25/04/2026 –, FLISoL Día 2 - Hacklab r00thouse
La ciencia de datos y el Big Data parecen campos complejos reservados para expertos, pero el software libre ha cambiado completamente esta realidad. En esta charla exploraremos cómo Python permite a cualquier persona iniciar su camino en el mundo de los datos, sin necesidad de conocimientos avanzados ni herramientas propietarias. Se mostrará cómo es realmente trabajar en un equipo de datos, los roles involucrados, metodologías ágiles como Scrum, y el camino de aprendizaje que va desde análisis básico hasta tecnologías de Big Data como Spark y plataformas modernas. El objetivo es inspirar a los asistentes a descubrir que, con curiosidad y aprendizaje autónomo, pueden construir su propio camino en la ciencia de datos utilizando únicamente herramientas libres.
La ciencia de datos es uno de los campos con mayor crecimiento en la actualidad, pero muchas personas creen que requiere años de experiencia o conocimientos avanzados para comenzar. Esta charla busca romper ese mito y mostrar que, gracias al software libre y Python, cualquier persona puede iniciar su camino desde cero.
Se presentará una visión realista del trabajo en ciencia de datos dentro de equipos modernos, explicando cómo colaboran diferentes roles como analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de datos y stakeholders, y cómo metodologías ágiles como Scrum permiten organizar el trabajo de manera eficiente.
Además, se mostrará el camino de aprendizaje progresivo que puede seguir cualquier entusiasta:
• Primeros pasos con Python
• Análisis de datos con herramientas open source
• Visualización y generación de insights
• Trabajo colaborativo en equipos de datos
• Introducción a Big Data
• Uso de Spark y plataformas modernas
• Ecosistema open source para datos
La charla enfatiza el aprendizaje autodidacta, la comunidad del software libre y las oportunidades profesionales que surgen al dominar estas herramientas. Se busca motivar a los asistentes a dar el primer paso y demostrar que el acceso al mundo de la ciencia de datos está al alcance de cualquiera con curiosidad y ganas de aprender.
Profesional orientado al análisis de datos y la inteligencia de negocios, con experiencia en el uso de herramientas de software libre para la transformación de datos en información útil para la toma de decisiones. Ha trabajado en proyectos de Business Intelligence, analítica y aprendizaje automático, aplicando Python y tecnologías modernas de datos para resolver problemas reales. Su enfoque se centra en el aprendizaje continuo, el trabajo colaborativo y la adopción de metodologías ágiles, promoviendo el uso de herramientas open source desde el análisis inicial hasta entornos de Big Data. Actualmente impulsa el uso de ciencia de datos accesible, compartiendo conocimientos y motivando a nuevos entusiastas a iniciar su camino en el mundo del análisis de datos utilizando Python y software libre.