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

Se prevé que la demanda de expertos en ciencia de datos crezca en 15% para 2020, según un estudio de IBM and the demand for inteligencia artificial y aprendizaje automático experts is expected to rise as well. Companies are increasingly hiring AI experts and 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.

It is imperative that everyone who uses data or is interested in Aprendizaje profundo – especially businesses and researchers – keep themselves up to date with the latest developments in the field. Here is a compilation of seven useful and informative resources as recent as August 2017, that will help you you stay on top of your game.

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.