Héroes del Dato continua con su divulgación del mundo del Data Scientist.
Seguimos apareciendo en los medios. Esta vez os traigo 2 nuevos enlaces, que aún colean desde las entrevistas del día del Trabajo y el día de Internet.
Tienes más información y apariciones en un artículo anterior sobre el Día de Internet.
En el artículo se habla sobre profesiones de futuro, y, como no puede ser de otra forma, aparece la figura del Científico de Datos. Profesión sobre la que doy mi opinión y algún consejo.
El Diario TI es una publicación para profesionales del mundo de las Tecnologías de Información y en el artículo se habla de la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial como motores de las profesiones más sexies del s. XXI.
Seguimos trabajando y divulgando el maravilloso mundo en el que los Héroes construyen sus capas con algoritmos.
¡Muchísimas gracias por la gran acogida que ha tenido mi nuevo curso de aplicaciones Big Data Science con Shiny!!!
La verdad es que da gusto trabajar en un curso y meterle tantas horas con este tipo de respuesta. Espero que los que ya lo tenéis, lo estéis disfrutando tanto o más de lo que lo disfruté yo al realizarlo.
Selección de los mejores ordenadores para Data Scientist ¡con descuentos!
Me estoy dando unos días de descanso pero en seguida salto a preparar mi siguiente curso: Una aplicación completa para predecir apuestas deportivas, centradas en el fútbol y tomando como ejemplo la Liga Española de Fútbol analizando los resultados obtenidos en jornadas anteriores y en la aparición de las cuentas oficiales de los equipos en Twitter.
En este nuevo curso aprenderemos:
Cómo hacer scrapping de una web (para tener las clasificaciones y los partidos pendientes)
Cómo funciona y desarrollar la descarga continua de tweets utilizando la API pública de Twitter
Cómo almacenar esa información en nuestro disco duro o en S3 de Amazon
Aprenderemos a montar un servidor RStudio con ShinyServer integrado en un servidor de Amazon (gratuito el primer año) donde podremos correr nuestra aplicación sin tener nuestro ordenador continuamente funcionando.
Probaremos diferentes modelos de predicción para encontrar el mejor resultado con todos los datos que obtendremos.
Automatizaremos la recogida de datos y los cálculos de las predicciones mediante la librería cronR de R.
Y realizaremos una aplicación en Shiny para visualizar los resultados desde una web.
Selección de libros para Data Scientist ¡con descuentos!
Y seguimos con las promociones de mis cursos. Aprovechando el lanzamiento del nuevo curso, os ofrezco mis 3 cursos a un precio especial, el mínimo que me permite Udemy, para que aprendáis sin gastar mucho.
Si cogéis los 3 cursos con esta oferta, por menos de un tercio del valor de un único curso, os llevaríais 3. Casi 50 horas de cursos de Data Science y Machine Learning.
Estos cursos son:
Aplicaciones Big Data para Data Scientist con R y Shiny: Para ser un buen Data Scientist, experto en Big Data o Ingeniero de Machine Learning, hay que ser capaz de comunicar bien la información y los resultados obtenidos. En este curso aprenderás a utilizar Shiny, una librería de R que te permite realizar aplicaciones web de una forma rápida y sencilla, integrando R de forma nativa. Veremos los principales elementos y haremos una aplicación completa desde cero paso a paso.
Aplicaciones Big Data para Data Scientist con R y Shiny
Introducción a Data Scientist programando en R: La profesión del futuro, ya está de moda en el presente. Con este curso aprenderás los fundamentos de R y conocerás todos los aspectos de esta profesión: adquisición, exploración, tratamiento y visualización de resultados. Y para terminar el curso, una aplicación de análisis de sentimientos de los tweets de películas que podrás ver en formato web.
Introducción a Computer Vision con Machine y Deep Learning con R: Un completo curso para ver como funciona la visión por computador. Utilizando el famoso set de datos MNIST, que contiene imágenes de números del 0 al 9 escritos a mano, realizaremos diversos sistemas de clasificación, para comprobar su funcionamiento, y ver cómo se comportan. Utilizaremos un montón de algoritmos de Machine Learning, como Support Vector Machine, K Nearest Neighbours, Naïve Bayes, etc. Varias formas de reducir la dimensionalidad, y probaremos dos plataformas para aprendizaje electrónico, H2O y el famoso TensorFlow de Google. Todo con explicaciones de cada método y algoritmo, y explicación práctica en R.
Iniciación a Computer Vision con Machine y Deep Learning en R
¡Regálatelo a ti mismo! Siéntete libre para compartirlo con tus amistades, familiares o con quien creas que le pueda interesar o convenir. Muchas gracias por apoyar mis cursos. ¡¡¡Juntos hacemos una gran comunidad! ¡Nos vemos en las clases!
Aplicaciones Big Data para Data Scientist con R y Shiny
En el curso de Aplicaciones Big Data para Data Scientist con R y Shiny, encontrarás las bases para desarrollar aplicaciones web en lenguaje R, de una manera sencilla rápida, a través de la librería Shiny. Con Shiny podrás prototipar y desarrollar aplicaciones completas que funcionan en cualquier dispositivo (responsive) y que se puden publicar de múltiples métodos. En el curso veremos las principales características de Shiny, sus widgets y desarrollaremos una veintena de aplicaciones de ejemplo, terminando con un proyecto completo, de principio a fin, analizando las palabras de las principales obras de la literutara hispánica, como El Quijote.
Para celebrar esta inauguración, también os pongo, en oferta de Lanzamiento, el resto de mis cursos.
Estos cursos son:
Introducción a Data Scientist programando en R: La profesión del futuro, ya está de moda en el presente. Con este curso aprenderás los fundamentos de R y conocerás todos los aspectos de esta profesión: adquisición, exploración, tratamiento y visualización de resultados. Y para terminar el curso, una aplicación de análisis de sentimientos de los tweets de películas que podrás ver en formato web.
Introducción a Computer Vision con Machine y Deep Learning con R: Un completo curso para ver como funciona la visión por computador. Utilizando el famoso set de datos MNIST, que contiene imágenes de números del 0 al 9 escritos a mano, realizaremos diversos sistemas de clasificación, para comprobar su funcionamiento, y ver cómo se comportan. Utilizaremos un montón de algoritmos de Machine Learning, como Support Vector Machine, K Nearest Neighbours, Naïve Bayes, etc. Varias formas de reducir la dimensionalidad, y probaremos dos plataformas para aprendizaje electrónico, H2O y el famoso TensorFlow de Google. Todo con explicaciones de cada método y algoritmo, y explicación práctica en R.
¡Regálatelo a ti mismo! Siéntete libre para compartirlo con tus amistades, familiares o con quien creas que le pueda interesar o convenir. Muchas gracias por apoyar mis cursos. ¡¡¡Juntos hacemos una gran comunidad! ¡Nos vemos en las clases!
