Episodios, resúmenes y capítulos

Mati presenta su proyecto de Ragnarok Online (servidor custom "Payón Stories"): un simulador de eventos para encontrar el mapa más rentable de farmeo en senis por hora. Parte de la estrategia ingenua de valor esperado (probabilidad × precio del ítem), que igno…

El episodio 213 de enCoders presenta los tests de no inferioridad, una familia de tests de hipótesis que sirve para decidir si una alternativa (más barata, cómoda o con otro beneficio) pierde, como máximo, un margen aceptable de efectividad respecto a un están…

El episodio 212 analiza cómo una organización grande (ejemplo hipotético de 10.000 empleados y unos 3.500 asientos de Claude Enterprise) puede hacer más con el mismo presupuesto, ante la tendencia de la industria hacia el pago por uso de tokens. Se discuten la…

El episodio 211 de enCoders trata sobre las skills de Claude: qué son (una carpeta con un `SKILL.md`, descripción y recursos o scripts opcionales que se cargan bajo demanda) y cuándo conviene crearlas. Mati intentó probar skills populares como Superpowers y Co…

El episodio presenta una introducción a Dataform, la herramienta de Google (integrada con BigQuery y GCP) que se enfoca en la "T" de ELT. Se plantea que en sistemas productivos conviene evitar SQL puro, que se rompe, no escala y se vuelve difícil de mantener. …

El episodio 209 de enCoders trata sobre Claude Enterprise y los problemas de gestionar una cuenta de empresa. La diferencia clave frente a las licencias individuales y Teams es que Enterprise funciona con pago por uso (el "taxímetro") en lugar de límites con t…

En este episodio, Cinthya Vergara (doctoranda en la Universidad Adolfo Ibáñez, con trayectoria en análisis de datos y colaboradora del magíster) conversa sobre cómo la IA generativa está cambiando la educación, la contratación de juniors y la ciberseguridad. S…

El episodio 207 explora qué debería saber hoy un data scientist en la era de la IA generativa. Mati propone que no hay una respuesta única: lo que se necesita depende de la industria, el seniority, el rol y la empresa. Revisan ofertas de trabajo reales y concl…

El episodio 206 presenta Quarto y Positron, dos herramientas de Posit (antes RStudio), y por qué son útiles para un data scientist. Joshua Kuroiwa, invitado que usa R desde hace unos 15 años, aporta su experiencia y comentarios. El presentador propone Quarto c…

El episodio 205 de enCoders explica cómo escalar la IA dentro de una empresa grande generando impacto y controlando el riesgo. Se distinguen tres niveles: la estrategia de IA (de una situación A a una B, validada por los líderes), el gobierno de IA (priorizaci…

Sebastián Fuentes, ingeniero físico de la USACH, cuenta su camino hacia la visión computacional a partir de una pregunta sobre la evasión en el transporte público de Santiago, que derivó en el problema de contar pasajeros en los buses. Explica cómo las cámaras…

El episodio 203 de enCoders presenta Spec-Driven Development (SDD), una técnica para desarrollar con agentes de IA que se apoya en especificaciones escritas en lugar de prompts sueltos (vibe coding). Rodo la compara con TDD: cambia la herramienta que define qu…

Felipe Vildoso, Head of Data & Analytics de Yolwen y Pronto Paga (fintech y neobanco bajo el holding Worldwide Payments), cuenta su trayectoria profesional y cómo armó un área de datos desde una base de business intelligence incipiente. Plantea una estrategia …

En este episodio Ester Bravo, con más de 10 años en analítica de datos y hoy llevando IA generativa a producción en banca, retail financiero, automotriz y buró de crédito, explica por qué casi ningún piloto de IA llega a operar (estiman un 5%, y la mitad de es…

Mati intenta "vibecodear" en directo la reconstrucción 3D de sus audífonos a partir de ~22 fotos, con el fin de diseñar luego un case a medida con Blender e imprimirlo en 3D. Su primer intento, hecho fuera de stream, fue un fracaso: la nube de puntos mostraba …

En el cuarto y último episodio de la serie de arquitectura de software, Cris explica qué son el forward proxy, el reverse proxy y el load balancer, y cómo se relacionan con VPN, API Gateway, colas y Kubernetes. El forward proxy está del lado del cliente (VPN, …

El episodio 198 aclara la confusión alrededor del término "loop", que designa dos cosas distintas. La primera es `/loop` de Claude Code, una función que programa un cron para repetir una tarea cada cierto tiempo mientras la sesión esté abierta (hasta unos 7 dí…

El episodio 197 compara las arquitecturas batch y real-time para poner modelos de machine learning en producción, usando como ejemplo hipotético a una aerolínea (TAM Airlines) en Google Cloud Platform. El caso batch es una predicción diaria de ocupación de vue…

En el episodio 196, Mati hace una sesión de "vibecoding" en vivo con Codex (en PowerShell y Visual Studio Code) de un proyecto de ciencia de datos en dos horas. El problema es encontrar el "mejor departamento para comprar" con datos scrapeados de Portal Inmobi…

En el episodio 195, Rodolfo y los participantes del chat explican qué es Harness Engineering: la evolución del prompt engineering y del context engineering, en la que además de darle contexto a un LLM se define qué puede hacer y cómo. El arnés se compone de to…

Ester Bravo, que trabaja en datos y es cofundadora de una startup de desarrollo organizacional, explica qué es el prompt injection: ocultar una orden dentro del texto que recibe un agente de IA para que la obedezca. Lo distingue de la alucinación, el data pois…

En este episodio 193, tercera parte de la serie sobre arquitectura de software para data scientists, Mati cuenta cómo montó un scraper de departamentos (Playwright y Chromium) en AWS con Docker, ECR, GitHub Actions y proxies, y lo duro que fue configurar roles…

En el episodio 192 se hace una introducción a la teoría de probabilidades, partiendo de los fundamentos teóricos (teoría de conjuntos, espacio muestral Omega, medida, sigma álgebra y axiomas de Kolmogorov) y avanzando hacia lo que se usa en la práctica. Se exp…

Episodio conversado sobre organización personal y de equipo en el trabajo, motivado por la sensación de estar siempre disponible, colapsado o sin avanzar. Parten de un artículo según el cual el multitasking no existe: lo que hacemos es cambiar de contexto y ar…

En el episodio 190, sexta y última parte de la serie de algoritmos y estructuras de datos (ADS), se repasan patrones útiles para entrevistas técnicas que no se habían tratado: búsqueda binaria, algoritmo greedy, programación dinámica, dividir y conquistar, y r…

El episodio 189 de enCoders es el segundo de la serie "from scratch": se implementan desde cero K-Means y DBSCAN, dos algoritmos clásicos de clusterización (aprendizaje no supervisado). Matías explica la intuición y programa K-Means (centroides, distancia eucl…

El episodio 188 de enCoders es la segunda sesión sobre arquitectura de software. Cris repasa la sesión anterior: cada problema de arquitectura es un "copo de nieve" que depende del contexto, y las tres leyes son que todo es un tradeoff, que hay que documentar …

El episodio 187 de enCoders (ADS, parte 5) reúne tips para entrevistas técnicas tipo LeetCode, aplicables también a entrevistas técnicas en general. El método propuesto es hablar en voz alta, repetir el problema con palabras propias, hacer preguntas aclaratori…

El episodio 186 de enCoders construye un Random Forest desde cero para entender su intuición, usando el dataset de cáncer de mama de scikit-learn (569 filas, 30 variables numéricas) y código generado por GPT y revisado por Matías. Se parte del concepto de spli…

El episodio 185 de enCoders introduce la arquitectura de software desde la perspectiva de la ciencia de datos y la ingeniería. Los conductores sostienen que la arquitectura no es un campo reservado a expertos con certificados, sino un proceso de tomar decision…

Cuarto episodio de la serie de algoritmos y estructuras de datos al estilo LeetCode para entrevistas técnicas. Repasa qué es un grafo (nodos y aristas, dirigido o no dirigido, ciclos y DAGs) y cómo modelar un problema como grafo, con el tablero de ajedrez y lo…

El episodio 183 de enCoders, grabado el 17 de marzo de 2026, repasa varias noticias del momento. Se comenta el conflicto entre Anthropic y el Pentágono por los límites éticos de los LLM, que terminó dando publicidad a Anthropic. Se debate si la IA puede progra…

El episodio 182 de enCoders es la tercera parte de la serie de Algoritmos y Estructuras de Datos (ADS) y presenta dos técnicas para problemas tipo LeetCode: Two Pointers y Sliding Window. Se explican con dos problemas: Two Sum II (arreglo ordenado, suma objeti…

El episodio 181 de enCoders explica qué se entiende por "agente" de IA dentro de una organización y propone clasificarlos en siete categorías: chat básico, low code, integrados en aplicaciones, agentes de código, agentes a medida, multiagente y autónomos. Se a…

En este episodio Mati presenta una app que construyó "vibecodeando" con un LLM: una casa de apuestas casera tipo Polymarket hecha con FastAPI, pensada como juego interno de oficina. La app está desplegada en línea (Render, plan gratuito) y usa SQLite con SQLAl…

El episodio 179 de enCoders introduce Terraform, una herramienta de infraestructura como código (IaC) de HashiCorp que permite crear, modificar y destruir recursos en la nube (máquinas virtuales, buckets, redes) a partir de archivos declarativos. Se parte de l…

El episodio 178 de enCoders es la tercera parte de la serie sobre GCP. Cris explica cómo construye un videojuego web tipo idle/clicker, con un robot asistente (Aira), sobre Firebase y otros servicios de GCP, como forma de aprender haciendo. Se revisan Google A…

En el episodio 177, el conductor presenta una introducción práctica a MLflow, una herramienta para versionar modelos de machine learning, registrar parámetros, métricas y artefactos, y servirlos como API. Explica la motivación (olvidar qué configuración dio qu…

En este episodio, Mati explica las estrategias para cortar documentos en chunks dentro de un sistema RAG y una técnica de rerank para mejorar la recuperación. El contexto es su proyecto de un asistente RAG para las reglas del juego de mesa Gloomhaven, donde bu…

En esta segunda parte de la serie sobre algoritmos y estructuras de datos, Rodo presenta las estructuras basadas en grafos: grafos dirigidos y no dirigidos, matrices y listas de adyacencia, árboles, árboles binarios de búsqueda y heaps. El hilo conductor es qu…

El episodio 174 de enCoders es una sesión práctica sobre la librería SHAP, que continúa el episodio 163, donde se explicó la intuición matemática de los Shapley values. Con un dataset de precios de casas (California housing) y un `RandomForestRegressor`, se re…

El episodio 173 de enCoders es el especial de Año Nuevo, grabado el 30 de diciembre de 2025, sobre predicciones y apuestas. Mati abre con un quiz de predicciones sobre IA y tecnología para 2026 y los presentadores comentan algunas respuestas (Gartner, Google f…

El episodio 172 de enCoders es el especial navideño: un capítulo conversacional en el que Mati prepara casi todo el material con ChatGPT (trivia, recuento del año de IA generativa y recap de los capítulos del podcast). Se juega una trivia de 12 preguntas sobre…

En este episodio (grabado el 16 de diciembre de 2025) Cris explora y ordena su mapa mental de los servicios de Google relacionados con IA, junto a Mati y Rodrigo. Distingue tres frentes: servicios de uso personal (Google One y Google AI Pro/Ultra, con Gemini, …

En este episodio (E170) Rodo, Mati y Cris conversan sobre cómo desarrollar intuición matemática para ciencia de datos. El mensaje central es que no basta con ver videos o leer libros: hay que hacer ejercicios, dibujar, programar los métodos desde cero y explic…

En este episodio, Santiago (Chago), ingeniero comercial y data scientist autodidacta, presenta BPMN (Business Process Model and Notation), un estándar gráfico para modelar procesos de negocio, adoptado por la OMG y recogido en una ISO. Explica sus elementos (p…

El episodio 168 de enCoders presenta GitHub Actions como herramienta de CI/CD (integración y despliegue continuo) aplicada a proyectos de machine learning. Rodo explica los conceptos básicos (eventos, workflows, jobs, steps, acciones, runners) y los usos típic…

El episodio 167 de enCoders explica qué es un RAG (retrieval augmented generation) y cómo evaluar si funciona bien. En la primera parte se construye un mini RAG de juguete de principio a fin. Usa 20 documentos sobre el juego de mesa Gloomhaven, embeddings de O…

El episodio 166 de enCoders abre una serie sobre algoritmos y estructuras de datos en el contexto de entrevistas técnicas. Los conductores discuten si estas entrevistas siguen siendo relevantes en la era de GPT. Concluyen que importan sobre todo en empresas co…

Segunda parte de la serie sobre liderazgo, presentada por Cris con Mati, Rodo y Martín. El episodio no es técnico, pero se plantea como clave para el desarrollo profesional de quien trabaja en datos, sea líder o liderado. Se define al líder como quien tiene un…

Sebastián Tinoco, Senior Data Scientist en Accenture y exprofesor del curso "Laboratorio de programación científica para ciencia de datos" del magíster de la Universidad de Chile, cuenta su trayectoria: de estudiar comercial y economía a la ciencia de datos, p…

El episodio 163 de enCoders presenta la teoría detrás de la interpretabilidad de modelos de machine learning, centrada en los Shapley Values y en SHAP. Rodo explica por qué las fórmulas tienen sentido. Primero ubica la interpretabilidad frente a la explicabili…

En este episodio, Cris y Ester presentan "Join: Shadow of Dawn" (el nombre aparece como "Joen/Join" en el ASR), su primer videojuego, desarrollado durante aproximadamente año y medio en fines de semana junto a sus trabajos. Es un juego arcade top down 2D de do…

El episodio 161 de enCoders presenta Polars (librería de DataFrames escrita en Rust, con wrapper para Python) y el formato Parquet como alternativa eficiente a Pandas y CSV cuando se trabaja con volúmenes grandes de datos. El anfitrión cuenta su experiencia co…

El episodio 160 de enCoders repasa noticias recientes de IA. Se comenta Sora 2 de OpenAI, cuya mejora clave es la física y el audio incluido, y se discute su coste y su impacto en medios, creadores y concentración de poder. Se prueba un prompt de video con Mid…

El episodio 159 de enCoders explica qué es el Data Leakage (filtración de datos) en Machine Learning: información que se cuela donde no debería y produce métricas demasiado optimistas. Se presentan cuatro tipos principales: target leakage, temporal leakage, fe…

El episodio 158 de enCoders revisa, dos años después, herramientas que el podcast probó antes en streams: generación de imágenes (Crayon, Stable Diffusion, Midjourney, GPT, Nano Banana), clonación de voz con ElevenLabs, GPT-3 frente a GPT-5 en matemáticas, y u…

Episodio dedicado a Positron, el IDE para data scientists creado por Posit (la empresa detrás de RStudio). Se presenta como un fork de Visual Studio Code que integra consola interactiva, explorador de variables, visor de tablas, gráficos, ayuda y soporte nativ…

El episodio 156 de enCoders trata sobre liderazgo, entendido de forma amplia (no solo en empresas) y con una visión personal del anfitrión. Se plantea que el liderazgo parte de querer mejorar la situación actual, tener una visión de largo plazo y mostrar deter…

El episodio 155 de enCoders explora n8n, una herramienta de automatización de flujos con cajitas (drag and drop), y evalúa si sirve en producción. Mati la probó con un caso real: fotografiar una boleta de almuerzo grupal, enviarla por Telegram, extraer los íte…

En este episodio (grabado el 19 de agosto de 2025) los conductores comentan principalmente el lanzamiento de GPT-5, ocurrido el jueves 7 de agosto. Mati, usuario de pago intensivo, opina que mejora en código y precisión, pero es más lento, más frío que GPT-4o …

En el episodio 153 de enCoders, Sebastián Urbina (27 años, ingeniero industrial, AI engineer, con magíster en Ciencia de Datos de la Universidad de Chile) cuenta su experiencia construyendo una arquitectura para transcribir y analizar audios de call center a e…

El episodio 152 de enCoders se centra en Claude Code, el asistente de código de Anthropic que funciona desde la terminal o un IDE. Chris cuenta su primera experiencia con él, tras haber usado Cursor. El grupo compara el uso por chat (copiar y pegar) con el uso…

El episodio 151 de enCoders repasa, en formato de mitos y verdades, creencias frecuentes sobre la ciencia de datos, con énfasis en por qué existen y hasta dónde son ciertas. Se discute que el científico de datos no debe saber todo, sino un poco de todo y profu…

Yair Linker, con unos 11 años de experiencia en roles de datos, cuenta cómo pasó de empleado a freelancer y a liderar un pequeño equipo de tres personas. Detalla su modelo: un diagnóstico o PoC de unas 3 a 4 semanas antes de cada proyecto, tarifa fija sin nego…

En este episodio de noticias, grabado el 15 de julio de 2025, el equipo comienza buscando empresas que ofrezcan proyectos reales para el curso de proyecto de ciencia de datos del máster de la Universidad de Chile. Luego repasan la polémica de Grok 3, cuyo syst…

Mati presenta un prototipo de asistente de reglas para el juego de mesa Gloomhaven, construido con RAG en una hora y media (con ayuda de GPT) y conectado a Discord como bot. El prototipo responde bien en inglés, pero falla en español porque usa el manual en in…

El episodio 147 de enCoders explica la reducción de dimensionalidad con foco en la intuición geométrica de tres métodos: PCA, t-SNE y UMAP. Se parte de qué es una dimensión en datos tabulares, imágenes, audio y texto, y de por qué reducirlas: menos costo compu…

En la segunda parte de su DeepDive sobre LLM, Cris explora cuánto cuesta generar un millón de tokens, comparando tres vías: consumir una API (OpenAI, Claude, etc.), arrendar GPUs en la nube por hora, o comprar hardware propio. Explica que los precios de las AP…

El episodio 145 de enCoders entrevista a Sile (SileExplica), una VTuber con avatar de científico que crea tutoriales de Excel en TikTok, YouTube y Twitch mientras estudia un máster en ciencia de datos y busca trabajo. Cuenta cómo llegó al mundo VTuber, los err…

En el episodio 144 los conductores prueban librerías de análisis exploratorio de datos (EDA) automático sobre un dataset de Kaggle que clasifica personas como extrovertidas o introvertidas (siete variables más el objetivo, unas 3.000 filas). Revisan ydata-prof…

Segunda parte de la serie en la que Alexangel Bracho construye un chatbot de WhatsApp que responde con OpenAI a partir de una base de conocimiento creada desde un PDF. En esta sesión todo corre en local, sin servicios de nube (se evita Cloud Run y los costos s…

El episodio 142 de enCoders ofrece una introducción a la intuición geométrica del álgebra lineal, apoyada en dibujos en la pizarra y en la serie de videos de 3Blue1Brown. Se parte del plano cartesiano, los vectores y las proyecciones, y se llega a R^n, la inde…

El episodio 141 de enCoders (grabado el 20 de mayo de 2025) repasa noticias de tecnología e IA. Se comentan los anuncios de Google I/O (el modelo de video Veo 3, mejoras en Google Meet, la suscripción de unos $250 mensuales) y se debate si pagar cerca de $200 …

El episodio 140 de enCoders presenta Apache Airflow, una plataforma en Python para orquestar procesos batch (no streaming) mediante DAGs (grafos dirigidos acíclicos). Se explica por qué dividir un proyecto de datos en módulos con entradas y salidas encaja con …

El episodio 139 es la primera parte de un "deep dive" sobre LLMs, centrada en cómo elegir un modelo dentro de una empresa. Cris explica que, en un entorno empresarial, el uso de LLMs escala y puede costar desde cientos hasta millones de dólares. Por eso convie…

El episodio 138 de enCoders explora Kaggle: qué es, cómo funcionan sus competencias (datos, métrica definida, leaderboard público y privado), qué más ofrece (datasets, notebooks, discusiones, cursos) y qué técnicas usan quienes compiten. Se explican con detall…

Alexangel Bracho (Alex), Data Science Tutor en Tripleten con maestría en física fundamental, presenta un chatbot de WhatsApp que responde preguntas restringidas al contenido de un PDF (por ejemplo, un CV), combinando la API de Meta, Python/Flask, Docker, Googl…

El episodio 136 de enCoders, grabado el 15 de abril de 2025, mezcla noticias de IA con conversación sobre trabajo en datos. Se discute si se puede confiar en los benchmarks de los nuevos modelos (Gemini, Qwen, Mistral, GPT-4.1) y se concluye que conviene mirar…

En este episodio (E135) se presenta Great Expectations Core (GX Core), la librería de Python gratuita para controlar la calidad de datos, y se muestra una demo paso a paso con el objetivo de incluir un checkpoint dentro de un pipeline de desarrollo. Se explica…

El episodio 134 de enCoders presenta MCP (Model Context Protocol), el estándar abierto de Anthropic para conectar LLM y agentes con sistemas de software determinísticos (APIs, bases de datos, herramientas). Cris explica que un servidor MCP actúa como middlewar…

En este episodio Daniel Hernández, con unos 20 años en seguridad y formación en electrónica e ingeniería industrial, explica por qué la ciberseguridad importa en una empresa. Parte con la historia de la disciplina y sigue con ransomware, responsabilidad del em…

El episodio 132 de enCoders aborda la inferencia estadística: cómo estimar parámetros de una población a partir de una muestra, ya que medir a toda la población suele ser inviable. Se motivan los conceptos con dos casos históricos (John Snow y el mapa del cóle…

El episodio 131 es la quinta sesión de la serie sobre productivización. Explica para qué sirve el archivo `.env`: guardar credenciales y rutas que cambian según el usuario o la máquina, y que no se suben al repositorio. Muestra cómo cargarlo en Python con `pyt…

En este episodio (E130) Mati presenta su recorrido para entender el paper "Attention is all you need" (2017), el origen de los Transformers y de los LLM. Explica primero el contexto: modelos secuencia a secuencia, redes recurrentes (RNN/LSTM), el framework enc…

Ricardo Muñoz, ingeniero civil industrial con magíster en gestión de operaciones, doctorado y emprendedor de consultoría analítica, cuenta cómo compatibilizó dos doctorados con un trabajo de tiempo completo en la industria (banco, consultoría, telco). Sostiene…

El episodio 128 de enCoders presenta una herramienta en desarrollo para generar shorts de forma automática con inteligencia artificial, con el fin de promocionar el canal de YouTube y el de Twitch. Cris muestra la primera versión (MVP). La aplicación carga un …

El episodio 127 de enCoders es la primera "mock interview" en vivo del podcast: Miguel, con experiencia en procesamiento de datos con Spark en banca, se postula simuladamente a un puesto de Data Scientist (Junior) en el equipo de compliance del banco BBVA. La …

El episodio 126 de enCoders, grabado el 28 de enero de 2025, comenta la semana en que se anunció el proyecto Stargate (una inversión de 500 billones de dólares en infraestructura de IA) y salió el modelo chino DeepSeek (V3 y R1). DeepSeek se presenta con rendi…

En este episodio (el cuarto de la serie sobre productivización) Rodrigo muestra cómo pasar de un modelo ya entrenado a un script de ejecución que evalúa datos nuevos y entrega un resultado accionable, y luego presenta un pipeline multilenguaje (R y Python). Re…

En este episodio Cris presenta la continuación del tema de agentes: un chatbot propio construido con PydanticAI para gestionar el conocimiento que consume (videos de YouTube, podcasts, libros, texto) y poder consultarlo después con resúmenes y comparaciones. E…

En esta segunda parte sobre Ragnarok Online, Mati cuenta cómo llevó a producción, en la nube, un modelo para detectar oportunidades de compra barata en el mercado del juego (comprar barato y vender caro con la moneda virtual "seni"). La estrategia "naive" calc…

El episodio 122 de enCoders, grabado el 31 de diciembre de 2024, es un episodio corto de fin de año. El equipo conversa sobre cómo celebran (o no) Navidad y Año Nuevo, y sobre sus planes y promesas para 2025. Opinan que no es urgente ponerse al día con los age…

En este episodio especial de Nochebuena (grabado el 24 de diciembre de 2024), los conductores de enCoders hacen una recapitulación relajada del año y responden preguntas del chat. Opinan que en 2025 la ciencia de datos seguirá demandada, pero con mucho más pes…

En este episodio (120 de enCoders), Rodo presenta la tercera parte de una serie sobre un proyecto de ciencia de datos que pasó de un Jupyter Notebook a una estructura ordenada con pipelines, logs y salidas guardadas. El foco es la reproducibilidad: poder ejecu…

En este episodio, Cris (con Rodo y Mati) proyecta cómo cambiarán las empresas con la IA generativa en 2025. Parte de cómo funciona hoy una organización: visión, decisiones, acciones, información continua, experiencia, comunicación y feedback. Luego plantea que…

En el episodio 118 de enCoders, Mati presenta la regresión lineal desde un enfoque matemático-intuitivo y con casos de uso reales (algo modificados) de su trabajo. Explica la idea de la recta que minimiza la suma de los residuos al cuadrado (OLS). Justifica po…

El episodio 117 de enCoders es una charla abierta de noticias, videos y librerías. Se discute si los LLM pueden mejorar la detección de phishing y estafas (con el riesgo de que los atacantes también los usen para personalizarlas), y qué es TinyML: modelos pequ…

John Atkinson, director del magíster de Inteligencia Artificial de la Universidad Adolfo Ibáñez, conversa sobre su trayectoria en IA y procesamiento de lenguaje natural, y sobre sus dos libros: uno de analítica textual y uno nuevo sobre modelos de lenguaje (LL…

En este episodio, Rodo continúa la serie sobre cómo llevar un Jupyter Notebook ajeno a un proyecto estructurado y productivo. Se repasa la evolución del repositorio mediante tags de git: paso de Jupyter a Quarto, ambientes virtuales, reestructuración en carpet…

En este episodio Cristian explica cómo se comunican los programas entre sí y por qué esto importa a quien trabaja en ciencia de datos, por ejemplo para poner un modelo en producción. Repasa los protocolos de comunicación (REST, gRPC, WebSocket, SOAP, colas de …

El episodio 113 de enCoders es una demo en vivo de cómo llevar un proyecto de ciencia de datos desde un Jupyter Notebook monolítico (el entregable de un bootcamp, con rutas absolutas y todo mezclado) a un proyecto estructurado y modular. El presentador convier…

El episodio 112 de enCoders presenta "La Trifuerza: Business Skill", la segunda parte de una terna sobre las habilidades de un Data Scientist (la primera se trató en el episodio 43). Se apoya en una charla de David Stephenson sobre seis habilidades de negocio,…

Rodrigo Assar, ingeniero matemático con doctorado y pasado académico en la Facultad de Medicina, cuenta su transición desde la academia y la bioestadística hacia la ciencia de datos en la industria (hoy en SoftServe). Explica cómo pasó de R y MATLAB a Python, …

El episodio 110 de enCoders presenta a Elon Musk como figura para "aprender de él": se repasa su trayectoria empresarial (Tesla, SpaceX, Neuralink, The Boring Company, xAI, X, y sus empresas anteriores como Zip2, X.com/PayPal y SolarCity), sus desafíos, los me…

El episodio 109 de enCoders trata sobre cómo construir un currículum y qué hacer al llegar a un trabajo nuevo. El mensaje central es pensar siempre en el público objetivo: los sistemas ATS, el reclutador de recursos humanos (que dedica pocos segundos al primer…

Conversación con Mathyu Cardozo, desarrollador full stack con experiencia en IA, sobre ingeniería de software. Explica qué separa el front del back, qué es una API y cómo se consume (JSON, ejemplo de la PokéAPI). Compara Angular y React, y monolitos con micros…

En este episodio de noticias (grabado en vivo durante las fiestas patrias chilenas) se comentan varios temas. Rodo retoma el artículo «There's a right way to be wrong», sobre cómo incorporar el costo económico de los errores (falsos positivos y falsos negativo…

El episodio 106 de enCoders es una introducción conceptual a las series de tiempo y al forecasting, basada en el libro gratuito *Forecasting: Principles and Practice*. Se explica por qué el forecasting aparece en casi toda empresa (demanda, inventario, finanza…

El episodio 105 de enCoders presenta los servicios de IA empresariales de NVIDIA. Parte de la historia de la compañía (de las tarjetas gráficas para videojuegos a base de la IA gracias al cómputo paralelo y CUDA) y de cómo se fabrican los chips en TSMC. Luego …

En este episodio (grabado en vivo, titulado E104) se discute qué es un portafolio, por qué es útil y cómo construirlo. Se aclara que no es obligatorio, pero sirve para demostrar con pruebas lo que se afirma en el currículum y diferencia al candidato por su pro…

El episodio 103 repasa varios servicios de Oracle tras un taller al que asistió Cris en las oficinas de Oracle cerca de San Francisco. Oracle es un actor pequeño entre las nubes (cerca del 7% del mercado frente a cerca del 30% de AWS), pero conocerlo ayuda a c…

En este episodio (102) se repasan métodos de clustering con foco en la intuición de cada algoritmo. Se parte de qué es clusterizar y su utilidad práctica (por ejemplo segmentar clientes para marketing personalizado), y se describen cuatro familias: basada en c…

El episodio 101 de enCoders presenta el proyecto «juguete» de Matías: intentar hacerse millonario en el servidor Payon Stories de Ragnarok Online usando ciencia de datos. La idea es comprar barato y vender caro cartas e ítems, aprovechando el historial de prec…

El episodio 100 de enCoders es una edición especial de celebración, en formato "chatting" relajado, donde los presentadores (Chris, Rodo y Mati) hablan de sí mismos además de ciencia de datos. Responden preguntas del público: cómo usar un modelo de predicción …

Javier Huerta, data scientist en ZeroFox (ciberseguridad) y ex colega de Entel, cuenta su trayectoria (analista cuantitativo en una AFP, Entel y ZeroFox) y presenta una introducción al procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la influencia de los Transformers…

En este episodio de noticias del mes, el equipo comenta el supuesto proyecto Strawberry/Q* de OpenAI y los cinco niveles de inteligencia de los LLM (chatbots, razonamiento, agentes, innovación, organización). Revisan el hackeo del prompt de sistema de Claude 3…

En este episodio (E97) se presenta una introducción conceptual y práctica al Reinforcement Learning (aprendizaje reforzado). Un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno, recibiendo recompensas por sus acciones, y lo que va actualizando es…

El episodio 96 presenta el "manifiesto de programación" de los anfitriones. Es un conjunto de buenas prácticas internas, creado hace unos 5 años, para ciencia de datos aplicada en empresas y equipos de trabajo, no en academia ni en desarrollo individual. Prime…

En este episodio Gonzalo Ríos (ingeniero civil matemático, magíster en ciencia de la computación y doctor en modelación matemática de la Universidad de Chile) cuenta sus emprendimientos, en especial Niuro, y explica los procesos gaussianos. Niuro es una plataf…

El episodio 94 explica cómo crear una estrategia para implementar inteligencia artificial en una empresa, tomando como base el libro "Your AI Survival Guide" (abril 2024) y la experiencia del presentador. Se justifica el tema con estimaciones de McKinsey y otr…

El episodio E93 repasa noticias de las últimas semanas y algunas más antiguas. Parte con Apple Intelligence: un Siri mejorado e integrado con las apps, procesamiento local con una nube privada para tareas pesadas, integración con OpenAI y requisitos de hardwar…

En este episodio (E92) Mati presenta el web scraping desde la perspectiva de un científico de datos: extraer información de páginas web para guardarla y usarla en análisis o modelos. Como caso práctico scrapea la página de comparación de precios Canasta (en pl…

Entrevista a Rodrigo Osorio (25 años, ingeniero industrial de la PUCP, trabaja en Perú con un equipo mayormente en Chile) sobre su camino hacia la ciencia de datos y su visión de la IA generativa. Cuenta cómo pasó de Visual Basic y PHP a Machine Learning duran…

En este episodio 90, grabado el 21 de mayo de 2024, los conductores repasan las noticias de las últimas semanas. Comentan el lanzamiento de GPT-4o (más rápido, con mejor memoria de contexto y con demos de voz, tutoría educativa y entrevistas) y sus límites: si…

En este episodio (E89) Rodo muestra cómo prepara clases usando Quarto, partiendo de un material base ya existente: un Jupyter Notebook sobre test de hipótesis. Lo convierte a `.qmd`, lo renderiza y lo va afinando con el modo visual y el modo source, imágenes, …

En este episodio, Cristian (con Rodrigo como coanfitrión; Mati no pudo asistir por enfermedad) explica qué implica llevar una aplicación de GenAI, en concreto un RAG sobre un PDF, desde una prueba de concepto a un entorno productivo. Parte de la demo del capít…

En este episodio (grabado en vivo el 30/04/2024) Mati presenta la inferencia causal y el paquete CausalImpact de Google. Primero explica los conceptos base: causa y efecto, variables confusoras (confounding), "correlación no implica causalidad" y la paradoja d…

Pablo Larraguibel, cofundador y CEO de Teradomus, cuenta su trayectoria: ingeniería civil industrial, siete años en la industria (estudio, proyectos, analytics, operaciones), una Dark Kitchen en pandemia y luego una plataforma que conecta pacientes con el kine…

En este episodio (E85) los conductores de enCoders discuten cómo diseñar pruebas de selección para cargos de ciencia de datos, análisis de datos y MLOps, y por qué conviene que puedan corregirse automáticamente cuando llegan decenas o cientos de postulantes. C…

El episodio (que el presentador numera como capítulo 83) trata sobre buenas prácticas de ciberseguridad aplicadas a ciencia de datos, tema poco discutido según los anfitriones. Parte del hackeo de la librería de compresión XZ, ocurrido unas dos semanas antes d…

El episodio 83 de enCoders presenta las metodologías de trabajo en ciencia de datos: por qué importan, qué riesgos reducen y cómo se comparan los frameworks más conocidos (KDD, CRISP-DM y TDSP de Microsoft). Los presentadores explican que una buena metodología…

En este episodio (E82), Matías y Rodo (Rodrigo) comparten su experiencia de varios años usando R en el trabajo, en lugar de la mirada clásica de "cómo usar R". Parten criticando un artículo de pros y contras de R vs Python que contiene mitos (R no sirve para B…

En este episodio (E81) Cristian, Rodrigo y Matías conversan sobre cómo se evalúa a un Data Scientist o a un equipo de datos en las evaluaciones anuales o semestrales de una empresa. Separan la evaluación formal de la empresa del feedback continuo que debe dar …

En este episodio (el 80) se continúa la conversación sobre Visual Studio Code orientada a ciencia de datos. Primero se muestran macros (extensión de macros ligada a settings.json y keybindings), snippets de usuario y atajos de teclado útiles. Luego se repasan …

Moisés Flores, IT Software Architect, explica en qué consiste su rol: responsable de que la arquitectura de punta a punta (persistencia, microservicios, integraciones, eventos) sea escalable, resiliente y segura. Trabaja en una plataforma B2B con 260.000 clien…

En este episodio de enCoders se revisa el setup de Visual Studio Code y las extensiones más útiles para un científico de datos, según el uso real del anfitrión. Se parte por Git (Git Graph, Git History, GitLens), luego manejo de archivos y proyectos (Project M…

En este episodio (E77) se explica cómo crear un ambiente de desarrollo analítico propio en la nube, usando un servidor Linux (Ubuntu) en AWS en lugar de depender de servicios pagados como SageMaker o Databricks. Se comparan las arquitecturas posibles: local (W…

En este episodio de enCoders (E76) se presenta Dash, una librería de Python para construir dashboards interactivos que se integra muy bien con Plotly. Se compara con alternativas como Power BI, Tableau y Shiny: Dash gana en flexibilidad y personalización, pero…

El episodio 75 de enCoders trata sobre cómo documentar proyectos de ciencia de datos de forma colaborativa. Los conductores sostienen que la documentación es uno de los cuatro pilares de un proyecto, junto con los datos, el ambiente de explotación y el control…

El episodio explora cómo los presentadores descubren temas de ciencia de datos en dos plataformas: Medium (blogs, con membresía de pago que remunera a los autores) y Reddit (foros organizados en subreddits). Se hace en vivo y sin preparación: se revisan artícu…

El episodio trata sobre cómo diseñar e implementar un proceso de onboarding (inducción) para Data Scientists. El presentador, con apoyo de Mati, argumenta que sin inducción aparece la "entropía" organizacional: deuda de conocimiento, ineficiencia, tareas irrel…

En este episodio, Mati cuenta su experiencia real usando Midjourney (plan básico de pago) para crear unas 30 cartas ilustradas de un juego de mesa chileno sobre gente que toma, con un estilo de dibujo consistente. Revisa precios (planes por horas de GPU, no po…

En este episodio Mati y Cris prueban Midjourney en vivo (plan básico de pago, unos 10 USD al mes) con un caso real: generar unas 30 imágenes para un juego de mesa de cartas. Repasan el costo frente a DALL·E, el uso desde Discord, los términos de servicio y el …

El episodio 70 de enCoders es un ejercicio de predicciones para 2024 en inteligencia artificial, apoyado en videos de DeepLearning.AI (con entrevistas a CEOs y CTOs) y en otras referencias que se compartirán por Discord. Los temas centrales son la generación d…

El episodio 69 de enCoders es el resumen del 2023 en ciencia de datos e IA, un año que los anfitriones describen como un "punto de inflexión" dominado por la inteligencia artificial generativa (ChatGPT, Midjourney, ElevenLabs, Runway, Gemini). Se repasa qué ta…

Episodio de resumen de la EVIC 2023 (Escuela de Verano de Inteligencia Computacional), en el que se repasan las charlas que los presentadores consideraron más interesantes o comprensibles. Se tratan la privacidad en ML (k‑anonimidad, privacidad diferencial), l…

En este episodio de enCoders, los conductores entrevistan a Daniel Fischer, quien fue su jefe y mentor en Cuprum y Entel, y hoy lidera el área de Data Science de Anasac, un grupo agroindustrial presente en varios países de Latinoamérica. Daniel cuenta cómo est…

El episodio es la segunda parte de una serie sobre modelos de lenguaje: tras repasar el flujo de consulta con embeddings visto en el capítulo anterior (chatbot para PDF), se explica cómo crear un asistente virtual con IA. Se define el asistente como una "perso…

En este episodio (continuación de una charla anterior) se presenta Quarto, la herramienta de programación literaria que nace como rebranding de R Markdown y que funciona con R, Python, Julia y otros lenguajes. Se explica su flujo (archivo .qmd → engine knitr/J…

En este episodio (E64, versión larga) los conductores preparan la charla que darán en la PyCon sobre Jupyter Notebooks en el ambiente laboral. Parten distinguiendo "notebook" como concepto general (cuaderno con código ejecutable) de Jupyter Notebook, y explica…

En este episodio (E63, grabado el 14/11/2023) se introduce la programación orientada a objetos (OOP) en Python y se explica cuándo es útil para quien hace análisis de datos. La conclusión central es que en análisis de datos muchas veces basta el estilo imperat…

Milenko Brzovic, líder de un equipo de datos en un banco chileno (antes Data Scientist en Entel), conversa sobre la gestión de roles de datos: cómo llegó a la jefatura, qué proporciones de roles conviene tener y qué habilidades hacen falta para liderar. Cuenta…

En este episodio, Rodolfo (con Cris, Mati y comentarios del chat) presenta una charla sobre MLOps ilustrada con memes. Parte de por qué surge la disciplina: los modelos en producción fallan por cambios en los datos, múltiples usuarios, necesidad de reentrenar …

El episodio explica cómo desplegar un modelo analítico de riesgo de crédito (Random Forest entrenado con datos sintéticos y guardado en pickle) como una API web segura. Se cubre por qué conviene exponerlo como API en lugar de distribuir un ejecutable, y la dif…

En este episodio (E59, grabado el 17 de octubre de 2023) se presenta Git a nivel intermedio, orientado a quienes trabajan en ciencia de datos, análisis e ingeniería de datos. Se explica por qué versionar código evita archivos tipo "versión final final", y se r…

El episodio 58 de enCoders es una sesión de estudio en la que Mati presenta lo que aprendió sobre sistemas recomendadores, un tema que debe manejar en su nuevo trabajo. Parte con una pregunta del chat sobre cómo practicar código (escribirlo uno mismo y entende…

En este episodio Cris presenta un analizador de PDF construido con modelos de lenguaje (LLM). Antes de mostrar el código, el grupo conversa sobre el uso de LLM en la empresa: latencia, costo, throughput, calidad y privacidad de los datos. Se discute si usar mo…

El episodio 56 de enCoders trata sobre la crisis de reproducibilidad (o replicabilidad) en la ciencia y en el trabajo diario con datos. Se distinguen cuatro conceptos: repetibilidad (mismo experimento, mismo laboratorio), replicabilidad (otro laboratorio), rep…

El episodio resume la charla "Avoiding Data Pitfalls" de Ben Jones y su libro del mismo nombre, que reúne errores frecuentes al trabajar con datos y los agrupa en siete tipos, de los cuales se tratan los primeros cinco. Se revisan casos concretos: meteoritos y…

El episodio 54 de enCoders es el primero dedicado por completo a los grandes modelos de lenguaje (LLM). Se aclara cómo se relacionan inteligencia artificial, machine learning, deep learning, ciencia de datos, Big Data y análisis de datos, y se explica que los …

Episodio especial de aniversario (1 año ininterrumpido de streams semanales, episodio 53) de enCoders, con un formato relajado y sin tema técnico central. Los tres conductores reaccionan a videos de TikTok sobre estadística, roadmaps de Data Science, trucos de…

El episodio 52 de enCoders, que cierra el primer año del podcast, trata sobre técnicas de debugging aplicadas a ciencia de datos y su uso en Visual Studio Code. Se explica el origen del término "bug" y se repasan tips generales: hacerse las preguntas correctas…

El episodio 51 de enCoders es un taller sobre cómo iniciar un proyecto de analítica avanzada (Data Science y Machine Learning) en una empresa, desde el punto de vista técnico y no desde la gestión de proyectos. Se organiza en tres ejes: metodología (documentac…

En este episodio del podcast enCoders se debate si Excel tiene lugar en la ciencia de datos. Matías defiende, con matices, saber usarlo: no por su capacidad técnica, sino porque permite ganar confianza y credibilidad ante equipos de negocio, hacer análisis en …

El episodio 49 de enCoders trata sobre cómo enseñar y transmitir información técnica, algo clave para trabajar en equipo, estandarizar prácticas y hacer buenos traspasos de proyectos. Los conductores repasan herramientas de apoyo: pizarras físicas (tiza vs. pl…

El episodio presenta Snakemake, una herramienta en Python para orquestar flujos de datos (inputs, parámetros, Script y outputs) de forma reproducible, sirviendo para productivizar modelos y dejar proyectos analíticos ordenados. Snakemake detecta qué Scripts, p…

Episodio de preguntas y respuestas (AMA) con dudas del chat de Twitch. Se habla de la importancia de Spark/PySpark y Databricks en el mercado, de los modelos de ensamble (Random Forest, XGBoost, AutoML) y de los conceptos que debe entender alguien no técnico q…

En este episodio, dedicado a la dimensión de "hacking skills" de la "Trifuerza" (mentalidad de negocio, analítica avanzada y hacking skills), los conductores explican por qué un Data Scientist debe dominar más que programar: entender infraestructura, sistemas …

El episodio abre con una larga sesión de preguntas del chat: cursos y bootcamps, si un magíster sube el sueldo, rangos salariales en Chile, normalización de direcciones, grandes volúmenes de datos (Spark, Glue, Snowflake) y cómo buscar trabajo tras un tiempo c…

El episodio 44 contrasta los modelos de propensión (estimar la probabilidad de que un cliente haga algo, como abandonar Netflix, o "churn") con los modelos de uplift, que estiman cómo responde cada cliente a una acción concreta, por ejemplo un descuento. Un mo…

El episodio 43 de enCoders trata sobre gestión del conocimiento (knowledge management): cómo una empresa o una persona captura, almacena, distribuye y aplica lo que sabe para que no se pierda cuando alguien se va. Se distinguen tres tipos de conocimiento (expl…

Episodio 42 de enCoders: Rodo, Cris, Mati y otros participantes conversan sobre por qué un científico de datos debe saber presentar sus proyectos a gerentes, sponsors o compañeros. Cris defiende la presentación "estilo consultor" (tipo McKinsey) como apoyo vis…

En este episodio, grabado en vivo, se explica cómo usar RStudio como editor multilenguaje, en particular para combinar R y Python en un mismo flujo de trabajo. Se compara con otros editores (Vim, Spyder, PyCharm y Visual Studio Code) y se discuten las ventajas…

El episodio 40 de enCoders repasa desde cero el test de hipótesis básico (Z-test) y lo extiende a los tests de hipótesis múltiples. Se deduce el Z-test usando la ley de los grandes números y el teorema central del límite, con el ejemplo de botellas de 80 ml. S…

El episodio recorre servicios comerciales basados en IA agrupados por tipo de salida: texto, imágenes, audio, código, video y objetos 3D. Cris prueba y revisa las herramientas que aparecieron en listas de LinkedIn. Entre ellas hay generadores de contenido para…

El episodio explora las voces generadas por inteligencia artificial: sus aplicaciones potenciales y los problemas éticos que plantean. En la primera parte, Mati intenta clonar la voz de Cris con ElevenLabs (versión experimental en español) y el resultado es mu…

En este episodio, grabado en mayo de 2023, los conductores repasan los test de hipótesis desde una mirada práctica de ciencia de datos. Parten de un caso motivador: cómo saber si un nuevo feature de Netflix aumenta el tiempo diario de uso, y por qué importa có…

En este episodio (36) los conductores discuten qué especializaciones puede desarrollar un Data Scientist a medida que avanza desde un perfil "todista" junior. Distinguen entre especializarse por rubro (banca, minería, retail, salud, etc.) y por tipo de problem…

El episodio define el sesgo en modelos de IA como una desviación sistemática respecto de la realidad. Distingue entre sesgo local y global, y entre sesgo y error. Se discute por qué importa sobre todo cuando afecta a grupos con datos sensibles (género, raza, n…

Episodio de enCoders (grabado el 25/04/2023) en el que los conductores explican qué es MLOps: la combinación de Machine Learning, operaciones (DevOps) y algo de Data Engineering para llevar modelos a producción de forma fácil, escalable y automática, sin fricc…

En este episodio, tres conversadores del podcast enCoders presentan, desde el punto de vista de un Data Scientist usuario (no de un Data Engineer), algunos servicios de AWS que han usado o revisado. Primero explican por qué se usa la nube: escalabilidad, flexi…

El episodio 32 de enCoders discute el artículo de un influencer de Twitter que afirma que el rol de Data Scientist está muriendo. Los participantes rebaten la tesis: reconocen que varias premisas del artículo son ciertas (malas prácticas de programación, falta…

En este episodio (31) de enCoders los presentadores explican qué es Linux (un kernel open source creado por Linus Torvalds, también creador de git) y por qué existen cientos de distribuciones. Se centran en las tres ramas principales (Debian, Arch y Fedora/Red…

El episodio compara herramientas de visualización de datos y de business intelligence (BI), sobre todo Power BI, Tableau y Qlik Sense, y menciona Looker, Superset y Shiny. Primero se explica para qué sirven: reportes interactivos, seguimiento de métricas y cul…

El episodio 29 de enCoders presenta Snakemake, una herramienta de gestión de flujos de trabajo para construir pipelines de análisis de datos bajo la lógica input → script → output. Cris explica su instalación (vía conda, en Linux o WSL) y la recorre con un eje…

El episodio explica qué es el drift en modelos de machine learning: cambios en los datos o en la realidad que hacen que un modelo entrenado deje de predecir bien. Se distinguen los tipos de drift (concept, data, label, feature, virtual) y las formas en que ocu…

El episodio recorre empresas que desarrollan herramientas de IA y Machine Learning relevantes para la industria de la analítica: OpenAI, Stability AI, Google, Meta, IBM, Nvidia, Tesla, Cloudera, Databricks, Hugging Face y Paperspace. Se discute su origen, su m…

El episodio presenta *Storytelling with Data*, el libro de Cole Nussbaumer Knaflic, y explica por qué saber comunicar datos es clave para un data scientist: lo técnico no sirve si nadie lo entiende ni lo usa. Se defiende el uso de historias (problema, hipótesi…

En este episodio se presenta Docker y su utilidad para el desarrollo de productos analíticos en ciencia de datos. Se explica la diferencia entre repetibilidad, replicabilidad, reproducibilidad y reusabilidad, y por qué lo reproducible es clave al traspasar pro…

En este episodio, tres data scientists conversan sobre cómo trabajar con grandes volúmenes de información, evitando el término "Big Data", que consideran una palabra de moda. Coinciden en que no hay un corte objetivo: un dataset es "grande" cuando se vuelve te…

El episodio plantea cómo construir un equipo de analytics/Data Science desde cero, según el tamaño de la empresa (pequeña, mediana, grande) y su madurez en datos (baja, media, alta). Primero se definen los roles: Data Scientist, Data Engineer, MLOps/ML Enginee…

En este episodio, grabado el 31 de enero de 2023, los conductores explican por qué la interpretabilidad de modelos es clave en ciencia de datos: un buen desempeño no basta, porque hay que "vender" y defender el modelo ante el negocio, los clientes y los regula…

En este episodio, grabado en enero de 2023, los tres conversadores repasan creadores de contenido e influencers que siguen y recomiendan a distintos perfiles de Data Scientists. La lista cubre ciencia de datos y estadística (Roger Peng, Andrew Ng, Cassie Kozyr…

El episodio 20 de enCoders presenta ChatGPT: su origen, su funcionamiento, sus aplicaciones, sus riesgos y su futuro. Los tres conductores no son expertos en NLP y repasan lo que leyeron. ChatGPT se basa en GPT-3, un modelo de lenguaje que predice la siguiente…

En este episodio los conductores conversan sobre Data Quality: qué significa, por qué importa y por qué suele quedar relegada en las empresas por falta de tiempo y de gobernanza de datos. Repasan una guía de métricas de calidad (precisión, confiabilidad de la …

En este episodio (18) de enCoders los participantes repasan la historia de la Data Science: qué es, cómo ha ido cambiando de nombre (análisis de datos, Data Mining, Big Data, Data Science) y cómo se relaciona con la estadística, la matemática y las ciencias de…

El episodio 17 de enCoders explica qué es un gradient boosting machine (GBM) y por qué conviene conocer su funcionamiento interno, no solo usar XGBoost o LightGBM como caja negra. Se parte de la motivación (los métodos de boosting suelen quedar entre los mejor…

En este episodio (grabado el 20221220) los tres conductores revisan el Manifiesto Ágil, sus cuatro valores y sus doce principios, y discuten qué tanto aplican a Data Science. Plantean que el manifiesto es la base de las metodologías ágiles (Scrum, Kanban y otr…

El episodio 15 de enCoders presenta Kedro, una librería de Python que impone una estructura estándar a los proyectos de datos para facilitar su puesta en producción. Los anfitriones recorren un tutorial: crear el proyecto, configurar el ambiente virtual, el ca…

Episodio 14 de enCoders (grabado en diciembre de 2022), conducido por dos presentadores porque Mati no pudo asistir. Explica qué es MLOps (Machine Learning Operations): la adaptación de DevOps a modelos, con la idea de que el modelo es solo una parte de un sis…

El episodio 13 de enCoders presenta un tutorial básico de Git y buenas prácticas, enfocado en proyectos de ciencia de datos más que en desarrollo de software. Parte de un ejemplo de lo que no hay que hacer (una carpeta de tesis con ocho versiones de un mismo c…

El episodio 12 de enCoders contrasta lo que se enseña en los cursos de probabilidades y estadística con lo que un científico de datos usa realmente en la práctica. Parte de un ejercicio de motivación: el valor esperado de tiradas de un dado para ver las seis c…

El episodio explica cómo prepararse para una entrevista de trabajo como Data Scientist, con foco en Chile pero con referencias a la experiencia en Meta y otras empresas. Los participantes recorren el proceso completo: saber a dónde se postula, dónde buscar, có…

El episodio habla de buenas prácticas para desarrollar proyectos de Data Science en equipo: escribir código legible, reproducible y versionado. Los anfitriones cuentan experiencias reales de traspasos de código desordenado, de presión por entregar rápido y de …

El episodio 9 de enCoders compara los modelos de machine learning más usados, con sus pros y contras. Primero clasifican los modelos: regresión frente a clasificación, supervisados frente a no supervisados, discriminativos frente a generativos. Después explica…

En este episodio, grabado en 2022, Cris, Mati y un tercer participante discuten qué métricas de evaluación resultan útiles en proyectos de Data Science. Parten de la matriz de confusión y explican que casi todas las métricas de clasificación derivan de ella. S…

El episodio contrasta la expectativa con la realidad en la vida de un Data Scientist, usando el diagrama estándar de un proyecto de ciencia de datos (definición del problema, adquisición, preparación, modelado, visualización y comunicación, despliegue y manten…

En este episodio de enCoders se recorre el "setup" ideal de un Data Scientist: herramientas, configuraciones y prácticas que hacen el trabajo más eficiente y reproducible. Se habla de Git y plataformas como GitHub y Bitbucket, de IDEs (RStudio, VS Code, PyChar…

En este episodio de enCoders se explican cuatro conceptos que consisten en cambiar la forma en que se presenta la información: encoding, encriptación, hashing y ofuscación. Se describe qué hace cada uno y cómo se relaciona con la ciencia de datos y la ciberseg…

El episodio analiza las mallas curriculares de diplomados y magísteres de Data Science en Chile (UAI, U. de Chile, FEN, UTFSM, Practicum, U. Católica, Magíster CDO de la UAI) y debate si de verdad hace falta matricularse en un programa formal. Los participante…

En este episodio, Rodo, Cris y Mati conversan sobre las herramientas de IA que generan imágenes a partir de texto. Parten con el origen del interés de Rodo en las GAN y StyleGAN, y luego recorren en vivo Craiyon (ex DALL-E mini), DALL-E 2 de OpenAI, Stable Dif…

En este episodio, grabado sin Cris (que está de vacaciones), se discute qué debe saber un Data Scientist y dónde aprenderlo. Se define al Data Scientist como alguien que saca provecho de los datos y usa el método científico, y que necesariamente programa. Se o…

En este primer stream de enCoders se presenta Kaggle, una plataforma de competencias y desafíos de ciencia de datos, y se usa el clásico dataset del Titanic como ejemplo introductorio. Los tres presentadores programan en vivo en R: leen los datos, hacen un spl…