Siete artículos imprescindibles de este mes sobre ciencia de datos y aprendizaje profundo

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Se prevé que la demanda de expertos en ciencia de datos crezca en 15% para 2020, según un estudio de IBM y se espera que la demanda de expertos en inteligencia artificial y aprendizaje automático también aumente. Las empresas contratan cada vez más expertos en IA y científicos de datos autónomos para compensar la escasez de talento interno, y las universidades de todo el mundo están introduciendo cursos de aprendizaje automático y analítica.

Es imprescindible que todos los que utilizan datos o están interesados en el aprendizaje profundo -especialmente las empresas y los investigadores- se mantengan al día de los últimos avances en este campo. A continuación, te presentamos una recopilación de siete recursos útiles e informativos tan recientes como agosto de 2017, que te ayudarán a mantenerte al día.

1. DataViz como historia: Mapas que ilustran los eclipses solares del siglo XX
(Michael Sandberg, blog de Dataviz)

2. 7 predicciones para el mercado de la analítica
(Taner Akcok, Becoming Human)

3. Cómo planificar y ejecutar experimentos de aprendizaje automático de forma sistemática
(Jason Brownlee, Machine Learning Mastery)

4. Uso del aprendizaje automático para mejorar la atención al paciente 
(Rachel Gordon, MIT News)

5. La NASA utiliza el aprendizaje profundo de Intel para construir mejores mapas lunares
(Brian Heater, Tech Crunch)

6. Introducción completa al aprendizaje profundo (vídeo)
(DeepLearning.TV)

7. Análisis de los mercados de criptomonedas con Python
(Blog de Patrick Triest)

¿Tiene sugerencias de artículos o recursos que podamos añadir a la lista? Nos encantaría que nos lo dijera. Escríbenos en los comentarios de abajo o Tuitea con nosotros.


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Sobre el autor

Ramya Sriram gestiona los contenidos digitales y las comunicaciones en Kolabtree (kolabtree.com), la mayor plataforma de trabajo autónomo para científicos del mundo. Cuenta con más de una década de experiencia en edición, publicidad y creación de contenidos digitales.

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