MENU

| AR

Sedes

Cursos

Carreras

Programas Ejecutivos

Paises

Egresados de Digital House presentaron sus proyectos

Egresados de Digital House presentaron sus proyectos
#Marketing
#Otros
28 de dic - min de lectura


graduacion_88Como es habitual, al momento de egresar los alumnos de Digital House presentan los proyectos que desarrollaron a lo largo de la cursada, ya que en este coding school los estudiantes aprenden a medida que van aplicando sus conocimientos en trabajos propios.  
De esta manera, mientras quienes cursan los programas de Desarrollo Web Full-stack y Desarrollo de Aplicaciones Mobile crearon desde cero un recurso totalmente funcional, los de Marketing Digital pusieron en práctica las lecciones aprendidas. A continuación presentamos algunos casos desarrollados durante el segundo semestre de este año.  
Aumento rotundo de las ventas por internet  
Box inn office es una firma que se dedica a la venta de artículos deportivos de combate a través de un punto de venta a la calle y un sitio de e-commerce.  Su propietario, Guido Blanco, realizó el curso de Marketing Digital para optimizar las ventas a través de internet. Al iniciar el programa, su website no tenía optimizado su posicionamiento orgánico en los buscadores (SEO) ni aprovechaba el potencial de las herramientas digitales. “Una de las primeras medidas que tomé cuando empecé a estudiar en Digital House fue realizar acciones de e-mail marketing para activar clientes, fidelizarlos y generar más ventas. También le di importancia a lo que aprendí con respecto a SEO, porque sirve a largo plazo para posicionar a la marca sin tener que pagar publicidad. Además, da confianza en el usuario”, cuenta.  
Los resultados de la estrategia implementada dio sus frutos rápidamente, sumado a $100 que le entregaron en el curso para que pruebe el sistema de anuncios patrocinados de Facebook: “Las impresiones -que es la cantidad de veces que un mismo anuncio, banner, post o tweet fue visto por un usuario- se incrementaron un 100% mientras que número de clics se elevó en un 20%, comparado con las métricas previas al curso. Además, en cada producto agregué la función de artículos relacionados, y eso redundó en el aumento la métrica de páginas visitadas por sesión en un 91%, en tanto que el tiempo medio de permanencia se duplicó según datos de Google Analytics”, detalla Blanco satisfecho.  Un hecho interesante es que gracias a los $100 invertidos en publicidad online vendió un par de guantes de box de $1700.  
“Al observar cambios tan evidentes en el desempeño del canal online, de ahora en más voy a trabajar para armar un plan coherente y coordinado que sirva para posicionar a la marca en el mercado e incrementar las ventas”, concluye el flamante egresado.  
El cine en la palma de la mano  
Los alumnos de los programas de Desarrollo Mobile para el sistema operativo Android trabajaron en la creación de dos tipos de apps: mientras que algunos se inclinaron por agregadores de noticias, otros optaron por propuestas para los amantes del cine. Por ejemplo, el grupo integrado por Santiago Iraola, Nicolás López Fernández, Francisco Buganem y Morena Dinelli desarrollaron Lopflix. Se trata de una aplicación que, al abrirla, muestra imágenes de películas que se cargan al azar. Una vez que el usuarios se loguea, puede buscar films y series por género, entre otros filtros.  
Una vez seleccionado el título, accede a su tráiler y sinopsis, entre otro tipo de información de interés, por ejemplo, qué contenidos vieron sus amigos y cuáles tildaron estas personas como “favoritas” para ver en el futuro. Para esta última función, apelaron al uso de Firebase que un servicio presentado recientemente por Google para desarrollar aplicaciones móviles y web para Android y, entre otros detalles, permite guardar archivos base de datos y autenticación de usuarios para generar matches entre personas.  
El contenido audiovisual que muestra la aplicación es tomado de la plataforma TMDB, que es una base de datos en la nube con información sobre películas y series. Lo que el usuario puede ver en su smartphone son los videos de films que están subidos a YouTube. Después de la buena recepción que tuvo Lopflix de parte de los docentes de Digital House, los egresados están trabajando para lanzar este recurso en el mercado.  
Compras más eficientes  
Matías Sangiorgi, Lucas Dantur y Lucas Villanueva son los miembros del equipo que se puso en la piel de los consumidores para pensar la herramienta a desarrollar. Así fue como presentaron “eSuper”. Se trata de un sitio web responsive que tiene por objetivo facilitar el proceso de compra en supermercados. Para eso, una vez que el usuario se loguea puede visualizar qué tiendas están cerca de su geolocalización y comparar la propuesta de productos de cada una. De esta manera, el cliente puede elegir adquirir cada ítem en función de su precio,  lo que le genera un ahorro automático.  
“La persona puede gestionar varios carritos de compras en simultáneo. Así puede comprar los lácteos en un supermercado, pero los enlatados en otro, en función del precio o la marca que tenga disponible cada uno. Posteriormente, elige el método de pago y luego selecciona la fecha y hora de entrega”, explicaron los desarrolladores ante el resto de sus compañeros de estudio y profesores del curso de Desarrollo Web Full-stack.  
A nivel técnico, el hecho de que la plataforma sea responsive le permite al usuario acceder cómodamente desde su dispositivo móvil. También trabajaron con Laravel, que es un framework de código abierto para desarrollar aplicaciones y servicios web con PHP 5.  “En un futuro queremos lanzarlo al mercado y agregarle más funciones, como, por ejemplo, consolidar las compras realizadas en varios supermercados en una única orden”, explicaron.  
A lo largo de 4 meses tan intensos como apasionantes, todos los estudiantes de Digital House adquirieron un cúmulo de conocimientos que los habilita a convertir sus sueños en negocios digitales.

Otras Noticias

Ejemplos reales de cómo la Ciencia de Datos ayuda a resolver problemas img
#Datos

Ejemplos reales de cómo la Ciencia de Datos ayuda a resolver problemas

El profesional de Data Science, también conocido como Data Scientist, es un experto en resolución de problemas, ayudando a las empresas a reducir costos, aumentar la productividad y proporcionar datos para la toma de decisiones, incluso durante las crisis económicas. Por todo esto, el científico de datos es una de las profesiones más demandadas en el presente y con mejores perspectivas a futuro.  Este profesional, objetivamente, tiene el papel principal de transformar los datos en inteligencia para el negocio.  Ejemplos de cómo la Ciencia de Datos ayuda a tomar decisionesLas armas de Data Scientist tienen una conexión directa con la inteligencia lógica, el monitoreo y la interpretación precisa y precisa de los algoritmos.A continuación, presentamos preguntas y situaciones que sirven como ejemplos de aplicaciones de Data Science:➜ Mostrar qué productos realmente interesan a los clientes de una empresa.➜ En los próximos dos meses, ¿qué clientes probablemente no pagarán?➜ En el período posterior a la crisis, ¿cuánto tiempo le tomará a una compañía en particular restablecer su negocio?  ➜ Para que esto suceda, ¿qué acciones deben tomar por adelantado?➜ ¿Es mejor invertir en acciones o comprar / alquilar equipos más modernos para la producción?➜ ¿Es mejor contratar a más personas el año que viene? Si es así, ¿en qué áreas será rentable el retorno? Cómo un científico de datos entrega resultadosAnte estos desafíos, tan vitales para la supervivencia de la empresa, este profesional confía en la tecnología y el desarrollo de habilidades digitales  para analizar datos y ofrecer soluciones para el negocio.Con ellos, el científico de datos tiene el conocimiento necesario para comprender completamente el problema, identificar qué tipo de método usar y ayudar a resolver la situación, comenzando con el tratamiento de los datos.En este paso, el objetivo es proporcionar al método elegido solo información útil para resolver el problema. Cuando se completa, aplica la solución resultante, evaluándola con métricas específicas, las mismas que mostrarán las limitaciones contenidas en la solución. Luego, con toda certeza, es hora de llevar la solución a la junta, es decir, a los propietarios del problema. El informe State of the CIO 2020 IDG  indica que el 37% de los líderes de TI son conscientes de que el análisis de datos para su negocio será el mayor motor de inversión este año.En definitiva, no hay motivos para esperar: ¡Hay que aprovechar esta tendencia global para convertirse en Científico de Datos y hacer que nuestra carrera profesional despegue sin límites! 

El futuro es colaborativo: cómo programar en equipo img
#Otros

El futuro es colaborativo: cómo programar en equipo

La colaboración, la organización, las herramientas ágiles y los estándares preestablecidos son la esencia de la programación en equipo .Parece complicado, pero no lo es. A lo largo del artículo, desmitificaremos la programación colaborativa  y explicaremos, punto por punto, por qué la programación en equipos puede generar excelentes resultados, siempre y cuando todo esté diseñado con el compromiso de todos hacia el objetivo común.Cómo aprender a programar en equipoDebido a las medidas de protección relacionadas con la pandemia, el trabajo de la oficina en casa, que ya estaba creciendo, experimentó un auge, y en este escenario, el área de programación también se vio afectada. Con eso, aprender a programar en equipo se ha vuelto esencial.La programación colectiva puede ser muy interesante, en el sentido de mejorar y desarrollar habilidades sociales y compartir ideas para la creación de prototipos y el conocimiento. Pero para eso es preciso tener cierta pautas en claro:  Al inicio hay que concentrarse en la organización de tareas y la comprensión del objetivo. Luego, realizar una primera reunión virtual con el equipo involucrado, dividiendo el proyecto en módulos, estableciendo una interfaz entre cada uno de ellos. Por lo tanto, es más práctico definir las funciones de cada profesional y los parámetros que se crearán para cada etapa. Las reuniones deben ser frecuentes, preferiblemente semanales, con horarios y fechas fijas. En la primera reunión virtual, que guiará las siguientes, es interesante definir las siguientes acciones:➜ Creación de un documento con todos los estándares establecidos, verificando si abarcan lo que todo el equipo quiere para que se desarrolle la plataforma;➜ Elegir a una persona responsable de monitorear el código, que funcionará como  tutor para asegurarse de que estas normas se cumplan y se organicen;➜ Alentar a los miembros a aportar ideas para mejorar lo que ya se ha definido, estableciendo nuevas conversaciones rápidas, incluso fuera de la reunión semanal;➜ Definir herramientas y metodologías ágiles para que todos puedan usar durante el desarrollo de la plataforma;➜ Establecer plazos claros, dividirlos en macros y micros, tanto para el equipo como para el individuo. Es mejor sentir la dinámica de su equipo y adaptar la forma de las entregas.Herramientas para la programación en equipo.Hay muchas herramientas que ayudan y muchos equipos para programar juntos. La metodología Kanban y Scrum son excelentes ejemplos de optimización, ya que inducen entornos más colaborativos y flexibles durante el proceso. Y con el equipo trabajando de forma remota, un buen consejo es mantener siempre un chat para compartir lo que está haciendo, responder preguntas, señalar errores, compartir ideas para soluciones. El Slack puede ser una buena alternativa para este chat, compartiendo conversaciones entre los módulos.El GitHub también funciona bien, donde el equipo usa el control de versión del código fuente de la plataforma de alojamiento usando Git, lo que permite a los usuarios registrados contribuir en proyectos privados y de código abierto, donde sea que estén.Y si tu equipo o proyecto es más grande, Trello es una alternativa, porque puede dividir las pestañas en: referencias o recursos (todos los archivos necesarios para acceder), backlog de Sprint (listas de tareas que deben completarse durante el Sprint) , bloqueado (impedimentos externos al progreso del trabajo), módulos en progreso, informe de errores (todos los problemas encontrados en el código a resolver) así como todas aquellas tareas que ya se han completado. Revisando códigos juntosEscribir una solución, un texto u otro material solo a los ojos de quienes lo produjeron puede traer un resultado menos cercano a la realidad que si el mismo código está sujeto a otras evaluaciones y opiniones.En el caso de la programación en equipo, la contribución de todos garantizará un resultado más consistente, ya que existe una diversidad de ideas involucradas, historias y seres humanos, además de conocimiento técnico y conocimientos únicos. Y cuando se trata de revisar el código, esta condición del equipo cuenta y mucho. En este momento, es necesario leer y comprender qué hace ese algoritmo, es decir, estudiar, aunque sea indirectamente, diferentes formas y soluciones de problemas de lo que normalmente haríamos.Cuando el equipo es diverso, con consenso democrático, cada revisor de código leerá y comprenderá el algoritmo desde su perspectiva para aprobarlo. Pronto, el cliente tendrá una solución mucho más robusta y asertiva.En Digital House  todos tienen la oportunidad de mejorar sus conocimientos de programación, para que pueda realizar y participar mejor en el trabajo de programación en equipo, incluso de forma remota. En nuestro programa de cursos en el área de programación  tenemos el programa Desarrollo Web Full Stack, en el que aprende a trabajar de forma colaborativa, utilizando metodologías ágiles, con el dominio del desarrollo de sitios web y sistemas web, utilizando lenguajes de programación como HTML, PHP, Javascript, Laravel, React y más.

Lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos img
#Datos

Lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos

¿Quiénes son los científicos de datos?Los científicos son personas curiosas, investigadoras e interrogantes con un gran poder de análisis y observación. El Data Scientist es así, traduciendo información, construyendo probabilidades y generando predicciones más ciertas para que un negocio prospere.El informe Connectivity Benchmark 2020 , el MuleSoft, habló con 800 líderes en organizaciones con al menos 1,000 empleados, EE. UU., Reino Unido, Francia, Alemania, Países Bajos, Australia, Singapur, Hong Kong y Japón, y señaló que las cuatro prioridades principales sus inversiones en TI fueron: seguridad (53%), big data y análisis (48%), estrategia multicloud (41%) e inteligencia artificial / aprendizaje automático (41%). Tenga en cuenta que todos están relacionados con los datos.Y, para que esta inversión traiga resultados, estas compañías saben que es necesario integrarse con los sistemas existentes. También según la encuesta, las tres funciones comerciales principales con necesidades para esta integración son: analistas comerciales (40%), científicos de datos (38%) y atención al cliente (38%). Aquí, está claro que el científico de datos actual no puede quedarse en la burbuja de TI. Debe participar activamente en la toma de decisiones, ya que los datos son el nuevo petróleo.Primeros pasos para convertirse en un científico de datosCada Data Scientist tiene un lado autodidacta. Curioso, estudia mucho, investiga y busca nuevas tecnologías por su cuenta. Así que es buena idea buscar comunidades, grupos y eventos gratuitos para conocer las nuevas tecnologías.  Conocimientos básicos de la base de datos y la estructura del lenguaje de programación.El prerrequisito básico para esta carrera es tener un conocimiento básico de bases de datos relacionales o no relacionales (SQL y NoSQL) y en lenguajes de programación .Para "diseccionar" una base de datos, como la investigación de laboratorio, y explorarla en su totalidad, se necesita aprender algunos lenguajes como R y Python, creando su modelo de algoritmo, así como la estructura para asignar variables, vectores, matrices, bucles, etc.  Dominar mínimamente las estadísticasCuartiles, percentiles, varianza, desviación estándar y lo básico en cálculos matemáticos como álgebra, regresión, comprensión de la tendencia de los datos al pensar en la representación visual en gráficos exploratorios. Es importante saber sobre todo esto, ahora mismo para comprender el comportamiento de los datos para aplicar un algoritmo.  Para convertirse en un Data Scientist, hacer un curso corto basado en la práctica es una alternativa muy inteligente. De esta manera, en pocos meses es posible convertirse en uno de los profesionales más buscando por las industrias en todo el mundo.