sido posible predecir en un 68 por ciento si ocurrirá un crimen en un área determinada, lo que ha permitido desarrollar un mapa de riesgo. Esta aplicación estudia la incidencia delictiva, la movilidad de la población, su información laboral e incluso su perfil psicológico y ayuda a la policía a realizar acciones para evitar los actos delictivos.
C: Cuando un avión llega al aeropuerto necesita una infinidad de puntos de mantenimiento que resolver. Con el uso del big data, pueden ponerlo a punto a tiempo para poder despegar en el siguiente vuelo. A tener en cuenta que un motor de un avión en un vuelo de Londres a Nueva York genera 10 terabytes de datos cada 30 minutos.
L: Estudio de comportamiento de compras en los supermercados, para ofrecernos las mejores ofertas e intentar adivinar lo que necesitamos comprar. Curioso el caso del padre que llegó bastante mosqueado a una tienda en Minneapolis ya que a su hija de 16 años le estaban mandando cupones de descuento en ropa de bebé, la tienda se disculpó y pasados un par de meses fue el padre el que tuvo que hacerlo ya que su hija estaba embarazada! La tienda lo supo antes que el padre ya que ella había comprado productos típicos de embarazadas.
C: Para el mantenimiento predictivo de los molinos generadores de energía.
L: Software para evitar plagios. Curioso el caso de un colegio bastante elitista en EEUU donde el profesor tras haber enviado un trabajo para el verano decició usar un software antiplagio en los trabajos y todos los alumnos sacaron un cero y fueron tachados de tramposos, en este caso los padres pidieron un análisis más exhaustivos y descubrieron que el software lo que hacía era buscar coincidencias de tres o más palabras, algo que es bastante fácil ya que muchos alumnos podrían usar “El libro habla de…” “ El autor se refiere a….”
C: La capacidad de procesamiento de plataformas de análisis de big data nos permite ya decodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos. Todo esto va a permitir encontrar tratamientos nuevos y comprender mejor las enfermedades. Habrá millones de dispositivos generando millones de datos distribuidos en millones de personas. Los ensayos clínicos del futuro serán estudios realizados en los datos. En la universidad de Toronto, en la unidad de neonatos, por ejemplo, monitoriza y graba los latidos del corazón y los patrones de respiración. Ha logrado desarrollar un algoritmo que es capaz de predecir una infección 24h antes de que aparezca, el equipo médico puede intervenir en un entorno en el que cada hora cuenta.

01×09 Cuarta Revolución Industrial y Lenguajes de programación

Cuarta Revolución Industrial
Deloitte ha publicado el “Informe de Impacto Global de 2018” y nos quedamos con varios puntos que nos llaman mucho la atención porque constatan lo que nosotros ya comentamos en el podcast “Profesiones del Futuro” y en nuestra presentación como Brecha Digital: tenemos que montarnos en el carro de la tecnología o nos quedamos fuera!

El 65 por ciento de los niños de la escuela primaria trabajarán en trabajos que no existen hoy en día
Para 2030, uno de cada cinco trabajadores no tendrá ni siquiera una educación básica
750 millones de adultos en todo el mundo son analfabetos; dos tercios son mujeres
2 mil millones de empleos serán reemplazados por la automatización para 2030

Nos estamos enfrentando a un desafío global crítico: un abismo en rápido crecimiento entre un mundo tecnológicamente avanzado y millones de personas que no están preparadas para participar en él.

Para ello será necesario que haya muchos programadores….

Lenguajes de Programación
Hoy comentamos los lenguajes de programación más usados a Octubre de 2018, para ello usamos la lista Tiobe:

https://www.tiobe.com/tiobe-index/
Java: + 20 años. Usado por Amazon y Linkedin y en el que está basado el sistema operativo Android (15000 millones de dispositivos lo usan)
C: Uno de los lenguajes más complicados para principiantes.
C++: Uno de los más difíciles de aprender, es uno de los lenguajes que más rendimiento ofrecen
Python: Uno de los mejores lenguajes para iniciarse en la programación, facilita la creación de código legible y fácil de entender. Usado en las webs de Instagram, YouTube o Reddit.
……Podéis ver el resto en el listado…..

Carlos recomienda que escojamos el lenguaje de programación que vayamos a aprender en función de lo que queramos desarrollar y de la cantidad de trabajo y retribución que nos ofrezca. Actualmente la mejor opción es empezar con Python y si queremos profundizar más seguir con Java. Con estos dos lenguajes en los próximos años no faltará el trabajo!

Tip de Carlos! Pensad bien vuestra decisión porque el futuro está cambiando muy rápido y nos tenemos que adaptar a él!

Tip de Laura! Google Mirror

01×08 Dinero, cacharros y Machine Learning

Hoy sale a la venta Amazon Echo que es el altavoz inteligente que ha lanzado Amazon y que se sirve de su asistente virtual Alexa. En otros países lleva tiempo a la venta (EEUU 2014) pero hasta hoy no ha salido en español, hoy comienza la preventa.

¿Qué es un altavoz inteligente y qué hace? Es un dispositivo idéntico a un altavoz que tendremos que tener conectado al wifi de casa en un lugar céntrico, reconocerá nuestra voz a través del asistente virtual y podremos pedirle que nos diga el tiempo que hace fuera, que nos ponga nuestra canción favorita o que nos informe de las últimas noticias. Además de la voz también será controlado por apps. Y si disponemos de domótica en casa o de enchufes inteligentes (Amazon 15 Euros aproximadamente) también podrá controlar el consumo de energía y apagar y encender los electrodomésticos.

Pero Echo no está solo (99 Euros), existen otros que incluso ya están a la venta:

Google Home con el Asistente de Google (149 Euros)
Homepod de Apple con su asistente Siri (349 Euros)
Movistar Home con el asistente Aura (79 Euros) asociado servicios de Movistar.

Todo esto es posible por el Machine Learning!!!!

¿Qué le aportamos a ellos? ¿Estamos pagando por que nos espíen? ¿Merece la pena lo que cuesta para lo que nos aporta? ¿Es solo moda?

Tips de Laura: Atari Breakout y Google en 1998
Tips de Carlos: El lado oscuro de Carlos

01×07 Curiosidades Machine Learning & IA & Big Data

Laura GL asiste a un evento de Energía y Tecnología. Dejan bastante claro que las utilities se tienen que subir al carro del Big Data, la IA y el Machine Learning. Esto es porque generan muchos datos y hay que sacar partido de ellos.

La energía y la tecnología también están relacionadas porque las nuevas tecnologías necesitan mucho consumo de Energía para funcionar. Por ejemplo: Blockchain con las criptomonedas consumen muchísima energía para minarlas. Google consume ella sola como 200.000 hogares, vamos, como todo Pamplona.

Tesla con los puntos de recarga que tiene en el mundo ya ha generado energía para ir y venir 1100 veces a la luna.

Los gadgets o aparatitos van a llegar pronto a nuestros hogares para que le regalemos a las empresas todos nuestros patrones de consumo, vamos nuestra vida. Incluso ya existe una empresa que sabe nuestros forma de vida poniendo aparatos para medir el ruido de las casas, así saben si estamos o no allí.

El Big Data, como el sexo adolescente, porque todo el mundo habla pero nadie lo hace, es el futuro! Ya con Machine Learning se predicen impagos, consumo, generación, precios….

Google va a dictar tus correos
Google aplica cada vez más inteligencia artificial a todos sus productos. Esta vez la implementación se va a realizar sobre gmail. Va a implementar un sistema que sugiere frases completas para contestar tus correos. No se trata del simple “ok”, o “gracias”. Un ejemplo sencillo es que si redactas un email un fin de semana, te sugiere que lo termines con un “Feliz fin de semana”.

¿Cuál es el papel de los humanos en la cuarta revolución industrial? Esta ha sido una de las preguntas que un miembro del parlamento le ha realizado al robot.

Tips de la semana
Tip de Laura: Tiempo de Uso de Iphone

Tip de Carlos: ¡¡¡¡ averigua los comentarios de un usuario en youtube !!!! Sí, puedes ver qué comenta un amigo, tu pareja tus hijos,… imaginación y cotilleo al poder.

Espero que os guste el programa y gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en iTunes, vuestros me gusta y comentarios

01×06 ¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning. Esta semana hemos empezado un curso de introducción al Machine Learning y aprovechando vamos a explicaros para humanos (no frikis) lo que es y dónde lo usamos en el día a día.

01×05 Tecnología y atascos, Big Data y Energía

Esta semana hablamos de los atascos en las ciudades, de cómo podemos minimizarlos con el uso de la tecnología y la reciente inmersión de nuevos medios de transporte como el patinete eléctrico y las consecuencias que está teniendo. Además comentamos el caso de una Comercializadora de Energía que se ha diferenciado del resto usando tecnología Big Data para darle un beneficio a sus clientes. En los Tips: Google Lens y la seguridad de nuestra cuenta de Facebook después del ataque recibido.

01×04 Profesiones del Futuro

Hoy hablamos sobre las profesiones del futuro. De aquí a pocos años, el avance de la tecnología y la digitalización, provocarán que se pierdan muchos trabajos. A cambio van a aparecer muchos trabajos nuevos. El sector de la informática es muy prometedor.

Además, hablaremos de una aplicación de Big Data.

¿Hay trabajo para ti en el futuro? Averígualo.

01×03 IBM Watson Analytics con Pedro Sánchez

Programa en el que hablamos sobre IBM Watson Analytics aplicado a los políticos españoles. En este caso se trata de IBM Watson Analytics for Social Media y Pedro Sánchez. Esta fantástica herramienta de IBM nos permite realizar análisis sobre temas en concreto sin necesidad de tener un dataset. Por otro lado, Laura GL nos hablará sobre las medidas tomadas por la ministra para bajar el recibo de la luz, para pagar menos luz. ¿Serán efectivas?

01×02 Google vs Taxi vs Uber-Cabify

Hoy hablamos sobre la inteligencia artificial de Google. Sobre cómo es capaz de distinguir el contenido de nuestras imágenes y vídeos y poder ver qué cosas aparecen en ellos. En una primera experiencia, nos ha tratado de vender objetos de vídeo de youtube que hemos visto.

01×01 Presentación

Presentación del podcast Brecha Digital. En este programa nos presentamos quienes somos, por un lado Carlos ZR y por otro Laura GL. Además de nuestras profesiones, en el campo tecnológico, somos alumnos de Big Data en la universidad Pablo de Olavide de Sevilla.