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¿Qué tipo de empresas contratan a Diseñadores UX?

¿Qué tipo de empresas contratan a Diseñadores UX?
#UX
#Otros
15 de nov - min de lectura


Los Diseñadores de Experiencia del usuario (UXD) son uno de los perfiles más codiciados a nivel mundial ya que por su formación tienen la habilidad de ayudar en la creación de productos realmente valorados por los usuarios no solo por la función que cumplen sino también porque son estéticos, atractivos fáciles de utilizar y veloces. Pero ¿qué tipos de empresas están contratando a los UXD?
  • Agencias creativas: lanzan productos que deben generar experiencias de marca memorables en los clientes.
  • Startups: con el objetivo de diseñar el marco para productos innovadores que solucionen problemas de los usuarios.
  • Cuidado de la salud: en el ámbito de la medicina, las soluciones digitales deben ser muy fáciles de utilizar porque deben ser realmente útiles tanto para los pacientes de todas las edades como para el cuerpo médico y empleados administrativos.
  • eCommerce: en este caso, crear experiencias de compra sin fisuras para los clientes es fundamental para que éstos concluyan la transacción en vez de abandonar el carrito de compras.
  • Empresas Fortune 500: estas corporaciones son las que redefinen cómo la tecnología afecta el mundo en el que vivimos, y sus desarrollos son utilizados por los usuarios de todo el mundo.
  • Software Factory: las firmas enfocadas en el desarrollo de software, websites y aplicaciones móviles necesitan que sus soluciones funcionen de acuerdo a las expectativas del cliente, de ahí que el UXD puede marcar la diferencia entre proveedores.
  • Compañías online: toda firma que interactúa con sus usuarios a través de canales digitales necesita contar en su staff con Diseñadores UX para garantizar el contacto de las personas con las interfaces será óptimo.
Convertirte en un UXD en pocos meses es posible a través de una propuesta educativa de vanguardia en donde se aprende sobre el ciclo de desarrollo de productos digitales, tomando el enfoque del diseño centrado en el usuario. En base a la práctica, se desarrollan las habilidades necesarias para ejercer esta disciplina, que es cada vez más demandada.  

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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! 

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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.

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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.