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[Data Scientist] [Machine Learning] [Big Data] [Scrum Master] [Project Developer]
En el siglo II d.C., el Imperio Romano estaba en su apogeo, con una red de calzadas y rutas comerciales que atravesaban todo el mundo conocido. Pero, en una รฉpoca sin tecnologรญa moderna, ยฟcรณmo lograban los romanos mantener el control sobre un imperio tan vasto? ๐๐ฎ ๐ฟ๐ฒ๐๐ฝ๐๐ฒ๐๐๐ฎ ๐ฒ๐๐๐ฎ๐ฏ๐ฎ ๐ฒ๐ป ๐น๐ผ๐ ๐ฑ๐ฎ๐๐ผ๐. Cada informe enviado por gobernadores y centuriones recopilaba informaciรณn clave: la cantidad de grano almacenado en una provincia, el nรบmero de soldados disponibles, los impuestos recaudados. Con esos datos, los emperadores no solo gestionaban el presente, sino que anticipaban hambrunas, reforzaban las fronteras en riesgo y prevenรญan revueltas antes de que estallaran. Sin saberlo, los romanos aplicaban una forma primitiva de anรกlisis de datos para sostener su dominio.
Desde pequeรฑo, ๐น๐ฎ ๐ต๐ถ๐๐๐ผ๐ฟ๐ถ๐ฎ ๐ฐ๐น๐ฎฬ๐๐ถ๐ฐ๐ฎ ๐ต๐ฎ ๐๐ถ๐ฑ๐ผ ๐๐ป๐ฎ ๐ฑ๐ฒ ๐บ๐ถ๐ ๐ฎ๐๐ถ๐ด๐ป๐ฎ๐๐๐ฟ๐ฎ๐ ๐ณ๐ฎ๐๐ผ๐ฟ๐ถ๐๐ฎ๐ y siempre me impresionรณ cรณmo era posible mantener un imperio sin redes de telecomunicaciones modernas. ยฟCรณmo tomaban decisiones estratรฉgicas sin acceso a informaciรณn en tiempo real? ยฟCรณmo lograban prever crisis y organizar sus recursos de manera eficiente? La respuesta, aunque rudimentaria, se basaba en algo que siglos despuรฉs se convertirรญa en el eje de mi carrera profesional: รฉl ๐ฎ๐ป๐ฎฬ๐น๐ถ๐๐ถ๐ ๐ฑ๐ฒ ๐ฑ๐ฎ๐๐ผ๐
Con esa mentalidad, me formรฉ en Ingenierรญa en Ciencia de Datos en la ๐จ๐ป๐ถ๐๐ฒ๐ฟ๐๐ถ๐๐ฎ๐ ๐ข๐ฏ๐ฒ๐ฟ๐๐ฎ ๐ฑ๐ฒ ๐๐ฎ๐๐ฎ๐น๐๐ป๐๐ฎ ๐ ๐ฎ๐บ๐ฝ๐น๐ถ๐ฒฬ ๐บ๐ถ๐ ๐ฐ๐ผ๐ป๐ผ๐ฐ๐ถ๐บ๐ถ๐ฒ๐ป๐๐ผ๐ ๐ฒ๐ป ๐๐ถ๐ด ๐๐ฎ๐๐ฎ, ๐ ๐ฎ๐ฐ๐ต๐ถ๐ป๐ฒ ๐๐ฒ๐ฎ๐ฟ๐ป๐ถ๐ป๐ด ๐ ๐๐ฟ๐พ๐๐ถ๐๐ฒ๐ฐ๐๐๐ฟ๐ฎ ๐ฑ๐ฒ ๐๐ฎ๐๐ผ๐ ๐ฒ๐ป ๐ง๐ผ๐ธ๐ถ๐ผ ๐ก๐ฒ๐ ๐ง๐ฒ๐ฐ๐ต๐ป๐ผ๐น๐ผ๐ด๐ ๐ฆ๐ฐ๐ต๐ผ๐ผ๐น, ๐ฎ๐ฐ๐ฟ๐ฒ๐ฑ๐ถ๐๐ฎ๐ฑ๐ผ ๐ฝ๐ผ๐ฟ ๐จ๐๐๐ ๐ ๐ฟ๐ฒ๐๐ฝ๐ฎ๐น๐ฑ๐ฎ๐ฑ๐ผ ๐ฝ๐ผ๐ฟ ๐๐๐ , ๐๐ถ๐๐๐๐ฏ ๐ ๐W๐ฆ. Desde entonces, he trabajado en proyectos donde los datos no solo ofrecen respuestas, sino que impulsan estrategias y generan impacto real.
Pero los datos por sรญ solos no bastan. A lo largo de mi carrera, he aprendido que la clave estรก en el equilibrio: la combinaciรณn entre anรกlisis, visiรณn estratรฉgica y trabajo en equipo. Por eso, ๐ฎ๐ฑ๐ฒ๐บ๐ฎฬ๐ ๐ฑ๐ฒ ๐บ๐ถ ๐ณ๐ผ๐ฟ๐บ๐ฎ๐ฐ๐ถ๐ผฬ๐ป ๐๐ฒฬ๐ฐ๐ป๐ถ๐ฐ๐ฎ, ๐บ๐ฒ ๐ฒ๐๐ฝ๐ฒ๐ฐ๐ถ๐ฎ๐น๐ถ๐ฐ๐ฒฬ ๐ฒ๐ป ๐บ๐ฒ๐๐ผ๐ฑ๐ผ๐น๐ผ๐ดรญ๐ฎ๐ ๐ฎฬ๐ด๐ถ๐น๐ฒ๐, ๐ผ๐ฏ๐๐ฒ๐ป๐ถ๐ฒ๐ป๐ฑ๐ผ ๐ฐ๐ฒ๐ฟ๐๐ถ๐ณ๐ถ๐ฐ๐ฎ๐ฐ๐ถ๐ผ๐ป๐ฒ๐ ๐ฒ๐ป ๐ฆ๐ฐ๐ฟ๐๐บ ๐ ๐ฎ๐๐๐ฒ๐ฟ ๐ ๐ด๐ฒ๐๐๐ถ๐ผฬ๐ป ๐ฑ๐ฒ ๐ฝ๐ฟ๐ผ๐๐ฒ๐ฐ๐๐ผ๐.
Porque al final, los datos no son solo nรบmeros en una tabla, sino ecos de decisiones pasadas y seรฑales de futuros aรบn por escribir. Son la forma en que desciframos el mundo, son la forma en la que encontramos orden en el caos
๐ Ingeniero en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en UOC, Universitat Oberta de Cataluรฑa.
๐ Graduado en Programaciรณn Python con certificaciรณn PCAP en Tokio School y acreditado por la UCAM, Universidad Catรณlica de Murcia
๐ Graduado en Big Data Arquitectura y Machine Learning en Tokio School y acreditado por la UCAM, Universidad Catรณlica de Murcia y IBM
๐ Programaciรณn C en 42 Barcelona, campus de programaciรณn de Fundaciรณn Telefรณnica y Generalitat de Catalunya, Departament de Recerca i Universitats
๐ช๐ธ Espaรฑol, Catalรกn, Frances, Ingles
โโโโโโ
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