Artículos de David Gadyan sobre cómo construir productos de IA que llegan a producción, ciencia de datos, trading algorítmico y el camino freelance desde Upwork hasta la Barcelona School of Economics.
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En ocho años el trabajo pasó de entrenar un modelo a medida por tarea a integrar modelos fundacionales con recuperación, herramientas y evaluaciones. El siguiente cambio ya se ve: el aprendizaje por refuerzo sale del laboratorio y entra en los robots. Qué significa eso para quien construye un producto hoy.
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Una app para iOS que entrena el carisma, la comunicación y la creación de rapport con ejercicios de improvisación: ejercicios cortos y repetibles en lugar de teoría, porque la habilidad conversacional es una habilidad motriz, no un conocimiento.
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Una estrategia de trading de criptomonedas con IA que opera en vivo en Binance con ocho símbolos. XGBoost convierte decenas de indicadores en una sola probabilidad, con confirmación por líneas de tendencia y rupturas en un segundo marco temporal y entradas en el intervalo de 1 minuto.
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Graduación con honores en la Barcelona School of Economics tras un año combinando un máster intensivo con trabajo freelance para clientes en una ciudad desconocida.
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Un año entregando trabajo para clientes y, a la vez, completando un máster intensivo en Data Science for Decision Making en el extranjero: la gestión del tiempo, los sacrificios y el resultado.
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Empiezo el máster Data Science for Decision Making en la Barcelona School of Economics, un programa que integra la ciencia de datos con la economía en lugar de tratarlas por separado.
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Cómo preparé y me presenté al GRE y al IELTS como requisitos de admisión a un máster en ciencia de datos, compaginándolo con el trabajo freelance a jornada completa.
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El estatus Expert-Vetted de Upwork se limita al 1 % de los mejores profesionales y lo concede un panel de expertos tras una evaluación. Alcanzarlo me llevó cuatro años, más de 100 clientes y más de 6.000 horas.
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Una respuesta sincera a la pregunta más habitual de quienes empiezan en ciencia de datos: cuántas matemáticas hacen falta de verdad y qué partes importan en la práctica.