La ciencia de datos es una de las disciplinas mas de moda de los ultimos años, y una de las que tiene mas proyección a corto plazo en todas las empresas y organizaciones.
Sumario
Libros gratuitos online : Libros que estan gratuitamente online y que sirven para aprender machine learning. Aconsejables para quien quiera iniciarse en este mundillo
Formación: Recursos para formarse en el area de datos, para todos los niveles, desde un nivel mas básico a niveles expertos
Operativización: Artículos sobre operativización de modelos y frameworks publicados por grandes empresas. Uno de los caballos de batalla en los que se encuentran las empresas hoy.
Blogs: Blogs y webs con recursos que seguimos para poder estar al dia profesionalmente
Covid-19: Recopilatorio de datos, análisis y y artículos sobre covid-19
Data science para la escuela: Recursos para explicar machine learning y estadistica a los mas jovenes. A partir de 12- 13 años son recursos que pueden usar los profesores para explicar ciertos conceptos de estadistica o ver que cosas se pueden hacer con machine learning e inteligencia artificial, y que alguna vez hemos utilizado en charlas para colegios.
Eventos: Eventos relacionados con machine learning
Libro sobre R: Un libro sobre R del ex presidente de R en España, el gran Carlos Gil Bellosta
Gran Libro de R: Libro sobre R realizado por varios autores. Muy completo
Datamining Book: Libro gratuito sobre los principales conceptos de datamining. Disponible online
Procesamiento lenguaje natural: Excelente libro sobre NLTK en python
Redes neuronales y deep learning: Libro gratuito donde explica en que consisten las redes neuronales y como se llega al deep learning
Think Python: Libro gratuito sobre programación Python. Interesante página con libros gratuitos, además de Python tiene Java, Perl,C,…
Tidy Modelling with R: Libro sobre modelacion con los paquetes del universo de Tidy (dplyr, ggplot2,…)
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones Libro introductorio sobre los fundamento de la IA con conceptos matematicos
Caret: Libro sobre modelación con este famoso paquete de R. Optimiza tus
Series temporales basicas: Libro básico de series temporales con introducción a los ARIMA
Graph representation learning: Libro gratuito sobre cómo aprender la información que contiene el grafo
Deep Learning on graph:Técnicas de Deep Learning aplicadas a grafos
Fundamentos de visualización de datos: Como representar datos de una manera visual, un libro de ayuda con estas representaciones
IA aplicada: Libro sobre Inteligencia Artificial y sus principales aplicaciones, NLP, visión artificial,… Y como ponerlas en practica
Lista libros ebook foundation: Lista de libros gratuitos de ebook foundation. Entre todos los lenguajes hay muchos sobre R y sobre Python. Buenisima recopilación
Lista de libros por Analitycvidha: Interesante lista de libros que incluye desde uno sobre negocio, a otros mas complejos sobre optimizacion o matrices sparse
Bookdown: Pagina donde se publican libros sobre R con markdown. Libros sobre muchos temas relacionados con R, por ejemplo analitica geoespacial, gráficos, forecasting,…
Libros de stack overflow:Libros de programación de los contribuidores de stack overflow. Una de las páginas de referencia de todo programador
Libros gratuitos springer: 65 libros gratuitos publicados por springer
DataScience Central: Lista de libros gratuitos publicados por data science central
Deep learning book:Libro del MIT sobre Deep learning explicando los principales modelos con deep learning como CNN, autoencoders, RNN,…
Profundiza en Deep Learning: Libro de casi 1.000 páginas sobre Deep Learning y sus principales aplicaciones
Tensorflow: Libro y ejemplos con Python sobre Tensorflow
Reinforcement learning: Introducción al reinforcement learning cortesia de Sutton y Barto
Explicatividad de algoritmos: Un gran libro sobre cómo explicar los algoritmos, con los métodos de shap y lime
Limitaciones de explicatividad: Un libro sobre las limitaciones de la explicatividad de los algoritmos
Libro series temporales: Libro sobre las series temporales desde un punto de vista clásico, dónde se ven los modelos ARIMA
Matemáticas para Machine Learning: Interesante libro sobre conceptos de álgebra, cálculo y probabilidad básicos para machine learning
Más matematicas: otro libro sobre las matemáticas básicas para entender el Machine Learning
Introduction to statistical learning: Los métodos estadísticos más clásicos explicados, cómo regresiones, árboles,…
Fundamentos de data science: Para los más atrevidos, las matemáticas detrás del machine learning. Es un libro con matemáticas avanzadas
Elements of statistical learning: De la universidad de Stanford, libro sobre los algoritmos más clásicos de estadística.
Spark con R: Libro sobre cómo usar spark con R. Amplio temario incluyendo temas como yarn o kubernetes. Ejemplos de codigo.
Data engineering cookbok: Libro sobre lo esencial de data engineering, mapreduce, spark, Kafka,…
The age of I.A.: Documental de youtube sobre Inteligencia Artificial presentado por Robert Downey Jr.
Python y análisis de datos: Curso que nos ofrece Luz Frias Díaz sobre Python y análisis de datos. Ofrece aprenderlo en 24 horas.
Curso de SQL: Curso gratuito para coger conceptos básicos de SQL. Online y muy sencillo de seguir
Curso de Deep Learning de Yann LeCun’s en ingles y aqui es español
Curso avanzado de Deep Learning y Vision artificial y su tutorial en youtube
MIT Deep Learning:Introducción a deep learning con vídeos y material en Python del prestigioso Instituto de Massachusetts
Curso de Python para ML de Andrew NG: Uno de los cursos mas famosos para aprender ML en Python gratuito
Tutoriales Data Science gratuitos: Mas de 300 tutoriales de ML y data science gratuitos
Videos de Andrew NG: Videos del famoso profesor y divulgador Andrew NG. Son sus clases en standfird
Curso de Inteligencia Artificial de Finlandia: Interesante curso de Finlandia que puso a disposición de todos sus ciudadanos. Ahora gratuito para que todo el mundo sepa conceptos de Inteligencia Artificial
Machine Learning de amazon:Fórmate con los mismos cursos que los empleados de Amazon Web Services de manera gratuita. También abren más cursos internos en este enlace
Curso de reinforcement learning: Curso de deepmind con todos los pasos de reinforcement learning
Curso de Federated Learning: Curso sobre privacidad y como respetarla en los modelos de machine learning
Quantum Computing: Cursos de computación cuántica, gratuitos y de pago
Curso gratuito de ciencia de datos y salud ofrecido por OpenSalud Lab
Machine Learning Mastery: Jason Brownlee nos ofrece este tutorial, con un montón de documentación con ejemplos sobre machine learning. Con código R y Python de ejemplo. Muy interesante que nos ofrezca tutoriales según el nivel que tengamos. Tiene ebooks para completar las formaciones que son de pago, pero los tutoriales para comenzar ya están bastante bien por si solos.
Cursos gratuitos de analyticsvidhya: Cursos sobre data science, con Python y R. Dentro de su catálogo contiene algunos gratuitos
Cursos gratuitos de IBM: Cursos gratuitos de IBM en la plataforma de EdX
Cursos Microsoft gratis: Cursos de introducción gratuitos ofrecidos por microsoft
Aplicaciones movil: Aplicaciones para mejorar tus habilidades como data scientist
Curso de git: Tutorial en youtube de Git. Git es un software de control de versiones. Su fin es que podamos compartir código entre distintas personas y almacenar distintas versiones del código.
Pluralsight: Por 26 euros al mes te da acceso a un montón de cursos tecnológicos, entre ellos cursos de machine learning
Coursera:Una de las páginas mas interesantes para formarte online. Empezó ofreciendo cursos gratuitos y pagando solo por el certificado. Ahora da gratis 7 días y luego hay que pagar para poder continuar
Udemy: Otro de los sitios de formación online. Tiene muchos cursos de pago sobre data science y machine learning y suele sacar muchas ofertas a un precio muy bajo. Suelen ser cursos de corta duración con un objetivo muy concreto.
Edx: Incluye cursos gratuitos, muchos de ellos del MIT y de Harvard. Después de terminar el curso, algunos te dan opción de pagar por certificado
Datacamp: Contiene un montón de cursos gratuitos, y cursos premium de pago. Muy interesante para comenzar con los conocimientos básicos de programación, pero quizás para profundizar en ciertos temas debes ir a otras plataformas de educación.
Udacity: Contiene una gran gama de cursos sobre machine learning y data science. Para obtener los certificados debes realizar los nanodegrees que contienen varios cursos de especializacion y son de pago.
Edureka:Plataforma online con cursos sobre tecnologías y que te permite sacar certificados
Simplilearn:Otra plataforma interesante para sacar certificados tecnologicos
En este apartado hablaremos de uno de los temas mas actuales que hay ahora en las empresas, la operativización. Comentaremos recursos que hemos visto interesante y frameworks de operativización que van publicando diferentas empresas
Todo sobre MLOps: Excelente recopilacion sobre MLOps, articulos, herramirntas
Comunidad de MLOps: comunidad en Spotify sobre MLOps donde tratan una gran variedad de temas relacionados con la operativización de modelos
Operativización de Groupon: En este caso, groupon nos ofrece un video muy bueno sobre como operativizan ellos los modelos
Paper sobre MLOps de google: Famoso paper de Google que inspira los frameworks de operativizacion
Awesome MLOps: Recopilacion de recursos sobre MLOps
Comparativa de librerias para AnalitycOps: Articulo sobre operativización de modelos donde se comentan los pasos que hay que tomar y las distintas librerias qye hay en caso de que queramos construir nuestro propio framework. Un articulo que vale oro para los machine learning engineer o todos los que se dediquen a operativización de modelos
Test para analitica: Paper de google con recomendaciones sobre test a realizar para el paso a producci´pn de modelos
Blog sobre operativización: Interesante blog sobre los pasos para pasar un modelo a producción
Orpheus: Framework para realizar modelos con Edge Computing
Michelangelo: Framework de operativización de UBER. Soporta MLLib, XGBOOST y Tensorflow
Alink: Plataforma de machine learning de Alibaba. Basada en flink
Metaflow: Framework de netflix para el manejo de proyectos de data science
Aqui se mostraran los enlaces a blogs, webs y canales mas interesantes sobre el data science con una pequeña descripción sobre lo que podrás encontrar en ellos
Papers with Code: Artículos científicos sobre machine learning, y ejemplos de código que lo ejecutan. Una de las páginas mas interesantes para estar a la última de machine learning
ML Aplicado: Interesante recopilacion de recursos sobre como productivizar distintos proyectos de machine learning
Recopilación chuletarios IA: Recopilación de los comandos más usados para Machine Learning e IA. Aquí sobre matplotlib
Recopilación de Notebooks en Python: Donne Martín nos ofrece una recopilación de Notebook con ejemplos de Scikit Learn, Deep Learning, Numpy, Scipy,… incluso algunos en la nube. Muy completa colección de notebooks
Recopilatorio de recursos : Recopilatorio de recursos de Fernando Aragon
Libros y recursos sobre R recomendados por Rosana Ferrero
Quiz de R: Comprueba cuanto sabes sobre R
Metricas de evaluacion Metricas para medir el efecto de los modelos
Blog sobre Bioinformatica y Bioestadistica
Pytorch: Recopilación de tutoriales, ejemplos, papers,… Muy completo para principiantes y para usuarios avanzados de pytorch
Buscador de datasets: Si estás buscando datasets para poder practicas o completar tus datos para un proyecto, Google ha sacado un buscador de datasets publicos. Pruebalo
Casos de uso: Interesante recopilación de casos de uso por industria
Visualizaciones de textos: Recopilacion sobre visualizaciones que se pueden realizar al analizar textos
MadeWithML: Pagina para compartir recursos sobre machine learning. Interesante porque podras encontrar mucho código y aplicaciones.
Data Science Scoop: Recopilacion de tutoriales y recursos interesantes para aprender ML
Algoritmos en Python: Lista de algoritmos en Python y como se pueden programar. Muy interesante para entenderlos si quieres profu
Podcast de analitica: La consultora el arte de medir lleva este podcast dónde hay charlas sobre analítica. Muy centrado en analítica digital.
Hablando en data: Nuestro canal de Youtube donde iremos hablando de temas relacionados con el data science, conceptos, eventos, entrevistas,…
Big Data Magazine: Revista de actualidad sobre Big Data en español
Dot CSV: Canal de Youtube donde de habla de Inteligencia Artificial. Tiene videos explicativos de algoritmos y comentarios de noticias.
GeeksForGeeks: Canal de Youtube con vídeos sobre machine learning, más orientado a la programación.
Codebasics: Canal de Youtube con vídeos sobre machine learning, con una gran cantidad de vídeos sobre conceptos y como implementarlos
Krish Naik: Divulgador de ciencia de datos con un interesante canal de
Intellipat: Canal de Youtube con tutoriales de Machine Learning
KDNuggets: Pagina en ingles con artículos sobre data science, machine learning e inteligencia artificial. Interesante un enlace sobre una recopilación de datasets publicos y otro sobre certificados que te puedes sacar, ademas de eventos. Esta mas orientado a EEUU y una de las cosas mas interesantes bajo nuestro punto de vista son encuestas a data scientist que sacan sobre los lenguajes, herramientas, algoritmos,… mas usados,para poder ver tendencias de por donde va el camino del data science
Journal of machine learning research: Para los mas atrevidos, y los que quieran profundizar mas en los algoritmos, esta pagina recopila un monton de articulos academicos para entender con todo detalle la estadistica y el funcionamiento de los algoritmos
Arxiv: Acceso gratuito a mas de un millos de papers, entre los que hay muchos dedicados a las matemáticas, estadistica y ciencias de la computación. Hay muchos papers de google que luego se han convertido en tecnologías propias de big data.
Repositorio de data science: Recopilatorio en ingles de libros, revistas,podcast, canales de telegram, tutoriales,..
Data science central: Otro de los blogs mas conocidos sobre data science y a los que teneis que estar suscritos para estar al dia. Vienen muchos casos de uso y articulos con ejemplos de como se resuelven y códigos de programación que merece la pena seguir
Medium para data science : Medium es un servicio de publicacion de blogs, donde podemos encontrar de todo, pero en este caso el de data science es uno de los mas seguidos por la comunidad de científicos de datos, y se publican un montón de articulos interesantes con la forma de resolver muchos problemas en lenguajes como R o Python
Kaggle: Una de las paginas mas conocidas por los científicos de datos. Es una pagina donde empresas ponen sus problemas y datasets para resolverlos, y dan premios a los que mejor lo resuelvan. Aparte de los incentivos de los premios, muy interesante para coger códigos de como se resuelven los problemas que altruistamente cuelgan de la pagina muchos colaboradores.
Data Mining group: Consorcio independiente donde se define los estandares sobre el machine learning. Generan estandares tan importantantes como PMML y PFA, que ahora estan tan de moda para la operativización de modelos. Para los que no lo conozcan, son estandares para que se puedan exportar modelos de unos lenguajes de programación a otros
Todo BI: Interesante página sobre el business intelligence. Los precursores de todo esto que ha surgido y ahora llamamos data science, machine learning o inteligencia artificial
Towards data science: Otra de las páginas a seguir, dónde los usuarios comparten ideas, conceptos y códigos
Analytics vidhya: Blog para difundir el conocimiento de la analítica. A seguir para estar al día de las últimas novedades
Datanalitycs: LLevado por Carlos J.Gil Bellosta. Fue presidente de R en España y una de las personas a seguir en el mundo de la estadistica en España
Muestrear no es pecado: Lo escribe el gran Jose Luis Cañadas. Amante de las estadistica, con comentarios mordaces.
Analisis y decision: Raul Vaquerizo lleva este blog. Una de las personas a seguir por sus conocimientos de machine learning. Gran experiencia en empresas
Aprende SAS: Coordinado por Juan Vidal. Gran divulgador de todo lo relacionado con Machine Learning
Blog de R Blog sobre cómo hacer visualizaciones y modelos estadísticos en R de Tomás Castaño Baena y Sergio Campos Moreno
Recursos de Juan Venegas
COVID-19 Resources: Multitud de fuentes de datos, visualizaciones, análisis, herramientas…
Open collaboration on COVID-19: Recopilación colaborativa de gran variedad de recursos disponibles
Curso datahack Coronoravirus: Charla en español de datahack sobre el coronavirus y los modelos SIR
Cursos sobre Coronavirus: En este enlace se muestran distintos cursos online que se estan publicando sobre el coronavirus. Se ven los modelos epidemiologicos que hay detras de la expansion de un virus
Johns Hopkins: Representación de la evolución del coronavirus a lo largo del mundo
Covidly: Cuadro de mando con Python sobre los principales indicadores del covid. De lo mejor que he visto y muy fácil de usar. Incluye algunos datos demográficos.
Informe movilidad de google: Estadisticas de google de movilidad por paises
Matemáticas VS Covid-19:Iniciativa para recoger todos los estudios que se están haciendo desde distintas organizaciones públicas o privadas. Se pondrán a disposición de las instituciones para que puedan disponer de todos los estudios
Investigación Universidad Rey Juan Carlos: Interesante estudio desde la universidad Rey Juan Carlos. Siguen el Índice se Suficiencia Sanitaria de cada comunidad y dan previsiones para desescalada
Coronavirus en R: En este enlace vienen un monton de aplicaciones realizadas con Shiny de R, codigos de R, paquetes, … para seguir la evolución de la pandemia
Modelar pandemia: un artículo interesante sobre los modelos matemáticos que hay detrás de una pandemia de la revista investigación y ciencia
Why It’s So Freaking Hard To Make A Good COVID-19 Model
Coronavirus: Why You Must Act Now
Coronavirus: The Hammer and the Dance
Herramientas gratuitas para estudio o durante el periodo del covid
En esta seccion iremos poniendo que herramientas o web son interesantes para que los estudiantes vayan cogiendo el gusto por los datos y la estadistica
Que se de tu imagen: sube una foto en el apartado de «Try The API» y verás todo lo que Google puede saber de una foto
Por donde te moviste Google: Por donde te moviste segun google maps
Que sabe de ti Google: Que tiene registrado google de ti
Google trends: Una de las herramientas de google. Puedes poner terminos de busqueda y ver como es su evolución temporal de busqueda. Muy interesante para aprender a interpretar gráficas, estacionalidades, anomalías. Un ejemplo es que los alumnos busquen por sus futbolistas favoritos, por ejemplo Messi y Ronaldo, o sus grupos de musica favoritos. Da eleccion de buscar por zonas geográficas o por diferentes horizontes de tiempo.
Learningml: Si eres de los que aprendió o enseña a aprender con Scratch, échale un vistazo a esto
Wordclouds: Una herramienta para realizar graficos donde se introduce un texto y se dibujan las palabras tan grandes como su frecuencia de aparición. Permite diferentes formas.
Pictionary automático: Dibuja un objeto y deja que Google adivina lo que estás dibujando
Teachable machine learning: Iniciativa de google para mostrar como puede aprender un algoritmo de imagenes. Con solo una webcam puedes ver como aprende la vision artificial a reconocer objetos
Scroobly: Realiza un dibujo y animalo con tus movimientos
Experimenta con google: Recopilación de experimentos con IA, dibuja, canta, muevete,… y aprende Inteligencia Artificial
Tu personalidad: Demo de IBM de detección de tu personalidad por lo que escribes. Prueba a introducir tu propio texto en el apartado fragmentos de texto y ve que resultados saca
Redes neuronales: juega con esta interfaz a resolver problemas de clasificación con redes neuronales. Mete más o menos capas y neuronas para ver cómo se resuelve el problema
Akinator: Piensa en un personaje y la inteligencia artificial adivinara quién es en pocos pasos
Facebook data evaluation tool: Una herramienta para ser consciente de que valor tienen tus datos. En función de tu perfil y tú actividad, veras el valor que proporcionas a Facebook.
[Microsoft Math Solver]: Aplicación para resolver ecuaciones con una foto. Lo más interesante aquí es el reconocimiento de imágenes para poder escribir la ecuación.
Wolfram te responde: Interesante página donde en un buscador puedes hacer preguntas. Las preguntas deben ser en inglés. Prueba a ver si conoce tu respuesta. Interesante también las cosas que hace con las funciones matemáticas. Pruébalo
Escribe a mano y pasalo a LaTex: Programa para pasar formulas escritas manualmente a formato LaTex. Tiene una version gratuita de 50 al mes
Big Data Spain (ahora Big Things): Uno de los eventos mas conocidos, donde se habla de todo lo relacionado con datos. Interesante que dejan todos sus videos en un canal de youtube, por si os habeis perdido alguno
Pycon: Para los amantes de python, contiene muchas charlas sobre datos, y también sobre otros temas como por ejemplo programación web
Jornadas de R: Para los seguidores de R, jornadas donde se reunen los usuarios de este lenguaje de programación y se cuentan los ultimos avances en R
Spark AI Summit: Uno de los eventos más conocidos a nivel europeo. Gira entorno a spark, pero muy interesante ver sus evoluciones en machine learning y casos de uso
Amazon Web Services: Summit sobre el evento de esta plataforma en la nube
Meetup: Página que relaciona gente con intereses comunes. Buscar grupos como el de machine learning spain, inteligencia artificial, Databeers. Hacen eventos donde dan conferencias sobre el análisis de datos y normalmente al final dan cerveza y pizza