Mi viaje a través del intensivo de 5 días de ML de Kaggle y Google fue una experiencia intensa y reveladora que convirtió teoría en resultados prácticos en muy poco tiempo. Participé en el programa Kaggle × Google 5 Day Intensive Program, donde trabajé con Python para ciencia de datos, conceptos básicos de machine learning y flujos de trabajo tipo Kaggle. Este resumen recoge la estructura del curso, mi experiencia diaria, lo que construí y las competencias que reforcé, siempre con la perspectiva de cómo estas habilidades se integran en proyectos reales de desarrollo de software a medida y soluciones de inteligencia artificial para empresas.

Día 1 Aprendizaje inicial y entorno Kaggle. Conocí las herramientas del entorno Kaggle: notebooks, datasets y competiciones. Repasé Python esencial: listas, diccionarios, bucles, condicionales y funciones. Realicé mi primera práctica cargando datos con Pandas y explorándolos con head, shape e info. Lección clave: los notebooks facilitan la experimentación iterativa, algo fundamental cuando desarrollamos aplicaciones a medida y prototipos de IA.

Día 2 Limpieza de datos y EDA. Me enfoqué en manejo de valores faltantes, eliminación de duplicados y tratamiento de outliers. Usé .describe(), agrupaciones y estadísticas resumen para entender el dataset y realicé visualizaciones preliminares para ver distribuciones y relaciones. Aprendí que invertir tiempo en datos limpios y bien explorados es la base para buenos resultados en modelos predictivos, un principio que aplicamos en proyectos de inteligencia de negocio y Power BI.

Día 3 Modelos base. Implementé el flujo clásico de ML: split train test, ajuste de modelos y evaluación. Construí modelos baseline con Scikit Learn como regresión lineal, árboles de decisión y random forests, y participé en una mini competencia con datos reales. Queda claro que incluso modelos básicos bien aplicados y validados pueden ofrecer resultados útiles para soluciones empresariales.

Día 4 Ingeniería de características y optimización. Generé nuevas variables, codifiqué categóricas y apliqué escalado cuando fue necesario. Probé validación cruzada y búsqueda de hiperparámetros para mejorar desempeño, y reflexioné sobre interpretación de modelos y prevención de overfitting. En entornos productivos, estas prácticas ayudan a construir agentes IA robustos y a garantizar que la IA para empresas entregue valor real y explicable.

Día 5 Proyecto final y entrega. Monté un pipeline completo: carga de datos, limpieza, EDA, feature engineering, entrenamiento, evaluación y predicción. Generé el archivo submission.csv y envié mi primera predicción a una competición real en Kaggle, viendo la puntuación y la posición en el leaderboard. Fue una confirmación de que pasar de cero a una entrega viable en pocos días es posible y motivador.

En cada fase del intensivo percibí cómo las prácticas aprendidas se alinean con los servicios profesionales que ofrecemos en Q2BSTUDIO. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, combinamos experiencia en software a medida y aplicaciones a medida con especialización en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure para construir soluciones completas. Aplicaciones concretas incluyen desde pipelines de datos para inteligencia de negocio y cuadros de mando en Power BI hasta agentes IA que automatizan procesos y mejoran la toma de decisiones.

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Reflexión final: el intensivo demostró que un programa concentrado puede acelerar el aprendizaje práctico y que la combinación de modelos, buen feature engineering y validación rigurosa aporta resultados palpables. Para empresas que buscan aprovechar la IA, la clave está en integrar talento en datos, desarrollo de software a medida, seguridad y despliegue en la nube. En Q2BSTUDIO trabajamos precisamente en esa intersección, ofreciendo soluciones que van desde servicios cloud aws y azure hasta inteligencia de negocio, agentes IA y Power BI para impulsar decisiones basadas en datos.

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