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#24:
#11 Buenas!! Soy data scientist en una empresa de software. Cuando contratamos gente: cursea tiene todo el mundo, y todos un master en Big data, data analyst, etc...esta de moda y las palabritas quedan bien, tooodos lo ponen, no vale demasiado y no diferencia.
Recomiendo Kaggle, hacer tutoriales participar en kernels, etc etc etc. creas tu curriculum y aprendes a la vez, aprendes machine learning, R, phyton y mates, todo a la vez por que normalmente hace falta un poco de todo dependiendo del sector.
Recomiendo Kaggle, hacer tutoriales participar en kernels, etc etc etc. creas tu curriculum y aprendes a la vez, aprendes machine learning, R, phyton y mates, todo a la vez por que normalmente hace falta un poco de todo dependiendo del sector.
#12:
#11 Pfffff no se meu, te puedo contar mi lacrimógena historia, yo estaba muy orientado al i+D en análisis matemático, yo antes de ser un triste SAPero era un alegre Matlabero y me dedicaba pos eso a levantar modelos (sector privado, demanda electrica), tambien es cierto que lo que te cuento es año 2008-2010 plena crisis, el proyecto dodne estaba se comio un mojón y el problema de estar muy especializado en investigación en este país es que luego de repente tenia un curri muy bonito muy majete pero ni dios tenía trabajo pa mi y me tuve que reciclar...
Vamos se que suena a asustaviejas, y lo es, y no me hagas puto caso que que yo sea un rebotado que se ha acostumbrado mucho a la vida fácil no quiere decir que tu no puedas petarlo, y por intentarlo pues mira, eso que te llevas, pero tenlo en cuenta
Vamos se que suena a asustaviejas, y lo es, y no me hagas puto caso que que yo sea un rebotado que se ha acostumbrado mucho a la vida fácil no quiere decir que tu no puedas petarlo, y por intentarlo pues mira, eso que te llevas, pero tenlo en cuenta
#2:
Ahora todo mnm hablará maravillas, los mete en favoritos y jamás los terminarán.
Comentarios
Ahora todo mnm hablará maravillas, los mete en favoritos y jamás los terminarán.
#2 Pero los cursos online se pueden terminar?
#2 Siempre que no te aburras durante el proceso de lectura...
https://aws.training/machinelearning
#teahorrounclick
#7 Tenemos una revista bimensual, "Dumps y Porros" en el numero de noviembre salgo yo en el poster central
#10 Espero que seas algo más que nivel consultant y estés con el convenio de la matriz y no en una de las aun mas low cost
#10 ponme dos
#10 ¿desnudo como en la interviú?
#63 Solo cubierto por una pequeña tosta con sobrasada, sugerir, no enseñar
#64 ¿tan pequeña?
#66 que va, en el fondo ocupa toda una galleta pez
#6 Pffff si te refieres a que vayas a tener trabajo de... sinceramente lo dudo, para ti funcionará como una api, un cacharro al que llamas y te devuelve X que como mucho vas a graficar, no le vería mucho sentido al que te bajes a la matemática que corre debajo más allá del que tengas curiosidad, y ahí si que te recomendaría el que te digo de la fundacion telefonica que es muy muy muy básico pero lo justo para entender los conceptos, ahora bien, si quieres cacharrear ya es otra cosa.
Vamos yo a estas mierdas les veo sentido para Business Intelligence pero ya sabes lo que dicen sobre tener un martillo y que todo parecen clavos, lo arrimo pa mi campo, no se si en el tuyo tendria salidas
#8 Si te digo que intento meter el hocico en la bioinformática (soy ingeniero biológico), ¿conocer ese mundo del machine learning más los conocimientos en bioestadística que ya gasto, quedará bien en mi CV a la hora de picar puertas para buscar otro puto trabajo de mierda?
#11 Pfffff no se meu, te puedo contar mi lacrimógena historia, yo estaba muy orientado al i+D en análisis matemático, yo antes de ser un triste SAPero era un alegre Matlabero y me dedicaba pos eso a levantar modelos (sector privado, demanda electrica), tambien es cierto que lo que te cuento es año 2008-2010 plena crisis, el proyecto dodne estaba se comio un mojón y el problema de estar muy especializado en investigación en este país es que luego de repente tenia un curri muy bonito muy majete pero ni dios tenía trabajo pa mi y me tuve que reciclar...
Vamos se que suena a asustaviejas, y lo es, y no me hagas puto caso que que yo sea un rebotado que se ha acostumbrado mucho a la vida fácil no quiere decir que tu no puedas petarlo, y por intentarlo pues mira, eso que te llevas, pero tenlo en cuenta
#12 Hay Matlab hay voto positivo
#15 Xa home, pero a lo que me refiero es que si estuviese desarrollando algo de este tipo, lo normal es que te enchufases a alguna api ya desarrollada, no tienes por que bajar a levantarte tu el algoritmo y reinventar la rueda, amos que mola saber como va, pero necesario necesario para tu dia a dia... veo mas efectivo que sepas mas o menos como cacharrear con ellos, preparar juegos de datos e interpretar resultados y como enchufarte a cosas como Cloud AI o tensorflow
https://cloud.google.com/products/ai/
https://www.tensorflow.org/
CC #11
#17 Ah vale, si, pero tener idea de lo que van si. Y con tensorflow vas a tener que aplicar tus propios algoritmos. Para empezar mejor scikit-learn que ya tiene diferentes algoritmos implementados.
#17 entiendo.... Mejor saber utilizar librerias y API que no meterse en las entrañas de algo que ya lo tiene todo inventado.
Es que tío, llevo días decidiendo qué hacer. Hay tanta tanta tanta mierda que uno se pierde. Que si Angular, node, react, ionic, web progresivas, machine, laravel, larapollas, kotlin, java, JavaScript, jquery, putaquery....
No encuentro nada que digas: esto me servirá años y no saldrá nada el año que viene que lo convierta en anticuado.
Cuando acabad dominando un framework ya te han salido cuatro mejores. Ya eres vintage.
#21 Pffff meu yo soy ABAPer, el 80% de las grandes empresas europeas corren ABAP en su ERP y es viejo como el cagar y no pasa ni un puto año en el que no tenga que empollarme alguna puta basura nueva, olvidate de eso de un lenguaje que te jubile.
No se, yo este año estoy mirando java que lo tenia superolvidado y voy a tener que empezar a volver a tocarlo un poco, pero no sabria decirte que lenguaje/entorno vería yo con buenos ojos a largo plazo, supongo que si, phyton apunta maneras, pero es la moda, y esas cosas cambian, phyton es hoy lo que ayer era java y antes C++
Con respecto a estabilidad, supongo que tiraria a por C, ABAP o Cobol o algo asi, pero son lenguajes en los que para meter la pata en la puerta es jodido, contratan con experiencia (y son lenguajes viejos, que se han mantenido mucho tiempo pero tambien su futuro siempre esta en la cuerda floja)
#31 (#21)
"phyton apunta maneras, pero es la moda, y esas cosas cambian, phyton es hoy lo que ayer era java y antes C++"
Un poquito de por favor, intenta programar videojuegos de verdad, sistemas embarcados y sistemas en tiempo real con python y java. No nos chupemos las pollas.
#52 ya sabía yo q tarde o temprano aparecería alguien a darme una colleja
A lo q me refiero este mercado se mueve inicialmente por modas, de repente lo peta algo y todo dios lo estudia y lo implementan en todo (yo tengo un recuerdo muy fuerte de que en los 90 todo era c++) luego ya la moda se pasa y cada lenguaje tiene su nicho óptimo de utilización, que claro que en su mundo es el rey y claro que no está en desuso, pero se empieza a usar con cabeza donde realmente aporta una diferencia.
#53 Exacto, cada lenguaje tiene su nicho, porque le puedes sacar más rendimiento a un hardware dado. Yo adoro C++, es hypermegapotente para aprovechar los recursos del sistema (y peligroso, "todo poder conlleva una responsabilidad"), pero hay lenguajes más "productivos" a costa de dejarles a ellos, por ejemplo, que liberen memoria cuando les salga del escroto.
#55 Yo lo suelo enmarcar más dentro del campo de características de la arquitectura, si tu cacharro está pensado para integrarse dentro de un entorno de "usar y tirar" (una arquitectura no muy crítica con un tiempo de vida corto como puede ser el frontend web) prima la velocidad y costes de desarrollo, con lo que apuntas a lenguajes más de andar por casa, si la arquitectura ya está pensada para soportar más años y un grado de criticidad más elevado apuntas a lenguajes más cerrados que cuesta más levantar pero te ofrecen robustez (como puede ser el caso de C++) y si estás levantando core crítico con plataformas a 15-20 años minimo te mueves en vejestorios superlimitados e infames pero jarto testeados como puede ser mi caso en ABAP o el del Cobol
#55 ¿C++? Mucho lío, me gusta mas C normal y corriente, en los pocos proyectos que he hecho con C++ me he pasado más tiempo haciendo castings entre char* y strings que realmente haciendo nada productivo...
#c-73" class="content-link" style="color: rgb(227, 86, 20)" data-toggle="popover" data-popover-type="comment" data-popover-url="/tooltip/comment/3047602/order/73">#73 #55 La verdad que yo me estoy especializando en Python, por el tema de machine learning y otras cosas, pero si tuviera que elegir un lenguaje de sintaxis C, prefiero ir a C++ que Java o C#. ¿Por qué consideras C++ tan malo? Las últimas versiones de C++ han mejorado bastante, por lo que tengo entendido.
#75 No lo considero malo en sí, más alla de resultarme incómodo el tema dr llamar al constructor de la clase padre desde una subclase. El problema es cuando, como en mi caso, casi todas las librerias que vas a usar están escritas en C, en ese caso, si quiero usar las de la libreria estándar de C++, me paso todo el rato convirtiendo entre strings y char*, y la alternativa es usar las de C (para lo cual me merece mas la pena usar C directamente). No se, no lo veo nada cómodo.
#95 Vale, entiendo tu caso. Y no tiene porque pasar en otros. Claro, si tu trabajas con librerías C, tiene sentido seguir usándolo.
#73 ¿Castings entre char* y strings?
Te recomiendo que antes de ponerte a programar en cualquier lenguaje aprendas antes ese lenguaje.
¡Cuánto daño ha hecho C a C++!
#94 ¿Que me recomendarias mejor que eso si usaras muchas librerías de C? He de reconocer que por desuso me quedé alla por C++03 o asi
#c-98" class="content-link" style="color: rgb(227, 86, 20)" data-toggle="popover" data-popover-type="comment" data-popover-url="/tooltip/comment/3047602/order/98">#98 El patrón fundamental que creo que hay que saber en C++ es RAII. Si lo usas consistentemente te olvidas de los "memory leaks". Desgraciadamente los "dangling pointers" siguen siendo un problema. RAII es parecido al "using" the C# o al "with" de python, pero aplica a todos los recursos (memoria, ficheros, locks, transacciones).
(pero mira lo de RAII).
Todavía hay mucho código viejo que es más bien C con clases, pero poco a poco se van imponiendo los patrones propios de C++.
El segundo punto es familiarizarse con la STL, incluso aunque no puedas usarla por restricciones del proyecto. Verás que aquí hay un montón de Chase RAIi como string, vector, fstream, unique_lock... En http://cppreference.com hay documentación buena, normalmente con ejemplos.
También puedes ver los vídeos de CppCon, CppNow o Meeting C++. Hay más conferencias, y casi todas suben los vídeos a YouTube. El problema es que hay muchos, y es complicado diferenciar la paja de los buenos (aunque el nivel suele ser muy bueno) y sobre todo los vídeos básicos de los avanzados. Hay un vídeo de Kate Gregory que se llama"stop teaching C" qué seguramente te pueda dar más pistas de por dónde tirar.
Y que conste que me parece que C++ tiene muchos problemas, especialmente con los templates y la metaprogramación (no por el lenguaje en sí, si no por lo que la gente se puede llegar a flipar). También es un lenguaje con un montón de corner cases y casos raros. De hecho, ahora que lo pienso, igual es mejor que te quedes en C
También puedes echarle un vistazo a Rust. Es C++ bien hecho.
#99 Ya pero si uso una libreria escrita en c, no me queda otra que pasarle un char*, pero en el resto del programa necesitaré strings. El problema para mi es ese, muchas veces no hay una libreria de C++ para algo y hace falta una de C
#100 En primer lugar, std::string se puede construir implícitamente de un char * y ofrece los métodos data y c_str para obtener su char* /const char*. También tienes la opción de trabajar entonces la parte de C++ directamente con el char*. Yo lo que suelo hacer en esos casos es hacer un wrapper, para abstraerme de esos problemas (en mi experiencia son más abundantes los const_cast y los reinterpret_cast de void* porque las librerías en C se pasan por el forro el const correctness y el type safety brilla por su ausencia).
En segundo lugar eso es como decir que en Java/C#/ python tienes que estar con JNI/pinvoke/cython porque hay una librería que solo está en C.
#99 Positivo por Rust y mencionar RAII en C++, vamos, C++ moderno. Hay mucha basura tanto de C como de C++ por la red.
#53 Cada vez que te leo decir phyton... pasan cosas.
#21 Sobre el software, yo creo que no hace falta conocer en desarrollo, por ejemplo, para hacer algo en Deep Learning con Keras (https://keras.io/) sobre tensorflow y/o usar una red ya medio-aprendida https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md ya puedes usarlo "a nivel de usuario" (no del todo, hay conceptos que conocer, pero cada vez será más sentido).
Sobre ML en general hay software más sencillo (https://scikit-learn.org/stable/index.html). Si estás un poco en la ciencia, sí puede ser de interés, porque se complementa mejor con tus conocimientos de biología (para trabajar sobre ese dominio).
Es cierto que si quieres reciclarte totalmente, las aplicaciones que comentas, sobre web, es complicado, ya que la peña se le va mucho la olla. En web ahora se usa un front-end JavaScript que puede ser como Angular2 o React (esta última es la que más está creciendo, pero es mucho más reducida). El tema es que en la web lo de "esto te servirá años" es muy difícil de afirmar. Pero vamos, los backend como Rails (Ruby) o en PHP Lavarel (projectos más pequeños) o Symphony2 (más grandes), o Django (python) siguen siendo de utilidad.
Otra opción es el móvil, que con Java ó Kotlin puedes programarlo, y eso cambia menos.
Si quieres, puedes escribirme un privado y te comento mejor (eso existe en meneame? En reddit es normal, pero aquí no sé).
#40 Tienes que amigar al usuario y os podréis enviar privados.
#40 te agrego como amigo y podremos escribirnos. Pero ya mañana, que acabo de llegar a casa y ahora toca birra, porro y Fortnite jajjajaajja jj jaja jaj ay que asco vida
#21 Bienvenido a mi club de qué hacer para salir del agujero.
Mientras te lo piensas y no, ¿nos hacemos el cursete los sábados por la mañana y comentamos la jugada en el nótame?
#11 Buenas!! Soy data scientist en una empresa de software. Cuando contratamos gente: cursea tiene todo el mundo, y todos un master en Big data, data analyst, etc...esta de moda y las palabritas quedan bien, tooodos lo ponen, no vale demasiado y no diferencia.
Recomiendo Kaggle, hacer tutoriales participar en kernels, etc etc etc. creas tu curriculum y aprendes a la vez, aprendes machine learning, R, phyton y mates, todo a la vez por que normalmente hace falta un poco de todo dependiendo del sector.
#24 estoy hasta la polla de la Api de Coursera. Mala no. Lo siguiente.
#24 amén kaggle
#24 ¿Cuál es la función de un scientist en una empresa de software?
¿Cuando envías mails tienes eso en tu firma, scientist?
Nunca he conocido esa figura y eso que he visto naves de ataque en llamas más allá de Orión.
#57 Analizar datos para toma de decisiones, crear productos nuevos o mejorar existentes: optimización, forecast, clustering, procesamiento de lenguaje natural... O simples regresiones lineales 😂 . Todo lo que pueda mejorar la empresa en general.
Y si, firmo así, tanto yo como todos los de mi grupo.
#71 Procesamiento de lenguaje natural en una empresa de software que sentido tiene? A menos que se dedique a algo relacionado con el lenguaje.
#74 bueno si tiene usuarios introduciendo datos con texto libre... no hace falta que el objetivo final sea entender el lenguaje. Un simple clasificador de que querian decir los usuarios (cuando meten muchas erratas) puede basarse en conceptos de NLP. Procesamiento de lenguaje natural no tiene por que ser analisis de sentimientos o traduccion.
#86 Yo estoy trabajando en una empresa de servicios lingüísticos así que a mi me interesa bastante aprender algo de NLP para poder aplicarlo si viniera el caso. Hay departamentos dedicados a la parte de machine learning, pero incluso, fuera de él hay ciertos trabajos que nos podría venir bien para mejorar nuestros servicios.
#89 tokenizacion, ngrams, clustering, sparsematrix, bag of words.... palabras clave
ejemplo:
https://stackoverflow.com/questions/6400416/figure-out-if-a-business-name-is-very-similar-to-another-one-python
Cualquier pregunta no dudes en mandarmela por privado, que es lo bueno, me gusta enredar en estas cosas!
#74 Búsqueda de texto (Information retrieval), por poner un ejemplo. Entender qué es lo que una persona está buscando y mostrarle lo mas relevante para él/ella.
Otro ejemplo, procesar texto de redes sociales, blogosfera, etc., y "entender" lo que la gente discute y aprender qué es lo que quieren, qué es popular y qué no, etc., de manera cuantitativa.
Tiene infinitas aplicaciones.
#87 Sí, para redes sociales y eso lo pensaba. Pero cierto, hay muchas áreas donde se puede aplicar.
#11 para la bionformatica, si me permites un consejo no pedido, la teoría de grafos es extremadamente útil e interesante.
#11 Con la venia, te recomiendo echar un ojo a TensorFlow, que está pitando bastante en el mundillo de biología.
Hay bastantes tutoriales desde muy básicos a más especializados en temas como reconocimiento de patrones y clasificación. Se puede usar para cualquier cosa que puedas expresar con matrices (por supuesto, incluye imágenes)
http://tensorflow.org/
Si mañana me acuerdo te paso algo de material.
#8 Machine learning es muy útil para el reconocimiento del lenguaje natural, que es para lo que yo lo quiero aprender y aplicarlo a la traducción.
Análisis de datos de otro tipo como los que haz mencionado de negocio, también.
#15 deepl.com lo utiliza desde hace mucho, mejor que google translate by faaaar. Y no es machine learning sino deeplearning en este caso.
#29 La verdad que nunca he sido capaz de diferenciar entre deep leaning y machine learning.
#35 Deep Learning es un tipo de técnica de Machine Learning (Aprendizaje Automático). Pero como ha cobrado tanta entidad se suele distinguir, pero no hay por qué.
#45 #35 la única diferencia entre Deep learning y machine learning es el número de datos y el tiempo de computación (generalmente).
#15 para temas de forecasting y visión artificial también
#34 Si, para reconocimiento visual. Hay proyectos de Raspberry de robótica que usan machine learning.
#37 y la conducción autónoma de vehículos, clasificación automática de imágenes,etc
#8 tengo un amigo que se dedica a este campo y ha tenido que dejar españistan para poder vivir de ello
#32 Eso es cierto, algunos compañeros con experiencia en esos temas están fuera, y no tienen muchas expectativas de volver. La empresa privada de aquí no tira demasiado de estos temas (sólo alguna que otra grande, y para eso tira de poca gente).
Cursos de ML, AI, Data Analysis gratis y buenos los hay a patadas.
Casualmente ahora mismo estaba viendo los videos de este https://www.coursera.org/specializations/aml.
#23 No se que es eso. Yo los que hice son de Python y ML. Una patata.
#43 te monto un sofware cloud multicliente en Symfony con Apis de terceros y las polladas que hagan falta. Te monto todo el modelo relacional de BD.
He hecho proyectos para Seat, Fotocasa, Schibsted, entre otros. Y me los he comido yo solito , así estoy, jonky y maricón perdio
#58 Carnica?
#62
#58 ah... Eras tú
#78 ui no cari, esas cosas fue hace muchos años. Ahora soy un simple "staff corporativo departamento técnico" de una cárnica. De ahí mi interés en dar el salto
Coño, y yo mirando en Udemy uno de Machine Learning + Pyton.
Skaworld I need your feedback.
#1 Yo me hice uno de miriadax bastante cutre de la fundacion telefónica que me pareció bastante fulero, tambien es cierto que si bien no tenia ni idea de machine learning si que he estudiado en la carrera tecnicas de mantenimiento industrial, que basicamente usan la estadistica de la misma manera, supongo que si quieres darle un vistazo por encima sin tener puta idea no esta mal. El de amazon pues le echare un vistazo
https://miriadax.net/web/introduccion-al-machine-learning-4-edicion-
De phyton no tengo ni flowers, es el siguiente en la lista, por ahora estoy con el puto java que me viene la ostia para SAP S4 pero te recuerdo que yo soy ABAPEro y estaba muy contento con mi lenguaje
#5 pero oye, vale la pena echarse un cursito de esto? le ves futuro?
#6 Si es por aprender. Le veo más futuro a leer código en github.
Hay básicos y otros no tanto.
En mi caso, entiendo mejor con ejemplos que con videos o textos.
Tengo un "don" extraño
#56 Si el código es claro y bien documentado con fines didácticos seguro que puedes aprender, pero debes tener ya una base.
#72 Si, claro. Matemáticas básico de integrales y derivadas.
Pero bueno. Yo en 3D soy de copiar y pegar. No me llega la curiosidad para expandir el conocimiento. No voy a mejorar eso. Pero puedo usarlo sin problema.
#5 No me jodas que eres otro industrial sapero que fuma porros. Joder, ahora cuadra todo. Deberían cerrar todas las cárnicas para las que curráis y darselo a los indios, que lo necesitan más.
#1 los cursos de udemy suelen ser muy malos
#5 los de miriadax mas de los mismo
Mejor buscar directamente paginas de cursos ofrecidos por cualquier universidad decente: cmu, mit, stanford, etc. Muchos incluyen todo tipo de materiales: videos de las clases, ejercicios, examenes ...
#19 los cursos de un tal Fernando Herrera (creo) son una maravilla. Hice el de Ionic y encantando. Ahora ando con uno suyo de Angular.
#5 Ese curso lo hice yo para introducirme en el mundillo y he de reconocer que era una chusta de las gordas (básicamente te enseñaban a usar un programita, pero no la enjundia del machine learning en sí)
Habrá que echar un ojo a los del artículo
#1 Yo estoy haciendo mirando uno de Coursera
#1 Yo personalmente recomiendo Python para machine learning. Tienes un montón de bibliotecas como scikit-learn, tensorflow, keras para deep learning. Para procesamiento del lenguaje natural nltk y spacy.
#18 Nosotros en Stratio usamos java y scala para poner proyectos big data, machine learning y deep learning en producción. Creamos nuestras propias librerías para usarlos en el core de los distintos productos.
Python se usa para prototipos, si acaso. El rendimiento es terrible porque no escala bien.
#48 No se. Soy auto aprendiz y he tirado por el mundo de Python, y en el tienes cosas como Tensorflow,... No conozco las bibliotecas de Java. Pero supongo que te creeré.
#49
El GitHub público de Stratio, hay muchos más privados.
https://github.com/Stratio
https://www.tensorflow.org/install/lang_java
Sinceramente, no he mirado si tensorflow está integrado en el core de las librerías de Stratio, sé que deeplearning4j si lo está.
A ver GENTE necesito un poco de AYUDA y orientación.
Seré breve. Soy experto en PHP, Symfony, y lenguajes del tipo cliente-servidor. Me manejo con bastante soltura con JavaScript, jQuery y esas mierdas.
Necesito darle un giro a mi carrera y comenzar a enfocarme en lo que se está llevando ahora (webs progresivas y aplicaciones tipo angular, que no dependen de peticiones a servidor y todo es maravilloso, bonito y fluido).
Estoy dándole al Angular y ya le he dado un poco a Ionic (que no deja de ser una librería css...)
No sé por dónde coño tirar. Node? React? Qué hago? Que me van a pedir dominar de aquí a dos años cuando pique puertas nuevas? Que se va a llevar?
#36 Si quieres tirar a machine learning, Python. Si sigues en web node.js diría.
#36 Define experto. Conozco a muchas personas que se denominan "expertos" y de expertos tienen poco.
#36 Si estás con Angular ya estarás dándole a Node, así que eso está claro. Sobre tecnología como bien dices React está creciendo mucho, y los React Native es una muy buena opción. Hace un par de años un alumno mío que estaba con su TFG de Informática, al tener React en el curriculum recibía muchas ofertas de trabajo (ahora no será tan así, claro).
Yo creo que lo mejor es mirar lo que se está usando en USA y empiece a introducirse en España que así tienes un margen de unos años. En mi experiencia en España solemos ir retrasados en Tecnología (o más conservadores), así que tampoco tienes que ir tan al día como temes.
#c-36" class="content-link" style="color: rgb(227, 86, 20)" data-toggle="popover" data-popover-type="comment" data-popover-url="/tooltip/comment/3047602/order/36">#36 Es muy fácil. Mira de qué hay más demanda y dentro de esa franja tira por lo que más te guste. Yo en el pasado fui ABAPero, y me pareció tal truño trabajar haciendo ERP para empresas que me cambié. Ahora me gano la vida como soldado de fortuna para viejecitas y jovencitas en probemas que necesiten desarrollo en C, C++, C# y python.
#36 llevo año y medio con react y redux. Si quieres preguntar algo...
#65 vale la pena? Es algo que durará? O es una moda?
#83 Ojalá tuviese un oráculo para saber si es una moda o durará, pero llevo suficiente tiempo en esto para no apostar a ese caballo nunca. Por ahora tiene mucho tirón, y es una librería que ha desarrollado facebook. Yo la veo fácil y útil. Ha mejorado mucho la calidad del código en la empresa en la que estoy.
Un problema de las páginas webs y algunos lenguajes es que al modificar un componente, tienes que volver a crear/renderizar la página entera. React está enfocado a evitar ese problema. Cada componente tiene su propia función de renderizado, y react tiene un DOM virtual donde hace los cambios antes de trasladarlos al DOM del navegador, de manera que el cambio en un componente sólo le afecta a él y el resto de la página permanece como estaba.
Yo te recomiendo que le eches un vistazo, porque el lenguaje que usa es Ecmascript 6, y la librería de react y su funcionamiento se aprende en un día. No es más que un método render(), unos atributos que se pasan al objeto (las props), y una serie de funciones que se llaman en diferentes estados del objeto (tras crearlo, cuando cambia una prop, cuando cambia el estado interno, antes de renderizar, después de renderizar, y al destruirlo).
Otro problema de las aplicaciones webs es mantener el estado, es decir, no perder toda la información que tengas en tus variables y estructuras de datos. Para eso, y para compartir información entre objetos, a react se le añade otra librería llamada redux. Ahí el tema se complica un poco. Básicamente lo que ocurre es esto:
- un objeto recibe una acción de usuario (un click, p.e.).
- esa acción hace lo que sea, y al final necesita cambiar el estado de los datos almacenados. Manda entonces una acción de redux al almacen de datos para cambiar su estado (a través de una clase que llaman el reducer)
- tras el cambio de estado, algunos objetos se repintan automáticamente (aquellos a los que alguna prop le cambia)
Yo apenas había programado para web cuando me metieron en esto, y tuve que aprender a usar otras muchas librerías (moment, lodash,...), y me costó un poco el cambio de paradigma. Yo usaba lenguajes tipados, intellisense, compilación que comprobaba el número de argumentos en las llamadas, etc, pero para alguien que sí tenga experiencia en web, react + redux es un paseo.
Espero que mi comentario te ayude. Si quieres preguntar cualquier otra cosa, intentaré responderte.
#36 Yo tiraría de Python a fuego. Con tu experiencia te va a ser muy muy sencillo de usar con soltura y se usa para montones de cosas, desde Data Science/Machine Learning (Numpy, SciPy, Pandas, ScikitLearn, TensorFlow) a WebDev (Flask, Django, Tornado),DevOps, etc...Hay gente que dice que es el segundo mejor lenguaje para todo. No diría tanto, pero que sirve para un montón de cosas, desde luego.
A nivel de ofertas, en Bcn, a nada que tengas algun año de experiencia hay a patadas. Sin Python imagino que será más complicado, pero quizá con algun proyecto en github o asi puedes defenderte en las entrevistas...más siendo experto en otros lenguajes/frameworks como mencionas.
También te recomiendo si puedes aprender alguna herramienta complementaria. En cuanto a herramientas, algun search engine (tipo ElasticSearch) o algun message broker (RabbitMQ...tb puedes usar Celery por encima con Python). O mirar algun certificado: el AWS Solutions Architect: Associate, aun partiendo de 0 de AWS no creo que sea infinitamente complicado y creo que te podría abrir muchas puertas (te recomiendo esta página si quieres prepararte el examen: https://acloud.guru/learn/aws-certified-solutions-architect-associate, o bien, https://www.udemy.com/aws-certified-solutions-architect-associate/, cuando esté a 10€).
Pero bueno, no te estoy diciendo nada que no venga aquí: https://medium.com/tech-tajawal/modern-backend-developer-in-2018-6b3f7b5f8b9
Respecto a la bioinformática...yo vengo de ahi...no sé si te lo recomiendo. No se si es el mejor camino (o el más directo) para MachineLearning. No hay tantas empresas de bioinformática aquí en españa y las que hay no todas hacen machine learning o no lo hacen bien. Quizá para meter el pie en la puerta, pero poco más....
#81 Yo estoy haciendo scripts en Python actualmente para una empresa en BCN relacionada con el campo de la lingüística y me interesa mucho especializarme en la parte del reconocimiento del lenguaje, y por eso tengo algo de interés en aprender "machine learning" pero cuando llego a casa me cuesta ponerme a estudiar
Además que también quiero aprender desarrollo web, siguiendo con Python, que es el lenguaje que ahora mismo domino mejor.
Ahora en Coursera estoy haciendo este curso de Data Science, ya que me interesa también tener cierto dominio de Pandas y los data frames
https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis?specialization=data-science-python
Cuando llegue la Yihad Butleriana, nada de lamentos.
#4 grandisima referencia!
#25
#77 perdón... he intentado rectificar negativo pero no...
Como complemento, que es lo que pretendía:
https://playground.tensorflow.org
Muy útil para entender lo que se pretende con la programación, sus variables y sus variantes o modos.
Mas que a la republicaneta seguro.
Igual digo una burrada pero alguien que entienda y haya echado un vistazo a esos cursos: ¿Podría algún novato hacer alguno para empezar a aprender el tema? Por novato entiéndase alguien que no sabe programación más que el Basic y la tortuga del Logo. He trabajado en empresas tecnológicas pero nunca en el departamento de IT. Siempre me ha gustado el tema tecnológico y siempre que he podido he intentado aprender cosillas.
El ML es un concepto que me interesa pero realmente no tengo idea de cómo pillarlo ni a quién van orientados esos cursos. Por supuesto si hay alguna alternativa mejor es bienvenida.
Zankius!
#76 Por lo que he visto mirando los de principiante e intermedio son cursos que te enseñan los conceptos básicos de "machine learning", así que diría que sí, no necesitas saber programar, es más, parece que hay muchos cursos que no tocan nada de programación y tocan otros temas relacionados.
#76 yo estoy haciéndome el de Machine Learning Fundamentals Intensive Pro de codecademy. Y es eso, fundamentals, todos los conceptos y las matemáticas para crear de cero una red neuronal, pasando por la normalización de los datos, que tipos de ML y para que usarlos... A mí me gusta mucho (aunque dicen que con 10h de dedicación a la semana es suficiente para seguir el ritmo, yo necesito como mínimo el doble de tiempo). Échale un ojo
#76 Gracias, apañeros!
#76 Aprende python. Es tan fácil como el Basic.
Lo demás es aprender un poco más de python y mirar muchos ejemplos.
#76 Te diría que es más importante saber álgebra que programación...
#96 Correcto.
Supongo que la intención es formar a personal para abaratar el coste de la mano de obra o que trabajen gratis. Que es Amazon no seamos tontos, no regalan nada.