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Mantenerte al ritmo de cómo fluye la información que surge día con día acerca de la ciencia de datos puede ser una tarea muy complicada, sin embargo es de suma importancia seguir aprendiendo, para lograr generar nuevas ideas o conocer nuevas herramientas que te ayuden a desarrollar distintos proyectos de la mejor manera posible.
Aquí están algunos consejos que pueden ser de gran utilidad para mantenerse al día con toda esta información. 1.- Conferencias Llega a ser una experiencia surrealista el estar rodeado de expertos, líderes y personas ansiosas de aprender acerca de los temas que uno practica, aun cuando no es sencillo para muchos el acercarse a gente extraña, en estos lugares la gente es de las cosas que más busca y seguramente te encuentres con personas que se acerquen a ti y te platiquen acerca de sus proyectos. Además, en estas conferencias empresas como Google, Facebook y OpenAI comparten información muy valiosa, al ser ellos líderes en las investigaciones. Y no sólo son ellos, Dropbox, Airbnb, Uber y Netflix, que son plataformas relativamente nuevas, comparten algunos de sus planes utilizando deep learning. En la ciudad de México tenemos las conferencias de Data Day Mexico https://sg.com.mx/dataday/ Cuando uno aprende por su cuenta es complicado ver materializados todos los cambios en la industria, sin embargo, cuando se atienden a estas conferencias uno puede percibir realmente estos cambios. Algunas formas de atender a estas conferencias (dado que no suele ser barato) pueden ser:
2.- Twitter En Twitter se pueden encontrar muchas noticias acerca de deep learning y en general distinta información muy valiosa. @GoogleAi por ejemplo, esta posteando información acerca de sus investigaciones sobre deep learning constantemente. Pueden seguir cuentas como: @GoogleAI, @OpenAI, @AndrewYNg, @KDNuggets, @Goodfellow_Ian, @YLeCun, @Karpathy o @jasjung_ (el autor original de este post). Twitter te dará recomendaciones basadas en estas cuentas, lo que te ayudará a encontrar aun más información. 3.- Blogs de ingeniería y boletines electrónicos por correo Encontrar los boletines es tan fácil como googlearlos, así que no pierdas esa información. 3.1.- Blogs técnicos Por lo general estos blogs tienen descubrimientos, experimentos, investigaciones y proyectos muy interesantes, además de que la calidad es muy alta, al ser mantenida por la empresa propia. Medium es un gran medio para encontrar estos blogs, aquí algunos sitios:
3.2 Boletines Existen muchos boletines en línea que son de gran utilidad a los que uno se puede suscribir, varios de estos son de contenido un poco más personal, como Medium, donde cualquier persona puede escribir. 4. Trabajos de investigación Los trabajos de investigación suelen ser más complicados que las opciones anteriores, y si se quiere aprender acerca de machine learning pueden ir a Arxiv Sanity Preserver donde se encuentra la información más reciente y popular acerca de este tema. Leer estos trabajos es difícil, y requiere de mucha concentración y tiempo, pero al contener tanta información, es de la que uno sale más beneficiado. Conclusión Mantenerse al tanto de lo que ocurre en el mundo de la ciencia de datos puede resultar abrumador, y estos consejos pueden ser de gran ayuda para no perderse entre tanta información al alcance. Basado en el artículo de Jason Jung, https://towardsdatascience.com/how-to-stay-up-to-date-as-a-data-research-scientist-3846ef6b1739
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IDMIngeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas Archivos
Junio 2019
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