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Los cursos de Machine Learning que utiliza Amazon internamente ahora son gratis y para todo el mundo
Si llevas tiempo queriendo aprender sobre Machine Learning (aprendizaje automático) estás de enhorabuena, ya que Amazon hoy ha anunciado que los cursos que utilizan sus ingenieros para formarse están disponibles para todo el mundo. Otro punto positivo es que estos cursos incluyen lecciones que están pensadas tanto para los que tengan un nivel básico como para los que tengan conocimientos más avanzados.
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@Skaworld I need your feedback.
#teahorrounclick
miriadax.net/web/introduccion-al-machine-learning-4-edicion-
De phyton no tengo ni flowers, es el siguiente en la lista, por ahora estoy con el puto java que me viene la ostia para SAP S4 pero te recuerdo que yo soy ABAPEro y estaba muy contento con mi lenguaje
Vamos yo a estas mierdas les veo sentido para Business Intelligence pero ya sabes lo que dicen sobre tener un martillo y que todo parecen clavos, lo arrimo pa mi campo, no se si en el tuyo tendria salidas
Vamos se que suena a asustaviejas, y lo es, y no me hagas puto caso que que yo sea un rebotado que se ha acostumbrado mucho a la vida fácil no quiere decir que tu no puedas petarlo, y por intentarlo pues mira, eso que te llevas, pero tenlo en cuenta
Casualmente ahora mismo estaba viendo los videos de este www.coursera.org/specializations/aml.
Análisis de datos de otro tipo como los que haz mencionado de negocio, también.
cloud.google.com/products/ai/
www.tensorflow.org/
CC #11
#5 los de miriadax mas de los mismo
Mejor buscar directamente paginas de cursos ofrecidos por cualquier universidad decente: cmu, mit, stanford, etc. Muchos incluyen todo tipo de materiales: videos de las clases, ejercicios, examenes ...
Es que tío, llevo días decidiendo qué hacer. Hay tanta tanta tanta mierda que uno se pierde. Que si Angular, node, react, ionic, web progresivas, machine, laravel, larapollas, kotlin, java, JavaScript, jquery, putaquery....
No encuentro nada que digas: esto me servirá años y no saldrá nada el año que viene que lo convierta en anticuado.
Cuando acabad dominando un framework ya te han salido cuatro mejores. Ya eres vintage.
Recomiendo Kaggle, hacer tutoriales participar en kernels, etc etc etc. creas tu curriculum y aprendes a la vez, aprendes machine learning, R, phyton y mates, todo a la vez por que normalmente hace falta un poco de todo dependiendo del sector.
No se, yo este año estoy mirando java que lo tenia superolvidado y voy a tener que empezar a volver a tocarlo un poco, pero no sabria decirte que lenguaje/entorno vería yo con buenos ojos a largo plazo, supongo que si, phyton apunta maneras, pero es la moda, y esas cosas cambian, phyton es hoy lo que ayer era java y antes C++
Con respecto a estabilidad, supongo que tiraria a por C, ABAP o Cobol o algo asi, pero son lenguajes en los que para meter la pata en la puerta es jodido, contratan con experiencia (y son lenguajes viejos, que se han mantenido mucho tiempo pero tambien su futuro siempre esta en la cuerda floja)
Seré breve. Soy experto en PHP, Symfony, y lenguajes del tipo cliente-servidor. Me manejo con bastante soltura con JavaScript, jQuery y esas mierdas.
Necesito darle un giro a mi carrera y comenzar a enfocarme en lo que se está llevando ahora (webs progresivas y aplicaciones tipo angular, que no dependen de peticiones a servidor y todo es maravilloso, bonito y fluido).
Estoy dándole al Angular y ya le he dado un poco a Ionic (que no deja de ser una librería css...)
No sé por dónde coño tirar. Node? React? Qué hago? Que me van a pedir dominar de aquí a dos años cuando pique puertas nuevas? Que se va a llevar?
Habrá que echar un ojo a los del artículo
Sobre ML en general hay software más sencillo (scikit-learn.org/stable/index.html). Si estás un poco en la ciencia, sí puede ser de interés, porque se complementa mejor con tus conocimientos de biología (para trabajar sobre ese dominio).
Es cierto que si quieres reciclarte totalmente, las aplicaciones que comentas, sobre web, es complicado, ya que la peña se le va mucho la olla. En web ahora se usa un front-end JavaScript que puede ser como Angular2 o React (esta última es la que más está creciendo, pero es mucho más reducida). El tema es que en la web lo de "esto te servirá años" es muy difícil de afirmar. Pero vamos, los backend como Rails (Ruby) o en PHP Lavarel (projectos más pequeños) o Symphony2 (más grandes), o Django (python) siguen siendo de utilidad.
Otra opción es el móvil, que con Java ó Kotlin puedes programarlo, y eso cambia menos.
Si quieres, puedes escribirme un privado y te comento mejor (eso existe en meneame? En reddit es normal, pero aquí no sé).
Yo creo que lo mejor es mirar lo que se está usando en USA y empiece a introducirse en España que así tienes un margen de unos años. En mi experiencia en España solemos ir retrasados en Tecnología (o más conservadores), así que tampoco tienes que ir tan al día como temes.
Python se usa para prototipos, si acaso. El rendimiento es terrible porque no escala bien.
El GitHub público de Stratio, hay muchos más privados.
github.com/Stratio
www.tensorflow.org/install/lang_java
Sinceramente, no he mirado si tensorflow está integrado en el core de las librerías de Stratio, sé que deeplearning4j si lo está.
"phyton apunta maneras, pero es la moda, y esas cosas cambian, phyton es hoy lo que ayer era java y antes C++"
Un poquito de por favor, intenta programar videojuegos de verdad, sistemas embarcados y sistemas en tiempo real con python y java. No nos chupemos las pollas.
A lo q me refiero este mercado se mueve inicialmente por modas, de repente lo peta algo y todo dios lo estudia y lo implementan en todo (yo tengo un recuerdo muy fuerte de que en los 90 todo era c++) luego ya la moda se pasa y cada lenguaje tiene su nicho óptimo de utilización, que claro que en su mundo es el rey y claro que no está en desuso, pero se empieza a usar con cabeza donde realmente aporta una diferencia.
Hay básicos y otros no tanto.
En mi caso, entiendo mejor con ejemplos que con videos o textos.
Tengo un "don" extraño
¿Cuando envías mails tienes eso en tu firma, scientist?
Nunca he conocido esa figura y eso que he visto naves de ataque en llamas más allá de Orión.
He hecho proyectos para Seat, Fotocasa, Schibsted, entre otros. Y me los he comido yo solito , así estoy, jonky y maricón perdio
Mientras te lo piensas y no, ¿nos hacemos el cursete los sábados por la mañana y comentamos la jugada en el nótame?
Y si, firmo así, tanto yo como todos los de mi grupo.
El ML es un concepto que me interesa pero realmente no tengo idea de cómo pillarlo ni a quién van orientados esos cursos. Por supuesto si hay alguna alternativa mejor es bienvenida.
Zankius!
A nivel de ofertas, en Bcn, a nada que tengas algun año de experiencia hay a patadas. Sin Python imagino que será más complicado, pero quizá con algun proyecto en github o asi puedes defenderte en las entrevistas...más siendo experto en otros lenguajes/frameworks como mencionas.
También te recomiendo si puedes aprender alguna herramienta complementaria. En cuanto a herramientas, algun search engine (tipo ElasticSearch) o algun message broker (RabbitMQ...tb puedes usar Celery por encima con Python). O mirar algun certificado: el AWS Solutions Architect: Associate, aun partiendo de 0 de AWS no creo que sea infinitamente complicado y creo que te podría abrir muchas puertas (te recomiendo esta página si quieres prepararte el examen: acloud.guru/learn/aws-certified-solutions-architect-associate, o bien, www.udemy.com/aws-certified-solutions-architect-associate/, cuando esté a 10€).
Pero bueno, no te estoy diciendo nada que no venga aquí: medium.com/tech-tajawal/modern-backend-developer-in-2018-6b3f7b5f8b9
Respecto a la bioinformática...yo vengo de ahi...no sé si te lo recomiendo. No se si es el mejor camino (o el más directo) para MachineLearning. No hay tantas empresas de bioinformática aquí en españa y las que hay no todas hacen machine learning o no lo hacen bien. Quizá para meter el pie en la puerta, pero poco más....
Hay bastantes tutoriales desde muy básicos a más especializados en temas como reconocimiento de patrones y clasificación. Se puede usar para cualquier cosa que puedas expresar con matrices (por supuesto, incluye imágenes)
tensorflow.org/
Si mañana me acuerdo te paso algo de material.
Edit: veo que llego tarde.
Otro ejemplo, procesar texto de redes sociales, blogosfera, etc., y "entender" lo que la gente discute y aprender qué es lo que quieren, qué es popular y qué no, etc., de manera cuantitativa.
Tiene infinitas aplicaciones.
Además que también quiero aprender desarrollo web, siguiendo con Python, que es el lenguaje que ahora mismo domino mejor.
Ahora en Coursera estoy haciendo este curso de Data Science, ya que me interesa también tener cierto dominio de Pandas y los data frames
www.coursera.org/learn/python-data-analysis?specialization=data-scienc
Pero bueno. Yo en 3D soy de copiar y pegar. No me llega la curiosidad para expandir el conocimiento. No voy a mejorar eso. Pero puedo usarlo sin problema.
Como complemento, que es lo que pretendía:
playground.tensorflow.org
Muy útil para entender lo que se pretende con la programación, sus variables y sus variantes o modos.
Lo demás es aprender un poco más de python y mirar muchos ejemplos.
Te recomiendo que antes de ponerte a programar en cualquier lenguaje aprendas antes ese lenguaje.
¡Cuánto daño ha hecho C a C++!
Todavía hay mucho código viejo que es más bien C con clases, pero poco a poco se van imponiendo los patrones propios de C++.
El segundo punto es familiarizarse con la STL, incluso aunque no puedas usarla por restricciones del proyecto. Verás que aquí hay un montón de Chase RAIi como string, vector, fstream, unique_lock... En cppreference.com hay documentación buena, normalmente con ejemplos.
También puedes ver los vídeos de CppCon, CppNow o Meeting C++. Hay más conferencias, y casi todas suben los vídeos a YouTube. El problema es que hay muchos, y es complicado diferenciar la paja de los buenos (aunque el nivel suele ser muy bueno) y sobre todo los vídeos básicos de los avanzados. Hay un vídeo de Kate Gregory que se llama"stop teaching C" qué seguramente te pueda dar más pistas de por dónde tirar.
Y que conste que me parece que C++ tiene muchos problemas, especialmente con los templates y la metaprogramación (no por el lenguaje en sí, si no por lo que la gente se puede llegar a flipar). También es un lenguaje con un montón de corner cases y casos raros. De hecho, ahora que lo pienso, igual es mejor que te quedes en C (pero mira lo de RAII).
También puedes echarle un vistazo a Rust. Es C++ bien hecho.