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Entrevistas de trabajo (notas)
Podemos tener el mejor CV y saber cómo responder todas las preguntas, pero de nada sirve ser realmente bueno si estoy sentado esperando la llamada u oportunidades. No actúes desde el “YO esperanzado”.
Podemos tener el mejor network, amigos que nos abren las puertas, pero cuando estoy frente a esa reunión no tengo la síntesis para trasmitir mi valor agregado en 10 o 15 minutos. No actúes desde el “YO desesperado” usando tus talentos, habilidades y conocimientos si todavía no sabes en qué eres realmente bueno y cómo puedes aportar.
Haz una pausa rápida y estratégica para preguntarte: ¿cuál es la variable que debo potenciar más en esta etapa?
Mi Autoconocimiento o mi Networking, o las dos. La forma de reclutar cambió y mucho, ya no es solo suficiente saber mucho, sino también a quienes conocemos.
En transición laboral nunca subestimes el valor de un gracias a la persona que te abre una puerta. Asimismo, escucharás muchos tips, aprende a escoger lo que funciona para ti. Antes de escuchar el consejo, presta más atención a la persona que da el consejo, que al consejo que da. ¡Evalúa su legitimidad!
Te deseo un buen día, nuevas métricas y estrategias.
Python Meetup VIII — Panamá
Python Meetup VIII — Panamá
Miércoles 24 de julio de 2019

El miércoles 24 de julio realizamos en ciudad de Panamá el Python Meetup vol. 8
En esta ocasión platicamos de dos puntos:
- Vine por el lenguaje, me quedé por la comunidad. [1]
- ¿Cómo empezar en Python?
Hablamos sobre los beneficios por el cual las personas aman python y algunas de sus contras.
La estructura organizativa de los meeting, conferencias y talleres que se han planificado.
Los fundamentos en que se basa python a nivel mundial y la misión de la PSF.


Gracias a todos los que hicieron posible este evento, organizadores y asistentes.
Agradecemos también a My Office por su excelente atención y a Deliboquitas por las deliciosas boquitas que prepararon.
Nos vemos en Python Meetup Vol. IX
Muchas gracias Pythonistas. Happy Pythoning!

Consejos para hablar en público que te ayudarán en tu próxima conferencia.
La primera vez que hable en público fue cuando tenia 17 años.
Ocurrió fuera del ambiente del colegio y los únicos dos consejos que me dieron, que yo recuerde:
- No mires el rostro de las personas porque te desconcentrarás.
- Si estas muy nervioso y tus manos tiemblan utiliza un bolígrafo para liberar el estrés.
Para ser sincero no utilice esos consejos por mucho tiempo, me sentía más tranquilo mirando el rostro de las personas ya que de esa manera sentía que podía transmitir mejor mis ideas.
¿Evitar estar nervioso (manos temblorosas) por hablar al frente de personas?, ¡uhm! la realidad es que uno siempre esta nervioso, no importa cuando leas esto.
Aquí debo ser agradecido, por lo siguiente:
Agradecer que desde que yo era muy pequeño aprendí a comunicarme con mi abuelo. Cuando el era apenas un bebe sufrió una enfermedad que en ese entonces casi le quita la vida pero pudo escapar de la muerte aunque le dejo una secuela, lo dejo sordo. En su hogar no tenían la facilidades, ni tampoco en esos tiempos se enseñaba el lenguaje de señas como se hace actualmente. Así que les toco improvisar sus propios lenguajes de señas y a nosotros nos toco aprenderlo. Eso en cierta manera hizo que mi mamá y yo fortaleciéramos el tema de expresarnos.
Me gusta mucho esta frase: existen más conexiones entre el cerebro y las manos que con otras partes del cuerpo. Esto lo escribieron Allan y Barbara Pease, en su libro: El Lenguaje del Cuerpo — Cómo interpretar a los demás a través de sus gestos.
Me siento muy identificado por las pláticas que tenia con mi abuelo y lo mucho que trasmitíamos en nuestras conversaciones sin utilizar palabras. Puedo decir que las conversaciones junto a el me han ayudado a transmitir lo que quiero expresar.
Pero tu viniste por los consejos para hablar en publico así que vamos de una vez por ellos luego de esta pequeña anécdota.
Son alrededor de 10 años dando conferencias, experiencia de vida y diversas pláticas en donde he tenido la oportunidad de estar en frente de grupos pequeños, cientos de personas y a veces de miles. Creo que puedo resumirte algunos consejos que añadirán valor pero tengo que ser sincero contigo no es algo que aprenderás de la noche a la mañana y tal vez algunos consejos ya los hayas escuchado así que te invito a que me acompañes a reforzar estos puntos.
Antes de iniciar
Gran parte de lo que se comparte en público sucede mucho antes de que subas al escenario. La preparación y la práctica son claves.
- Entiende las expectativas y aprende de los detalles. Reúne toda la información sobre el lugar, tiempo para hablar, temas que puedes incluir / evitar, tipo de vestimenta, etc. Tener toda esta información con anticipación te ayudará a preparar una presentación que se adapte a la ocasión y resuene en la audiencia. Trata de utilizar tu computadora personal.
- Conoce a tu audiencia. Conocer a tu audiencia es tan importante como comprender el tema que platicaras frente a ellos. “No quieres aburrirlos con detalles que ya conocen ni quieres abrumarlos”. Debes hacerte la pregunta: “¿Cuál es mi audiencia específica y por qué están allí?”
- Planifica y estructura tu discurso. Piensa en lo que estás diciendo. Puedes tener una gran dicción y una gran habilidad de presentación, pero si tus palabras y tu estructura están por todos lados, entonces la gente no va a recordar lo que dijiste.
- No sobrecargue tus diapositivas. No sobrecargues las diapositivas con texto. A muy pocas personas les gusta una presentación con 60 diapositivas llenas de texto. Utiliza las diapositivas como apoyo visual.
- Práctica, práctica, práctica. Tienes que practicar. No una o dos veces sino una y otra vez. Te sentirás más seguro y cómodo hablando sin tener que leer una hoja de papel.
- Obtener retro-alimentación. Cuanto más tiempo pases enfrente del publico, te acostumbraras y más fácil sera. Pida feedback y pregunte si sus palabras y puntos fueron claros, si hubo algo que los confundió, cómo estuvo su ritmo y si notaron algo raro. Puedes utilizar tu celular y grabarte. He tenido amigos y amigas muy sorprendidos por sus modales y el uso excesivo de ‘¡hum!’ cuando han reproducido el vídeo. Una vez que te des cuenta, puedes trabajar en ello.
- Memoriza tus primeras y últimas líneas. Si memorizas todo parecerás un robot, no sonaras natural. Pero al memorizar tu oración inicial y final asegurarte de que comiences y termines fuerte sin dejar de darte el espacio para hablar naturalmente en el medio.
- Unirse a un grupo o asistir a eventos. Debes comprometerte en mejorar tus habilidades para hablar en público, ademas de practicar los discursos también debes obtener la mayor cantidad de información para que te conviertas en un experto acostumbrado a diversos escenarios. Intenta reunir un grupo de amigos que quieran practicar sus habilidades y dar / recibir comentarios de forma regular.
Me gustaría mucho que compartas tu opinión conmigo, si tienes alguna pregunta no dudes en hacerla o por el contrario necesitas algún consejo puedes escribirme: MD.
¿Cuál es el significado de data science?
La manera fácil de explicarlo.
La ciencia de datos: “es la disciplina de hacer que la información sea útil”.
La cual esta relacionada a lo siguiente:
- Estadísticas
- Aprendizaje automático
- Minería de datos
Se ha mencionado mucho sobre esto: “Un data scientist es un estadístico que puede programar”.
La historia de cómo los científicos de datos se volvieron atractivos es principalmente la historia de la unión de la disciplina madura de las estadísticas con una muy joven: la informática.
Lectura recomendada:
A Very Short History Of Data Science
Aunque Wikipedia tiene una muy buena definición.
La ciencia de datos es un ‘concepto para unificar estadística, análisis de datos, aprendizaje automático y sus métodos relacionados’ para ‘entender y analizar fenómenos reales’ con datos.
Es a través de nuestras acciones, nuestras decisiones, que afectamos el mundo que nos rodea.
¿Cuál es el significado de data science? was originally published in Linked - Ciencia de Datos on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
Publicare ahora en Medium
Instalando WP-CLI en Fedora 30
¿Que es WP-CLI?
WP-CLI es la interfaz de línea de comandos para WordPress. Puedes actualizar plugins, configurar instalaciones multisitio y mucho más, sin usar un navegador web.
Como lo instalamos en Fedora 30+
sudo dnf install wp-cli
Luego podemos ejecutar el siguiente comando
wp
con esto obtenemos la siguiente lista de comandos que podemos utilizar
para mayor información podemos visitar la documentación oficial en wp-cli
La entrada Instalando WP-CLI en Fedora 30 se publicó primero en Luis M. Segundo - Blog.
Instalar Escritorio Deepin en Fedora 30
Deepin se a vuelto popular entre las diferentes distribuciones de Linux y Fedora no es la excepción, actualmente el paquete «Deepin Desktop Environment» puede ser instalado desde los Repositorios oficiales de Fedora a partir de la version 30.
Ejecutamos el siguiente comando:
sudo dnf -y group install "Deepin Desktop"
Reiniciamos el sistema al terminar la instalación, luego en la pantalla de «login» seleccionamos «Deepin» de la lista de escritorios disponibles.

Felicidades ya puedes utilizar «Deepin» como su nuevo ambiente de escritorio en Fedora 30.

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¿Qué tan ciertas son las estadísticas?
Las personas que trabajan con datos deben ser críticos y estar muy atentos para ver cosas que otros pasan desapercibido.
Hay mucho miedo por los números. […] Quizás es porque de niños recibimos algún trauma inducido por las matemáticas de la escuela primaria.
Las estadísticas se han utilizado para mentir en anuncios, en lugares de trabajo y en muchos otros lugares. Creeme la gente hará cualquier cosa para obtener ventas o buenas calificaciones.
Desde hace varios meses esta idea a estado dándole vueltas a mi cabeza.
Para muestra un botón:
Colgate's '80% of dentists recommend' claim under fire | marketinglaw
Es bastante incómodo ver estas investigaciones y al poco tiempo darte cuenta que eran falsas.
A pesar que estas noticias ocurrieron hace algunos años, no dejan de ocurrir nuevas historias en nuestro día a día.
Me parece muy interesante el siguiente libro: Cómo mentir con estadísticas de Darrell Huff. Cuando observe la siguientes páginas 59–60–61, veo que estos ejemplos los podemos ver actualmente. Cuántos de nosotros no hemos estado en reuniones donde de manera muy sutil se juega con la visualización de los datos.

No debemos olvidar el objetivo principal de los dashboard o las visualizaciones
- Siempre debes verificar tus fuentes de datos.
- Debes establecer el tipo de gráfica o colores a utilizar.
En la era del Big Data es muy importante tener en cuenta que entre más datos manejemos hay mayor posibilidad de errores.
Si eres responsable de publicar dashboard o debes interpretar datos, no dudes en tomar algún curso de estadística y más importante pedir consejo a algún profesional.
Gracias por leer mi publicación.
Recibo con mucho agrado los comentarios y las críticas constructivas.
Me pueden encontrar en IG @arnulfo.
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José Arnulfo Reyes Hernández
Organizes events and is speaker for FLOSS community in Panama and LATAM.
My nickname in the matrix [IRC] is: yosef7
- Members of the Fedora Project and FLOSS Panamá since 2015.

Activities
2019
27, April || FLISoL 2019
28, May || Fedora 30 Release Party
2018
21, April || FLISoL 2018
29, May || Fedora Release Party
08–11, Aug || Flock 2018 || Dresden, Germany
22, Aug || Docker Meetup 05 by Fedora
01, Sep || Fedora Installation Day
2017
21, February || Python Meetup Vol. VI
22, April || FLISoL 2017
13, 14, 15, July || FAD — Cusco, Perú.
2016
Sat 23, April || FLISoL 2016 Panamá.
Sat 11, 25, June || Pre Linux Day.
Sat 02, July || ‘Fedora 24 Release Party’
Sat 09, 23 July || Pre Linux Day.
Sat 06, August || Linux Day.
13–15, October || FUDCon LATAM. FUDCon Puno, Perú.
22, October || Python Meetup
24, September || ‘Desconferencia’ — Symfony & Drupal
2015
Mon 03, August || Semana de Ingeniería.
Wed 05, August || Semana de Ingeniería
Sat 19, September || Software Freedom Day Panamá.
La importancia de la Ciencia de Datos
La ciencia de datos ha tenido uno de los crecimiento más rápidos en los últimos años, además proporciona un gran valor en todas las industrias y áreas de estudio.

Iniciar una empresa de tecnología, desarrollar un producto o ganar interacción con muchos seguidores se ha vuelto cada vez más fácil gracias a la disminución de costos de computación, almacenamiento en la nube, también gracias a la conectividad y accesibilidad que nos ofrecen distintas plataformas que nos permiten llegar a millones de usuarios mes a mes, el tiempo que tarda en llegar un producto ha disminuido drásticamente y sigue disminuyendo.
La combinación de los siguientes factores: incremento en el auge de fabricación de dispositivos + aumento de los dispositivos conectados a Internet + mayor tiempo que se pasa en línea, ha provocado un aumento en el volumen de datos.
Esto ha provocado un gran interés en extraer los datos y obtener información para ayudar a construir excelentes productos. La capacidad de una empresa para competir ahora se mide por la manera en que aplica con éxito los análisis de sus bases de datos todo esto para impulsar la innovación.
Los profesionales que trabajan con los datos tienen una gran demanda actualmente.
Cuatro resultados específicos en los cuales centrarse:
- Evaluar la salud de la empresa. Una vez que logramos definir el éxito por medio de una meta y una métrica, el siguiente paso es monitorear la métrica de esta forma nos aseguramos que estamos en camino de alcanzar la meta.
- Construir los productos y características correctos. Las empresas deben realizar numerosos experimentos y evaluar sus resultados. Los científicos de datos debemos ayudar a diseñar, identificar y guiar al equipo en la optimización constante del trabajo a través de la información que generamos con los datos.
- Obtener pronósticos y tendencias futuras. Un rol muy importante es generar o construir prototipos, modelos o sistemas utilizando ML y AI.
- Establecer un mapa de ruta y estrategia para la empresa. Son unos de los resultados más importantes de un equipo de análisis de productos de clase mundial.
Estos cuatro resultados nos permiten identificar a dos tipos diferentes de científicos de datos: analistas de productos y desarrolladores de algoritmos.
¡Gracias por leer!
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