Charla informativa – Cloud Data Engineering

En la actualidad, las empresas que realizan sistemas de Machine Learning dedican entre el 80 y 90% del tiempo total del proyecto a la preparación de los datos, automatización de los procesos, salida productiva, monitoreo de la solución y evolución de la misma para lograr una implementación exitosa.

Si bien el conocimiento de Machine Learning y estadística es crucial, la mayoría de los skills involucrados en este proceso son específicos y se asemejan mucho a cómo se administra un proceso aunque con un sesgo específico al mundo de los datos.

A medida que crece la demanda en las empresas por soluciones que involucren analítica avanzada, optimización, Machine Learning y Cloud Computing, cada vez toma más relevancia el perfil de Data Engineer y Data Architect.

Participá de la sesión de preguntas y respuestas el jueves 14 de marzo a las 14 hs para conocer los alcances del programa.