Avance : AIosL Project

Publicado por @Carlos_Gorrochategui el Sept. 1, 2019, 12:08 p.m.
## Bienvenido! Buenas, hoy os vengo a traer el avance semanal del proyecto [AIosL][1]. Antes de empezar quiero agradecer tanto a la comunidad de [SpainML][2] por el apoyo al proyecto, como a los agentes externos que durante la semana han estado contribuyendo en el proyecto con consejos sobre material educativo. --- ## ¿Descubrimientos? Debido a que me voy acercando al final de la primera fase de descubrimiento, la carga de trabajo en el proyecto va subiendo. Principalmente estos han sidos mis focos de estudio: - Estructuración del Proyecto - Entrenamiento en [Kaggle][3] - Matemática Avanzada ¿Que os parece si los vemos uno a uno? ### Estructuración del proyecto En todo momento la principal meta es poder dar a conocer un plan de estudios lo suficientemente duro como va poder tener todo el conocimiento necesario para una oferta laboral. Es por ello que he ido centrando la vista a todos los conceptos básicos necesarios para un buen comienzo del proyecto, tales como: - Conceptos Programáticos - Estructura de Datos - Calculo Es por ello que seguiré dedicando mi tiempo a buscar información de calidad sobre estos temas fundamentales. Por ello, me pareció buena idea publicar lo en [Github][4]. ### Kaggle Para aquellos que no conozcan [Kaggle][5] es una comunidad en línea de científicos de datos y aprendices de máquinas, propiedad de Google LLC. Dentro de ella, tienes acceso al desarrollo de kernel ejecutados en Cloud, un archivo de datasets gigante y lo que puede ser mas importante las competiciones de Kaggle. ¿Pero si soy un novato...? Os estaréis preguntado que cual es el fin de participar en Kaggle si lo único que hemos aprendido es a hacer regresiones lineares... bueno pues no es tanto la competición (leaderboard) como tal, sino toda la documentación que se genera por proyecto, ya que mucha gente expone al detalle el dataset e incluso existen guías de paso a paso para persona que se acaban de introducir en este mundo. Por eso le doy gran importancia ya que pese a que mi aprendizaje en Data Science vaya llegando a su fin en términos de curso actual, no cabe la menor duda de que Kaggle puede ser una de las mejores maneras de seguir practicando y aprendiendo. ### Matemática avanzada Durante esta semana me he encontrado con conceptos matemáticos nunca visto durante mi camino escolar, es por ello que no solo hay que adaptarse a lo nuevo sino que también no debemos decir: "Bueno es demasiado complicado paso... ya tengo a [sklearn][6] que lo hace por mi..." Pese a que haya librerías las cuales nos permite entrenar modelos sin saber la matemática involucrada en el asunto, no es un argumento viable a la hora de desarrollar modelos mucho mas complejos y propios. Es por ello que me he basado en una única academia Open Source de matemática. Puntos fuertes: - Nivel de detalle de las clases muy alto - Buena explicación (Inglesa) - Posibilidad de contacto directo - Gran variedad de Retos y Ejercicios disponibles - Recompensas por tu esfuerzo - Múltiples enfoques a nivel explicativo Os dejo el enlace a la [academia][7]. --- ## Futuro La semana que viene ya esta planeada, centrando me principalmente es estos tres factores: - Unsupervised Learning - Kaggle - Preparar Github --- Por ultimo recordaros que: - El proyecto esta [live][8] - [Linkedin][9], [Instagram][10], [Twitter][11] Sabíais que **hemos pasado los 1200 miembros en** nuestra comunidad de **Slack?** Simplemente impresionante. Recordad: "Great things are not done by impulse, but by a series of small things brought together" ~ Vincent Van Gogh [1]: https://spainml.com/blog/ai-open-source-learning-project/ [2]: http://spainml.com/ [3]: https://kaggle.com [4]: https://github.com/CarlosGorrochategui/AIos_Degree [5]: https://kaggle.com [6]: https://scikit-learn.org/stable/ [7]: http://khanacademy.org [8]: https://trello.com/b/a6Uh4Rzx/ai-open-source-learning-project [9]: https://www.linkedin.com/in/carlosgorrochategui/ [10]: https://www.instagram.com/carlosgorrochategui/ [11]: https://twitter.com/__CGO