Industrializando modelos de ML

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El objetivo de la charla será exponer cual es el método de trabajo que deben seguir los científicos de datos en un entorno empresarial de una forma organizada y robusta a través del la gestión del código. En muchas ocasiones se interpreta que el trabajo de los científicos de datos se limita a dar respuesta a un modelo, en realidad este es un primer paso y no el final de la acción. La solución final tiene que formar parte de un ecosistema vivo donde el código generado tiene que ser mantenido y consumido por otros, por ello el código tiene que cumplir ciertos requisitos que aseguren esto. Para cumplir con estos requisitos, el modo de trabajo también tiene que cambiar hacia un modelo colaborativo donde los científicos de datos trabajan no en una solución particular para un problema particular, sino una solución que es capaz de dar respuesta a ese problema y otros de ese mismo ámbito.

Principalmente, el uso de herramientas colaborativas y el desarrollo de código guiado por tests son herramientas fundamentales para garantizar la creación de soluciones robustas y escalables que permitan a los científicos de datos avanzar de manera más rápida y sólida hacia sus objetivos.