DEV Community: Alondra Daisy

Pre-AWS Summit CDMX 2023

Alondra Daisy — Fri, 25 Aug 2023 01:32:45 +0000

Estructura de las 4 semanas de agosto:

Semana 1: Conociendo AWS + Orientándote en el entorno
Semana 2: Explorando + Dónde obtener más información
Semana 3: Cursos + Recursos en la nube
Semana 4: Socios de AWS CDMX

Semana 1: Conociendo AWS + Orientándote en el entorno

📎 ¿Qué es AWS?

Es una subsidiaria de Amazon que ofrece plataformas de computación en la nube: Amazon Web Services.

AWS es una plataforma de computación en la nube que permite a individuos, negocios de cualquier tamaño y grandes corporaciones utilizar servicios de computación en la nube, como computación, almacenamiento, redes, etc., para asegurar todos los datos desde centros de datos sin servidores.
(+) Esto elimina la necesidad de administrar manualmente los datos, ya que te permite administrar eficientemente tus recursos [tiempo y finanzas].

🧩 ¿Por qué considero importante la computación en la nube?

Considero que es importante porque, en cierta medida, ya sea que lo reconozcamos o no, utilizamos plataformas que dependen de estos servicios a diario, como almacenamiento de archivos, almacenamiento de fotos, las aplicaciones en nuestros dispositivos, etc.

Aprender acerca de estos procesos y cómo los utilizamos nos ayuda a operar de manera inteligente y eficiente.
(+) Este conocimiento nos permite comprender mejor y conectar las piezas del rompecabezas de cómo funcionan las cosas, ¡generando esos momentos de "aha"!

💡 ¿Por qué me gusta compartir sobre esto?

¡Momentos de "aha"!

Aprendizaje activo > Uso pasivo

🤔 ¿Qué son los AWS Summits?

Son uno de los muchos eventos de AWS que reúnen a tecnólogos para conectar, colaborar y aprender más.

👥 ¿Qué tan interactivos son los Summits?

Son bastante interactivos, ya que se trata de eventos educativos, el aprendizaje se basa en la práctica y la inmersión.

🌐 ¿Dónde se llevan a cabo los Summits?

¡A nivel mundial! (El calendario del año termina con el Summit de la Ciudad de México a finales de agosto del '23).

🔎 ¿Cómo aprenden los asistentes en este evento?

Asistiendo a sesiones técnicas, demostraciones, talleres interactivos, laboratorios, desafíos en equipo y mediante el establecimiento de contactos con otros entusiastas de la nube.
☁️ ¿Por qué un Summit?

En realidad, nunca he asistido a un Summit, ni siquiera he hablado de ellos, y aunque he seguido a personas que han asistido a ellos en diferentes partes del mundo, como Tel Aviv, Londres, Nueva York, nunca he asistido a uno. Sentí que este de la Ciudad de México estaba alineado con el momento y la planificación.

⏳ ¿Por qué ahora?

La planificación y el momento se alinearon con mis intenciones, y esta es otra oportunidad de crecimiento personal para ampliar mi participación en AWS.

🇲🇽 ¿Por qué la Ciudad de México?

¡Las intenciones se hicieron realidad! En noviembre de 2022, mientras planeaba en qué me enfocaría en 2023 (en relación a AWS), expresé la intención de conectarme más con la comunidad latinoamericana. Hablo español y sentí que expandir mi participación a través del idioma (inglés + español) e interés (computación en la nube/tecnología) sería una gran oportunidad para practicar y perfeccionar ambas áreas.

Semana 2: Explorando + Dónde obtener más información

Focalizándose en Accesibilidad y Educación a través de:

➡ Aprendizaje basado en juegos (edu-tainment)
Juegos en 3D que permiten aprender + aplicar + ganar insignias a través del aprendizaje gamificado. Esta es una forma divertida de aprender, especialmente si tienes niños pequeños interesados en la tecnología. Tal vez quieras introducirlos en una actividad que no sea demasiado técnicamente compleja de enseñar, esta es una excelente manera de hacerlo.

Cloud Quest: elige tu papel y luego aprende cómo aplicar habilidades en la nube para ayudar a los ciudadanos en una ciudad virtual.

Industry Quest: elige una industria (por ejemplo, Salud, Finanzas) para comenzar a aprender cómo llevar tu organización virtual al siguiente nivel."

➡ Aprendizaje basado en desarrollo de habilidades (laboratorios prácticos)

AWS Educate: Contenido de acceso sin barreras diseñado para principiantes con conexiones al empleo y la construcción de tu red.

AWS Builder Labs: Estos laboratorios están formateados como cursos, planes de aprendizaje y entrenamientos digitales filtrados por niveles de curso, duración, 21 dominios y 19 idiomas.

Listas de Laboratorios | Lab Playlists (cursos predefinidos sobre temas específicos seleccionados en una colección)
Planes de Aprendizaje | Learning Plans (una colección de contenido de entrenamiento para seleccionar y elegir)
Entrenamientos Digitales | Digital Trainings (laboratorios autodidactas opcionales de pago que incluyen demostraciones en video, contenido interactivo y evaluaciones de conocimiento)

Tutoriales prácticos | Hands-on Tutorials: Tutoriales prácticos que ofrecen métodos paso a paso para aprender a lanzar aplicaciones.

(Tipos de contenido: Tutoriales, Guías de Cómo hacerlo, Guías de Inicio (con duración de 10 minutos a 2 horas)
(Categorías de contenido: todos los servicios ofrecidos a través de AWS Marketplace.)

Skillbuilder.aws (que alberga las Quests de Cloud e Industria y los laboratorios de Builder) hace un trabajo realmente excelente al ofrecer toneladas de apoyo y luego combinarlo con contenido de calidad. La página de inicio brinda una descripción general de los recursos ofrecidos y cómo maximizarlos.

👀 Echa un vistazo abajo

También muestra los pasos de preparación para el examen de certificación y justo debajo, comparten las herramientas para cumplir realmente con ese examen.

También he escrito un artículo destacando a 5 personas de las que puedes aprender sobre la nube de AWS a un nivel más personal en mi artículo en AWS Tip.

El artículo se llama AWS Learning Approaches, ya que tiene como objetivo servir como una recopilación de 6 medios basados en recursos para fomentar el aprendizaje y la construcción a través de:
➡ Documentación en forma de white papers (proporcionada por AWS)
➡ Aprendizaje autodirigido
➡ Recursos en formato de video
➡ Cuentas en redes sociales
➡ Cursos externos
➡ Recursos en blogs

Semana 3: Cursos + Recursos en la nube

Mejora tus habilidades con 3 cursos de entrenamiento de AWS

Cloud Academy - Plataforma de Gestión de Habilidades que ofrece entrenamiento inmersivo en múltiples nubes:

AWS
Google Cloud
Microsoft Azure
Alibaba Cloud
Future Learn - Plataforma educativa de múltiples materias ofreciendo:

cursos cortos
ExpertTracks
cursos en línea
microcredenciales
Udacity - Plataforma de Transformación de Talento que ofrece:

cursos gratuitos
servicios de carrera
programas de aprendizaje flexibles
proyectos del mundo real de expertos de la industria

Semana 4: Socios de AWS CDMX

Expositores Patrocinadores de AWS | Socios de Entrenamiento Patrocinadores de AWS

➡ Expositores Patrocinadores

Codster.io: Proveedor de soluciones digitales para el desarrollo de software

Socio del sector público de AWS | Public Sector Partner (FinTech, HealthTech, Seguros, Hospitalidad, Transporte, Logística)
HQ: CDMX, MX

Implementación Y Desarrollo Serverless Con AWS Lambda

¿Quieres disminuir tus costos de operación? AWS Lambda te permite tener aplicaciones, servicios y plataformas con Serverless Framework.

codster.io

Codster x AWS
Aprende cómo utilizan AWS Lambda para impulsar soluciones para el público.

-Fastlane: Proveedor líder de capacitación avanzada en tecnologías de la información para mejorar habilidades y poner a prueba conocimientos en conceptos y soluciones de la nube, ¡totalmente gratis!

Capacitación de Nivel Avanzado | Advanced Tier Training
HQ: Morrisville, NC

cursos de aws | certificaciones | fechas garantizadas para entrenamientos en línea | cursos de aprendizaje electrónico | consultoría de aws

Fastlane x AWS
Aprende más sobre sus diferenciadores clave en la educación y consultoría en tecnologías de la información líderes.

➡ Socios de Entrenamiento Patrocinadores de AWS

CompuEducación: Oferta empresarial de adopción de la nube de Latam que ofrece formación y asesoramiento profesional en múltiples nubes.

Socio consultor de AWS | AWS Consulting Partner
HQ: CDMX, MX

capacitación en TI (para los principales fabricantes en MX) | gestión y gobierno de TI (cursos para la implementación exitosa de prácticas de gestión) | e-learning y talento (para empresas y desarrollo de contenido

CompuEducación x AWS
Aprenda más sobre cómo están influyendo en los clientes globales a través de la consultoría con AWS.

LearnQuest: Con una posición única para proporcionar capacitación experta en negocios u organizaciones para la adopción de la nube de AWS. Capacitación en la nube personalizada para dotar a los empleados de las habilidades específicas que sus roles requieren.

Capacitación de Nivel Avanzado | Advanced Tier Training
HQ: Philadelphia, Pennsylvania

capacitación virtual dirigida por instructor | capacitación en el aula dirigida por instructor | capacitación a su propio ritmo | capacitación personalizada

LearnQuest x AWS
Aprende más sobre temas de AWS a través de una extensa biblioteca de artículos gratuitos, webinars, white papers y estudios de caso.

Netec: La mayor capacitación de TI de Latam (presencial y en línea) que apoya a empresas y gobiernos, conviértete en un experto aprendiendo de expertos.

Capacitación de Nivel Avanzado | Advanced Tier Training
HQ: CDMX, MX

Certificación AWS | Netec | Líderes en Tecnología y Educación

¡Matricúlese en nuestro Curso AWS y súmele a su hoja de vida y experiencia una Certificación AWS! Una de las más apetecidas en las grandes empresas del mundo.

netec.com

capacitación de certificación por rol: arquitectura (arquitecto de soluciones, arquitecto de aplicaciones) | análisis de datos (ingeniero de datos en la nube) | desarrollo (ingeniero de desarrollo de software) | operaciones (administrador de sistemas, ingeniero en la nube) | dev ops (ingeniero de pruebas, ingeniero devops en la nube, ingeniero devsecops) | seguridad (ingeniero de seguridad en la nube, arquitecto de seguridad en la nube) | redes (ingeniero de redes) | IA/ML (ingeniero de aprendizaje automático

Netec x AWS
Aprende más sobre las certificaciones que Netec sugiere según el rol en la nube y el dominio del producto.

¡Estoy emocionado/a de asistir al último AWS Summit del calendario de este año y conectar con los creadores de LATAM en la Ciudad de México! Esta agenda de intercambio de 4 semanas está diseñada para ser un punto destacado en dos partes del summit, así que ¡espera un Post-AWS Summit Ciudad de México 2023 en las semanas siguientes al evento, donde compartiré todo lo que aprendí del summit en su conjunto!

Copia original por mí, traducción mejorada con YouChat.

Nunca Falta Recursos, Solo Falta Ingenio | 2 Herramientas - 3 Recursos - 4 Cuentas

Alondra Daisy — Mon, 08 May 2023 20:23:54 +0000

Desde enero, he entretenido mi curiosidad explorando herramientas con el esfuerzo de incorporarlas en mi día a día. A medida que el mundo se ha familiarizado con las capacidades de IA/ML, varias empresas han anunciado sus propias contribuciones al espacio. Esta pieza esta destinada ser un paquete de recursos de IA con casos de uso del mundo real.

2 Herramientas. 3 Recursos. 4 Cuentas.

Los gráficos destacarán el qué, el por qué y el cómo de las herramientas. ¿Qué puede hacer cada herramienta? ¿Cuáles son algunas posibles interacciones? ¿Por qué las encuentro importantes y útiles? ¿Cómo estoy usando cada herramienta?

Herramientas:

Extensión de Chrome: Storytell.ai

Motor de búsqueda: You.com

Recursos:

Sitios web

Artículo en Dev.to: Being Data-Driven is a Mindset Shift

Boletín de IA: Superhuman

Guía

Tipos comunes de inteligencia artificial

Podcast
Lex Fridman Podcast

Cuentas

Joshua Vermillion - Profesor Asociado de Arquitectura usando IA para generar diseño a través de prompts
Lynn Squared - Diseñadora arquitectónica (visiones a través de AI)
Wg.xyz - Diseñador arquitectónico (Arquitecto IA-ing)
Futureretail.ai - Arquitectura minorista futurista (de IA)

El verano pasado, compartí un artículo que llamé Segment Schema para resaltar un modelo mental que creé para mí mismo para fomentar un compromiso intencional con el mundo que me rodea. En ese artículo, comparé la red neuronal del cerebro humano con las redes neuronales de la IA. Mencioné cómo el aprendizaje profundo es un tipo de inteligencia artificial que imita el comportamiento de aprendizaje humano creando redes algorítmicas artificiales para que las máquinas aprendan, es decir, el aprendizaje automático (ML).

“ Just as Deep Learning neural models are made of an interconnected web of nodes that need data to process and recognize correlations, the human brain is made of a complex neural network of neurons that work together to help humans process information.”

"Así como los modelos neuronales de aprendizaje profundo están hechos de una red interconectada de nodos que necesitan datos para procesar y reconocer correlaciones, el cerebro humano está hecho de una red neuronal compleja de neuronas que trabajan juntas para ayudar a los humanos a procesar información."

Como seres humanos, constantemente vivimos en ciclos:
1) recibiendo entrada
2) interpretando y filtrando
3) asignando significado a las experiencias en respuesta directa a lo que se alinea con nuestras creencias internas

Esta es la intención ambiciosa (según lo que siento) de lo que estamos viendo con la tormenta impulsada por la IA de la que todos nos hemos dado cuenta en los últimos seis meses. Creo firmemente que con la ayuda de estas nuevas herramientas, estamos construyendo la base para las generaciones venideras.

Los ocho elementos esenciales de la innovación

El artículo anterior presenta elementos clave para `Pruebas para la innovación:

Aspirar | ¿Considera el crecimiento impulsado por la innovación como crítico, y tiene objetivos cascada que reflejan esto?

Elegir | ¿Invierte en un portafolio coherente de iniciativas con suficientes recursos y un equilibrio de tiempo y riesgo para ganar?

Descubrir | ¿Tiene insights de negocios, mercado y tecnología diferenciados que se traducen en propuestas de valor ganadoras?

Evolucionar | ¿Crea nuevos modelos de negocios que proporcionen fuentes de ganancias defendibles y escalables?

Acelerar | ¿Supera a la competencia desarrollando y lanzando innovaciones de manera rápida y efectiva?

Escalar | ¿Lanza innovaciones a la escala adecuada en los mercados y segmentos relevantes?

Extender | ¿Gana creando y capitalizando redes externas?

Movilizar | ¿Están sus personas motivadas, recompensadas y organizadas para innovar repetidamente?

Como destacó Tom Godden en su sesión de AWS Innovate,

Cuando se combina con otras implementaciones, la IA tiene el poder de cambiar los modelos de negocio... por sí sola, no puede hacerlo.

Innovar es explorar una visión de largo alcance; creo que este cambio impulsado por la IA está evolucionando la forma en que podemos pensar en futuros ricos en rendimiento. Aunque es tentador pensar que la IA eliminará varios trabajos, es más constructivo pensar en cómo puede complementar y cambiar las realidades que se acercan.

Autoría original del contenido por mí. Traducción al español mejorada por Storytell.ai.

Encuentra la versión en inglés de este artículo en Medium.

Being Data-Driven is a Mindset Shift

Alondra Daisy — Fri, 14 Apr 2023 18:52:37 +0000

Data-driven organizations are paving the way to more efficient, resilient and performance-rich futures.

This article will explore a deeper look into the what, why and how AWS is driving innovation with AI/ML and what that means for scaling data-driven organizations.

How to decipher this piece: This piece will be in a Q&A format to maintain clarity in breaking down what, why and how.

Browse categorized WHAT, WHY & HOW questions
Scroll down to Q&A
Glean insights from AWS specialists
Take a look at how globally known companies leveraging AI/ML with AWS
Learn what focus zones data-driven organizations should consider to scale long term

WHAT? What does it mean to be a data-driven organization? What is Amazon’s flywheel model? What is AI vs ML? What are the key drivers for a data network effect? What precautions should be in place to prevent disruptions in data architecture? What services unlock CX (Customer Experience) improvements?
WHY? Why should we consider data as a cornerstone for building people-centered technology? Why is a mindset shift key to fueling the flywheel at Amazon? Why is building a centralized data community crucial for improving data governance?
HOW? How is AI/ML driving speed and efficiency in data-driven organizations today? How are consumers and producers impacted? How is ML being used in real time & which companies are using AWS?

What does it mean to be a data-driven organization?

It is the recognition that data is an asset to create actionable insights to supercharge the customer experience. Adopting the data-driven mindset is an opportunity to influence each stakeholder’s narrative.

What is Amazon’s flywheel model?

Let's take a look at Amazon's flywheel elements:

(Mindset + People + Process) x Technology

The concept is to keep the people, technology and the process at the center of all decision-making and using products, customer experience, feedback and data as learning models to experiment with to create innovation. Data-driven organizations recognize that it’s a process of working backwards from experience to create technology.

Why should we consider data as a cornerstone for building people-centered technology?

Putting data at the center of decision-making enables organizations to: ➡ Make decisions, faster ➡ Respond better to the unexpected ➡ Create better customer experiences ➡ Uncover new opportunities ➡ Improve efficiency

Why is building a centralized data community crucial for improving data governance?

It’s connected to how each sector of the community (producers, platform teams, consumers) extracts its business value.

➡ Producers: data sharing within teams to produce insights and KPIs, metadata and access considerations to retain owner governance

➡ Platform team: increases scalability and managing data compliance to move at the speed of business priorities

➡ Consumers: creators of new insights, data discoverers

Why is a mindset shift key to fueling the flywheel at Amazon?

Mental models exist to drive and inform. Changing the mindset is key to fueling the flywheel because it involves placing value in who, what and why organizations create for and extracting insights from data directly is how the elements of the flywheel are enhanced.

How is AI/ML driving speed and efficiency in data-driven organizations today?

Machine Learning requires a rich set of capabilities and data is the field for ML engines. As Tom Godden (AWS Enterprise Strategist) highlighted,

"When coupled with other implementations, AI has the power to change biz models…alone it cannot.”

3 key drivers for ML adoption: Relevance | Speed | Efficiency

What is AI vs ML?

AI = Artificial Intelligence: involves the using computer science to learn from data models as humans learn from experiences.
ML = Machine Learning: a subset of AI that involves using algorithms to learn and make predictions based on data.
There are 3 main types of ML:

Supervised learning
classification: predicts a category
example: classifying a sock by color
regression model: investigates the relationship between variables
Unsupervised learning
clustering: groups by similarity
example: sorting clothes by type
association: clothes often worn together
Reinforcement learning
environment based: do not need specific input/output pairs
example: reacts to and learns from environment

What are the key drivers for a data network effect?

ML is a tool to support business activations through customer needs to improve the CX. The cycle of The Data Network Effect thrives on 4 key drivers:

More data
Better algorithms
Better engagement
More, happier customers

How are consumers and producers impacted?

By adopting the modern data-driven mindset, consumers can focus on engaging with products and producers can efficiently manage data retrieved from their experiences. This creates a culture of enhancing data discovery through increased visibility and trustworthiness, simplifying collaboration, working seamlessly with tools in context.

What services can unlock CX (Customer Experience) improvements (a non-exhaustive list)?

What precautions should be in place to prevent disruptions in data architecture?

To prevent disruptions, building resilient data structures that can manage the durability and performance of workloads. So how is this achieved? Through working with storage services like Amazon S3 and Amazon EBS.

Factors to consider for resilient structures:

➡ Resiliency: needs to match the workload that can manage the durability and performance of a workload

➡ Backups: back up volumes by taking point-in-time snapshots and storing them in S3

➡ Build your own redundancy: consider alternate routes for recovery, like Elastic Disaster Recovery

➡ Design for availability: no single point of failure should bring the system down (consider a load balancer)

➡ Monitoring, Testing & Recovery: simulate real-world conditions, create experiments to test

How is ML being used in real time & which companies are using AWS?

The Washington Post - Textract, ECS, Docker, EC2
NASCAR - Transcribe, S3 Glacier Instant Retrieval, SQS
Condé Nast - Route 53, EC2, S3
Fender - Lambda, DynamoDB, API Gateway, SageMaker
Lyft - AWS Kinesis Streams, Auto Scaling, Redshift, EC2 Container Registry
F1 - Lambda, SageMaker, DynamoDB API Gateway
United Airlines - SageMaker, IoT Care
Expedia - Aurora, Glue, CloudWatch
Pinterest - S3
BMW Group - Translate, Active Custom Translate, AWS Glue, AppSync
Traeger - IoT Core, Alexa Voice Service, Lambda, S3
Heineken - IoT GreenGrass

Data exists to be computed and stored, fed by efficient stage that can manage the data.
Ryan Sayre

It’s an exciting time to learn and engage with AI, and with the release of several machine learning services like OpenAI and search engines such as You.com, the globe is being taken by an AI-powered storm. As Godden highlighted in his AWS Innovate session 'Building a Smarter Organization: Powered by ML',

"When coupled with other implementations, AI has the power to change business models...alone it cannot."

AWS is paving the way to a more cohesive, resilient and performance-rich future, and the companies listed above are living proof of the power cloud computing has created. The more producers, platform teams and consumers engage as data-driven communities, the better the experience can improve for all.

➡ Think Big ➡ Work Backwards ➡ Design & Build