¿Sabes qué es y cómo funciona el análisis de datos? En datahack te lo contamos.
Luis Miguel Gómez Caballero (formador en herramientas TIC) viene a explicarnos en el nuevo evento de datahack: "Sector Inmobiliario y Big Data: El futuro de la búsqueda de casa". Una pequeña introducción al análisis de datos en el que nos hablará sobre el uso de la función correlación, el establecimiento de un segmento, la aplicación de regresión lineal y la automatización del proceso con VBA. Además, explicará un caso práctico del sector inmobiliario.
¿Cuál es el precio de las viviendas por metro cuadrado?
Luis Miguel Gómez Caballero
Formador en herramientas TIC
¡Inscríbete al evento e introdúcete en el mundo del Big Data!
¿Qué tienes que realizar para asistir a este #evento? Muy sencillo: únicamente tendrás que registrarte desde este evento y esperar al día 20 de octubre (se realizará desde LinkedIn Live por lo que se deberá acceder a la plataforma de LinkedIn a la hora del evento).
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Descubre el análisis de datos junto a datahack
Temática
Python
Tiempo de lectura
5 minutos
Luis ha decidido ser Data Scientist. Desde hace tiempo lleva dándole vueltas a dedicarse a la inteligencia artificial, pero no sabe por dónde empezar. Tras consultar en Google y a ChatGPT qué herramientas son las más adecuadas para iniciarse, concluye que desde hace tiempo hay dos lenguajes de programación más utilizados en este mundo: R y Python. Luis decide dejar de lado debates eternos y decide aprender los dos, porque ¿existe acaso incompatibilidad? Tira una moneda al aire y el resultado es empezar por Python.
De Python no sabía mucho, más allá de que es un lenguaje de programación. Buceando un poco, llega a definiciones del tipo: “Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta parcialmente la orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Es un lenguaje interpretado, dinámico y multiplataforma.”
Santiago Moreno
Senior Data Scientist y profesor de Python y machine learning en datahack
Autor del artículo
En resumen, Python sirve para todo, desde modelos de machine learning hasta para desarrollar YouTube. Para esto, Luis ve que Python se apoya en múltiples módulos, paquetes o “librerías”, “libraries” en inglés que son una ayuda para cada uno de los aspectos que se pueden utilizar con Python. En concreto para IA hay varias indispensables: Pandas, numpy, scikit learn, Keras, Matplotlib, Seaborn…. y unas cuantas más.
Por tanto, no basta con descargarse Python, sino que hay después que instalar múltiples bibliotecas o “librerías” para poder trabajar y, lo que es más complicado: cada librería depende a su vez de otras, lo cual hace que pueda haber incompatibilidad de versiones... y ¿cómo solucionar todo este lío? Cuando está a punto de tirar la toalla, Luis descubre Anaconda.
Anaconda es una distribución de Python (también de R), es decir, en lugar de instalar Python simplemente te instalas Anaconda y con ella ya tienes las principales herramientas Open Source que el Data Scientist necesita para desarrollar su actividad.
Instalar Anaconda es muy fácil; viene ya preparado para descargar el instalador según el sistema operativo que se quiera utilizar e instalarlo:
Haz clic aquí.
La instalación de Anaconda viene directamente con Jupyter Notebook como herramienta de notebooks y de Spyder como IDE de programación.
El Notebook es una herramienta muy habitual en el trabajo habitual del científico de datos. En su propia web se define como “Jupyter Notebook es una interfaz web de código abierto que permite la inclusión de texto, vídeo, audio, imágenes así como la ejecución de código a través del navegador en múltiples lenguajes. Esta ejecución se realiza mediante la comunicación con un núcleo (Kernel) de cálculo.”
Haz clic aquí.
Precisamente esa capacidad de poder incluir código junto con imágenes y texto es lo que hace particularmente adecuado para el análisis de datos, pues te permite llevar un hilo argumental a medida que se va llevando a cabo el estudio, los modelos, extrayendo las métricas, etc.
Sin embargo, los notebooks tienen una importante limitación: no permiten de modo fácil la productivización de los distintos algoritmos. Para esto es mejor recurrir a lo que se conoce como un IDE, es decir, un entorno para desarrollo integrado. Anaconda viene integrado con Spyder para lo que es la parte más de desarrollo y menos de análisis.
Haz clic aquí.
Una de las particularidades de Python como lenguaje Open Source es su continua evolución que puede hacer que desarrollos pasados que utilizaban ciertas versiones sean incompatibles con versiones más modernas. No solo casos ya extremos como una aplicación desarrollada con Python 2 que no funcione en Python 3, sino incluso métodos de librerías como pandas que se modifican o dependencias que cambian al actualizar las versiones.
Los entornos de Anaconda precisamente permiten manejar este tipo de situaciones. Un entorno de Anaconda se puede entender como un espacio aislado, independiente, donde las librerías y versión de Python se mantienen congeladas. Así, si tenemos un desarrollo muy importante que queremos seguir manteniendo con una combinación de versiones de librerías, lo ideal es tenerlo de modo estático o perenne en uno de estos entornos de anaconda.
Una de las recomendaciones a la hora de abordar proyectos es, precisamente, tener un entorno base con la instalación de Anaconda o incluso Miniconda (ya veremos la diferencia) y a partir de ahí, que cuelguen los diferentes entornos con las librerías requeridas para cada caso.
Los comandos más habituales para trabajar con entornos son:
Conda no es lo mismo que Anaconda: Conda es un gestor de paquetes, mientras que Anaconda es una distribución que, además de Python, incluye las librerías más habituales para el día a día del análisis de datos. Esto se traduce en que es Conda quien se va a encargar de manejar las distintas dependencias entre librerías de las que ya hemos hablado.
En resumen, es quien se va a ocupar cuando queramos actualizar una librería o instalar una nueva de que todo marche bien. La ventaja de habernos instalado Anaconda es que Conda viene integrado.
¿Esto significa que sin Conda no podríamos instalar nuevas librerías? No. Python incorpora un comando, Pip, que precisamente sirve para instalar nuevos módulos. Tanto Conda como Pip son válidos para instalar librerías, si bien, siempre que se pueda recurrir a Conda, merece la pena utilizarlo.
Por tanto, siempre que se quiera instalar una librería, podemos seguir los siguientes pasos que se van a ilustrar con un ejemplo. Supongamos que se desea instalar una librería que no viene por defecto con Anaconda, como puede ser Swifter.
En este caso, bastaría con ejecutarlo en la línea de comandos de Anaconda:
Basta escribir “pip install swifter” en la línea de comandos:
El mundo de la Inteligencia Artificial y de la ciencia y análisis de datos está muy ligado a Python y esto implica, necesariamente, adaptarse a las particularidades de este mundo. Anaconda viene tanto a solucionar la entrada a los que se inicien en este apasionante mundo como a ser una herramienta imprescindible en el día a día para los científicos de datos más experimentados gestionando por nosotros entornos, librerías o paquetes etc. Desde luego, es una solución muy recomendable para el día a día del análisis de datos.
Temática
Python y Machine Learning
Tiempo de lectura
5 minutos
Es innegable que hoy en día tener conocimientos de programación es imprescindible. Hace años conocer y manejar adecuadamente el paquete Office “básico” (Word, Power Point, Excel) te permitía acceder a puestos laborales mejores que la media. Hoy en día y más después de la pandemia, la utilización de las herramientas Office es un fondo de armario que casi cualquier persona tiene conocimiento.
Pero, ¿qué pasa si quieres seguir formándote y desarrollando tus capacidades para, no solo acceder más fácilmente a otros puestos de trabajo, si no también para ser un profesional mucho más productivo y que puede aportar mejores soluciones tanto en el ámbito laboral como personal?
Desde mi punto de vista, lo mejor es formarte en algún lenguaje de programación que te permita automatizar y sistematizar tareas que, de otra manera, tendrías que ejecutar de manera manual y tediosa una a una.
Para todas aquellas personas que nunca han programado, uno de los mejores lenguajes para empezar es Python: un lenguaje de programación sencillo, fácil de comprender y con una curva de aprendizaje asequible que te permitirá poner a funcionar pequeños y no tan pequeños programas.
Antonio Fernández Troyanno
Responsable de proyectos Oficina de Transformación Bergé Logistics
Autor del artículo
Con el fin de ilustrar el potencial de Python, a continuación, te presentaré una serie de proyectos programados en Python para que veas el potencial de este magnífico lenguaje de programación.
ATENCIÓN: En este artículo vais a poder ver ciertos fragmentos de código que, si no tenéis conocimiento ninguno de programación, quizás pueda asustarte. Aleja esos terrores de tu mente, con un poco de trabajo y formación, verás que no es nada del otro mundo.
¡Vamos con ello!
En muchas ocasiones nos surge la necesidad de concatenar o unir varios ficheros Excel de cientos o miles de líneas.
Imaginemos que cada mes se genera un reporte con información de financiera de la empresa, información de tus cuentas bancarias o cualquier otro ejemplo que se te pueda ocurrir.
Imagina que tenemos 12 ficheros Excel con sus mismas columnas y necesitamos unificar toda esa información en 1 solo fichero.
¿Qué soluciones tenemos?
Opción a) Abrir uno a uno cada fichero, copiar y pegar esa información y repetir esa tarea 10 veces más.
Opción b) Utilizar algún lenguaje de programación que nos permita simplificar esta tarea.
Sin duda, la opción a utilizar es la Opción b). Quizás inicialmente te lleve más tiempo programar en Python tu programa “UNIR EXCELS”, pero, ¿imagina que en lugar de 12 ficheros son 50? O, peor aún, que cada semana tienes que unificar 20 Excels….
¿No tiene sentido programar y automatizar esa tarea? Pues con Python podrías, y es mucho más sencillo de lo que parece…
<script src="https://gist.github.com/afernandez119/c4777133ef457f9569684811d611eb18.js"></script>
Con nuestro Máster Experto en Data Science y Big Data puedes profundizar en las aplicaciones de Python y así volverte un experto en la materia.
¿Quién podría imaginar que utilizando Python podríamos automatizar el envío de correos electrónicos?
Imagina que todos los días tienes que enviar una serie de correos electrónicos a proveedores, empleados o alumnos, ¿por qué no automatizarlo?
En Python existen diferentes librerías que te facilitan esta tarea, veamos un ejemplo.
<script src="https://gist.github.com/afernandez119/6a93f9ad5673efcc29e0061cb1c0141e.js"></script>
¿Nunca te ha pasado que necesitas cambiar la extensión de una imagen y no sabes cómo hacerlo?
Buscas en Google como un loco y te sale un montón de servicios online, software de gratis pero con limitaciones, … ¿por qué no utilizar Python para esto?
Gracias a la librería de Python Pillow podremos, entre otras muchas cosas, modificar la extensión de nuestra imagen de forma rápida y sencilla (3 líneas de código…)
<script src="https://gist.github.com/afernandez119/f712eeb44ed35471b32cce379554c5d7.js"></script>
Y…. ¿si queremos algo más elaborado? ¡Pues aquí tienes! A continuación te presento un proyecto mucho más completo en Python en el que intentamos predecir el éxito que va a tener una noticia antes de publicarla analizando el éxito que tuvieron noticias pasadas.
El proyecto incluye:
En este caso te un vídeo del proyecto completo sobre “Cómo predecir el éxito de una noticia mediante Machine Learning”
Y… ¡hasta aquí el artículo de hoy! Como ves estos son 4 ejemplos muy diversos sobre el potencial que tiene la utilización de Python a nivel profesional y personal, sin duda una herramienta muy potente e imprescindible conocer en el entorno de digitalización actual.
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Microsoft Azure permite virtualizar máquinas, respaldar datos mediante backups, realizar analíticas, bases de datos, redes, almacenamiento y web, con una mayor rapidez, menor latencia, y ahorrando costes.
El día 5 de abril a las 18:30h datahack ofrece una sesión impartida por Borja Díez, sobre cómo utilizar el procesamiento en la nube para entrenar modelos de Machine Learning mucho más rápido y gastando lo mínimo.
Durante una hora, veremos una pequeña introducción a Azure, el servicio cloud de Microsoft, y cómo utilizarlo para hacer tareas básicas de data science a nivel usuario particular.
Para todo esto, aprovecharemos el crédito de bienvenida que te da la plataforma cuando al darse de alta para probar gratis.
Al registraros aquí: https://azure.microsoft.com/es-es/free/ tendréis 30 días para gastar el crédito inicial y servicios gratuitos durante un año.
La idea principal de esta sesión es explicar qué es Azure, las herramientas de Machine Learning que ofrece y cómo lo puede utilizar una persona sin conocimientos previos para hacer procesamientos más potentes de los que su ordenador puede soportar.
🔵 Esta sesión será online en directo.
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Meta (antigua Facebook), Microsoft, Epic Games o Google son algunas de las empresas que están destinando gran parte de sus recursos en el desarrollo del metaverso. Sin duda, este concepto ha supuesto un cambio total del paradigma, ya que puede suponer una revolución en la forma en la que entendemos las relaciones, tanto personales como laborales.
Viendo el creciente interés generado alrededor del metaverso, desde datahack nos hemos propuesto transmitiros una visión clara e independiente de qué es el metaverso y vislumbrar el impacto que va a tener en la economía, las empresas y las personas.
Por ello, el día 17 de enero a las 18:30h y de la mano de Lourdes Hernández Vozmediano, podremos conocer cuáles son las características principales del metaverso, los intereses asociados al mismo, las compañías que están detrás y las causas que van a provocar el cambio.
Lourdes Hernández Vozmediano es licenciada en matemáticas por la UAM, desarrolló su carrera profesional en grandes consultoras como PwC, IBM, HP o T-Systems. Hace 7 años fundó datahack, compuesta por apasionados de los datos dedicados a la formación, servicios profesionales y divulgación de conocimiento, para ayudar a empresas y particulares en su estrategia digital con los datos.
➡ ¿Qué tienes que hacer para asistir a este #𝐖𝐞𝐛𝐢𝐧𝐚𝐫𝐆𝐫𝐚𝐭𝐮𝐢𝐭𝐨? Muy sencillo. Únicamente tendrás que registrarte desde el evento en LinkedIn y esperar al día 17 (se realizará desde LinkedIn Live por lo que se deberá acceder a la plataforma de LinkedIn a la hora del evento).
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¿𝐏𝐫𝐞𝐩𝐚𝐫𝐚𝐝𝐨/𝐚?
En Datahack y DH SEED somos expertos en Big Data y en las innovaciones tecnológicas. Por eso, no podíamos faltar al South Summit 19, un evento que concentra las startups y empresas consolidadas más innovadoras.
Allí, además de disfrutar de las charlas del South Summit 19, nuestro orgulloso equipo dio a conocer la oferta formativa, de consultoría y de talento de Datahack y DH SEED a numerosas empresas.
Ningún lugar como este para demostrar que no solo tenemos el mejor master Big Data & Analytics, sino que también podemos ayudar a las startups a sacar el máximo partido a sus datos o a encontrar a personal especializado.
South Summit 19 es una plataforma global de innovación abierta que conecta startups, corporaciones e inversores con foco en la creación de oportunidades de negocio.
El encuentro consta de una serie de conferencias y paneles de diversas temáticas con expertos mundiales de primer nivel en cada área, un área de marketplace (donde las diferentes empresas muestran sus productos al público), talleres formativos, y reuniones personales entre inversores, startups, corporaciones e instituciones que las soliciten.
Durante estas jornadas, es habitual encontrar a fundadores, CEO's y altos cargos de las mayores empresas del mundo hablando sobre estrategias empresariales, emprendimiento, financiación y otras nuevas formas de negocio.
A lo largo del año desarrollan diferentes encuentros alrededor del mundo. Todos ellos, aunque con diferentes temáticas, tienen un mismo foco en común; la creación de oportunidades de negocio.
South Summit 19 fue creado junto al IE Business School en 2012 por María Benjumea. En un momento en el que la crisis golpeaba con fuerza el país. Este proyecto nace de una fuerte convicción de que los emprendedores serían la fuerza motriz de la economía, y que era necesario crear una plataforma donde mostrar al mundo el talento, la innovación y las oportunidades de negocio. Inicialmente bajo el nombre de Spain Startup & Investor Summit (SSIS), en 2014 cambió su nombre al actual South Summit al abrirse a mercados internacionales de Latinoamérica y del sur de Europa.
Actualmente, Spain Startup es la sociedad que organiza y lleva a cabo el South Summit cada año. En la actualidad (octubre 2016) sigue dirigida por María Benjumea.
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
En DHSEED somos conscientes de que orientar una compañía hacia la digitalización y el Big Data supone un proceso complejo de realizar. Por ello, acompañamos a la empresa en ese proceso, ya que ofrecemos consultoría orientada a la transformación digital; somos headhunters especialistas en la evaluación, búsqueda y selección de perfiles de IT, Big Data y digital. Para más información pincha aquí.
Los días 21 a 23 de mayo, DH SEED y datahack estuvieron presentes en Digital Enterprise Show. Este salón, líder mundial dedicado a la transformación digital, engloba a más de 300 compañías tecnológicas top. Allí, además de tener varias reuniones, informamos sobre el máster experto Big Data Analytics y el resto de nuestros servicios de consultoría y talento.
El martes llevamos a AIDA al stand y nuestra robot compartió sus últimos trucos con la gente que pasaba. Y, para todos los demás, les dimos la oportunidad de ganar un powerbank exclusivo de datahack si superaban un pequeño juego que les propusimos...
Además, nuestra CEO, Lourdes Hernández, dio una exitosa ponencia en el contexto de la feria. Habló de la necesidad del uso de Big Data para adaptarse, la dificultad de encontrar perfiles especializados… Además, dio algunas pinceladas de Machine Learning.
En datahack no podemos estarnos quietos y en el próximo mes organizaremos varios eventos de Big Data, aparte de participar en otras citas importantes para los amantes de los datos.
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En DHSEED somos conscientes de que orientar una compañía hacia la digitalización y el Big Data supone un proceso complejo de realizar. Por ello, acompañamos a la empresa en ese proceso, ya que ofrecemos consultoría orientada a la transformación digital; somos headhunters especialistas en la evaluación, búsqueda y selección de perfiles de IT, Big Data y digital. Para más información pincha aquí.
El pasado mes de marzo, datahack estuvo presente en las dos grandes ferias de la educación en España:
Los días 22 y 23 de marzo, datahack estuvo presente en el SALÓ FUTURA de Barcelona. Es el salón de los másters y postgrados más importante de la Ciudad Condal. No pudimos dejar pasar la oportunidad de hablaros de nuestro máster experto Big Data Analytics, así que dimos varias charlas informativas completas donde explicamos todo lo que los interesados necesitaran saber.
Los días 28 y 29 de marzo, DH SEED y datahack estuvieron presentes en expoelearning. Este salón, enmarcado en la Semana de la Educación, mostraba el presente y futuro de la formación a partir de últimas tendencias. Allí, tuvimos varias reuniones e informamos sobre el máster de Big Data & Analytics. Además, el jueves llevamos a AIDA al stand y nuestra robot compartió varios de sus trucos con la gente que pasaba.
Además, nuestra CEO, Lourdes Hernández, dio una fantástica ponencia en el contexto de la feria. En ella, habló de la necesidad de utilizar el Big Data para adaptarse a los nuevos tiempos, la dificultad de encontrar perfiles especializados en la materia, los salarios del sector... Además, dio algunos conceptos de Machine Learning.
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
2018 ha sido un año intenso en datahack. Un año de crecimiento, pero también un año de mejoras, tanto en nuestro Master de Big Data Analytics, que tiene un temario actualizado y ahora es modulable, como en el área de labs, donde ya estamos dando pasos más allá del deep learning para sacarle todo el jugo al proyecto DIA4RA.
¿Quieres saber lo que ha pasado este año en datahack? Este es un breve resumen de los pasos que hemos dado para ser los mejores expertos en Big Data & Analytics:
Las vacantes en Big Data & Analytics de las empresas son cada vez más difíciles de cubrir, puesto que no hay suficientes perfiles especializados para todas las necesidades del mercado actual. Nosotros no solo tenemos una alta especialización en el sector y formamos a los mejores profesionales con nuestro Master de Big Data & Analytics, sino que además tenemos un equipo de recursos humanos que conoce el entorno y sabe adaptarse a las necesidades mejor que nadie.
Actualizamos constantemente el programa del Master de Big Data & Analytics para que siempre esté a la última en las tecnologías más punteras, pero este año hemos ido más allá y hemos dado la posibilidad de modular el máster en dos: Máster de Científico de Datos y Máster de Arquitecto de Datos.
Datahack se encargó de impartir los tres itinerarios de cursos de la Academia Digital para personas con discapacidad de Fundación Once. El objetivo máximo de esta Primera Edición de la Academia Digital Fundación ONCE fue facilitar el acceso al empleo en el mundo digital a este grupo de apasionados estudiantes. Resultó ser un éxito rotundo.
Llevábamos ya tiempo trabajando en el proyecto DIA4RA (con robots más básicos o gracias a la ayuda del equipo de la URJC), pero la llegada de AIDA nos dio una gran agilidad y libertad para llevar a cabo la aventura. Es nuestra niña mimada y les estamos enseñando muchas cosas con lo último en tecnologías de deep learning, machine learning e inteligencia artificial que la ayudarán a asistir a las personas con alzheimer.
Ya habíamos hecho algunos proyectos en la ciudad, como la Academia Digital de Fundación ONCE para personas con discapacidad. Pero decidimos dar un paso más y ofreceros nuestros programas de formación en Big Data más avanzados también en esa ciudad. La primera edición del Master de Big Data & Analytics ya está en marcha y pronto habrá más. Si eres del Sur, ¡no dejes pasar la oportunidad!
Es decir, el Big Data Congress de Barcelona y el Big Data Spain de Madrid. Allí, no solo tuvimos nuestro stand donde poder informar de nuestra Formación en Big Data; de los servicios de nuestra área de talento, DH SEED, headhunter especializado en Big Data y perfiles digitales; de nuestro departamento de labs... sino que también ofrecimos diversas charlas y ponencias.
También hicimos nuestro gran evento de Big Data en Madrid, el Innodata, que acogió a más de 100 personas interesadas en el mundo de los datos. Pronto iremos subiendo más información sobre todo lo que ocurrió allí, ¡estad atentos!
Y eso es lo más importante, aunque no todo. Hemos experimentado un crecimiento importante, hemos sido anfitriones de numerosos eventos de Big Data & Analytics, hemos realizado interesantísimos artículos relacionados con el Big Data en nuestro blog... y un sinfín de cosas más. Os invitamos a que las descubráis todas buceando por nuestra web...
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
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Hablamos de Recursos Humanos, de cuidado al empleado que trabaja en equipo y, en definitiva, de eficiencia en el empleo y gestión de grupos. Mas allá de la veracidad de los hechos de la película, y de lo enorme y grandioso de la música de un grupo que hizo historia desde muy pronto, en Bohemian Rapsody, en la historia y filosofía de Queen, podemos descubrir grandes lecciones para aplicar sobre la gestión de equipos.
Aunar fuerzas, identificarse con el objetivo, hacer que todos los esfuerzos se centren en perseguir la misma meta, es la clave de la sinergia, del trabajo común, de poder tocar el éxito que uno a uno no hubieran podido alcanzar. A pesar del gran protagonismo de Freddie Mercury, en Queen, todos los miembros de la banda eran grandes músicos, todos eran compositores, todos aportaron algo brillante en todas las canciones. Perseguir la gloria común y compartida fue lo que los llevó a lo mas alto. Cuando abandonaron el objetivo común, el éxito de cada uno de los miembros por separado fue incomparable al de todos ellos juntos.
Buddy you're a boy make a big noise
Playin' in the street gonna be a big man some day
You got mud on yo' face. You big disgrace
Kickin' your can all over the place
Singin'
We will, we will rock you
Hacer de tu objetivo algo que suponga el perder el miedo a lo desconocido, poder defender lo innovador, a pesar de los “que llevan toda la vida haciendo lo mismo”, a pesar de los “esto siempre se ha hecho así”. Tener la personalidad y el coraje de decir que no a los que no estén alineados con el objetivo, a los que no entienden, a los que se miden por patrones antiguos, a los que tienen miedo. Todo ello basado en una gran transparencia y comunicación entre los miembros, lo que hace que todos puedan ser portavoces sin importar
One dream, one soul,
One prize, one goal.
One golden glance of what should be.
It's a kindofmagic.
Freddie Mercury, desafiando todo estereotipo, y complementado con el resto de Queen, desata un universo innovador, arriesgado, transgresor y revolucionario. La frase del cartel de la película original es “fearless lives forever”.
Oh you gonna take me home tonight
Oh down beside that red fire light
Oh you gonna let it all hang out
Fat-bottomed girls you make the rocking world go round
En el cantar, en el escribir, en el desafinar, en la forma de hacer música, en el cómo, en el cuándo y en el porqué , con gran respeto por el trabajo de los otros, por sus personas, por sus familias, por sus aspectos….
I see a little silhouetto of a man,
Scaramouche, Scaramouche, willyou do the Fandango?
Thunderbolt and lightning,
Very, very frightening me.
(Galileo) Galileo
Cuando la búsqueda de la gloria personal se impone, se acaba la magia, se acaba la comunicación, la confianza y el compañerismo. Ahí se pasa a otro estado en el que es muy fácil perderse, y ya no tienen sentido el equipo, los objetivos o el trabajo común. En este caso, la separación y el tocar fondo abren al diálogo, a poder pedir perdón y a la reconciliación, dando paso de nuevo a la magia
I've paid my dues. Time after time.
I've done my sentence
But committed no crime.
And bad mistakes‒I've made a few.
I've had my share of sand kicked in my face,
But I've come through.
We are the champions, my friends
Tras la reconciliación y sin disfraces, sin maquillaje, sin parafernalia, solo cuatro músicos tocando en camiseta y disfrutando de estar juntos, llega la mayor gloria, las voces que callan, aquello que aún recordamos
I have spent all my years in believing you
But I just can't get no relief, Lord!
Somebody, somebody
Can anybody find me somebody to love?
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