En el mundo de Data Science y la Inteligencia Artificial, es importante mantenerse al día con las últimas tendencias. Pero, ¿cómo hacerlo sin perder mucho tiempo en la investigación? En este artículo se presentan algunas estrategias prácticas para mantenerse informado y actualizado en la industria.
Aquí hay algunas ideas clave que se mencionan en el artículo:
- Leer blogs de otros equipos de Data Science.
- Escribir en línea para consolidar el conocimiento.
- Suscribirse a boletines de noticias centrados en la IA.
- Seguir los repositorios de investigación de Machine Learning en GitHub.
- Suscribirse a canales de YouTube sobre Data Science.
- Asistir a webinars y eventos de aprendizaje.
- Seguir a expertos y profesionales de la industria en Twitter.
3 libros que hablen sobre este tema:
- «Python Machine Learning» de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili
- «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow» de Aurélien Géron
- «Data Science for Business» de Foster Provost y Tom Fawcett
3 Expertos o blogueros reconocidos en el tema con enlaces a sus blogs:
- Chris Albon: https://chrisalbon.com/
- Jay Alammar: https://jalammar.github.io/
- Cassie Kozyrkov: https://kozyrkov.medium.com/
3 Podcasts famosos especializados en asunto:
- DataFramed
- The AI Alignment Podcast
- This Week in Machine Learning & AI
3 Canales de Youtube especializados en el asunto:
- Two Minute Papers
- StatQuest with Josh Starmer
- 3Blue1Brown
1 Enlace que profundice en el asunto en wikipedia:
2 Películas que hablen sobre el tema:
- «Her» de Spike Jonze
- «Ex Machina» de Alex Garland
Lista de conceptos mencionados:
- Blogs de otros equipos de Data Science
- Boletines de noticias centrados en la IA
- Repositorios de investigación de Machine Learning en GitHub
- Canales de YouTube sobre Data Science
- Webinars y eventos de aprendizaje
- Profesionales y expertos en Data Science y la IA en Twitter
- Python Machine Learning
- Scikit-Learn
- Keras
- TensorFlow
- Ciencia de Datos