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The State of No-Code Machine Learning Meetup #AperiTech della Community di ItaliaDotNet. Notebook e ML Framework sono diventati gli strumenti principali di lavoro dei Data Scientist che possono sfruttare diversi linguaggi di programmazione come R, Python, Java, C# e T-SQL. Per quanto semplici, questi strumenti impongono ai Dev una barriera, seppur piccola, di conoscenza delle tematiche legate al Machine Learning! Ecco perché oggi nascono così tanti strumenti di No-Code e AutoML che puntano a dare accesso anche a queste tecnologie di ML anche ai non addetti ai lavori! Durante la sessione, abbiamo presentato e valutato una serie di tool presenti sul mercato Google AutoML, Teachable Machine, Obviously AI, ML.Net Model Builder, Azure ML Service, etc. Un’ottima occasione per apprendere nuovi strumenti rapidi e facili che possono apportare valore al lavoro di ogni sviluppatore e alle nostre applicazioni quotidiane. Per restare aggiornato su tutti gli #AperiTech: Telegram #AperiTech https://t.me/aperitech Calendario del Developer https://bit.ly/devcalendar Codemotion Tech Community https://bit.ly/CodemotionTC

This talk examines business perspectives about the Ray Project from RISELab, hailed as a successor to Apache Spark. Ray is a simple-to-use open source library in Python or Java, which provides multiple patterns for distributed systems: mix and match as needed for a given business use case – without tight coupling of applications with underlying frameworks. Warning: this talk may change the way your organization approaches AI. #BIGTH20 #RayProject Session presented at Big Things Conference 2020 by Paco Nathan, Managing Partner at Derwen 16th November 2020 Home Edition

¡ Introducción a los juegos con Python #pyjuegosalicante ! Esta vez os traemos una MeetUp donde explicaremos la teoría para hacer un videojuego, y con ejemplos de código en Python Arcade! Además, tendremos Mesa Redonda donde hablaremos de diversos temas relacionados con los videojuegos y como entrar a esta industria. Y el sábado tendremos un taller para realizar un juego con Python Arcade. No te lo pierdas!

En este Webinar haremos un recorrido desde Azure ML a Databricks, así como BigQuery ML pasando por Knime, hasta los modelos realizados de forma nativa con scikit-learn, PyTorch con Python y R, y otras técnicas más de minería y análisis. Seguramente ya has trabajado con todas o con algunas de ellas. Todas las opciones son válidas para mostrar los resultados de aprendizaje automático en una herramienta de visualización, como por ejemplo en Microsoft Power BI. Enfocaremos el tema desde el lado del usuario y de la parte del analista de negocio. Hay diferentes maneras de conseguirlo, por lo que veremos algunas de éstas y también comentaremos las restricciones, por ejemplo, de aquellos que cuentan con licencia Pro y Premium, y también las de aquellos usuarios que siguen investigando y evaluando esta herramienta de manera gratuita. Este evento tendrá una hora aprox. de duración donde veremos casos de uso, maneras de realizar dashboards y reportes y métodos para poder compartirlo con el resto de usuarios en la nube. Estará abierto a todo el mundo que tenga curiosidad acerca los datos, visualización y machine learning (en esta última parte mencionaré modelos sencillos de aplicar). Además, este evento es para gente que te nivel intermedio, simplificando conceptos y mostrando la utilidad más que los resultados. En este link al repositorio de GitHub puedes acceder al contenido del webinar: https://github.com/marcusRB/WEBINAR_ML_PowerBI También puedes visionar los webinars anteriores sobre machine learning y Power BI, así como consultar nuestros artículos relacionados: https://youtu.be/AFTanu_iBD4 https://www.paradigmadigital.com/eventos/mejora-tus-tecnicas-de-modelado-con-dax-y-power-query-en-power-bi/ https://www.paradigmadigital.com/eventos/automl-para-la-clasificacion-de-imagenes-entrena-modelos-sin-una-linea-de-codigo/- ¿Quién es el ponente? Marco Russo

Los algortimos de IA están a la orden del día, pero necesitamos una gran cantidad de datos para poder entrenarlas. Unos de los métodos para conseguir datos es el Web Scraping, el cual nos permite automatizar la obtención de datos de cualquier página web con Python. Comenta en twitter con el hashtag #MeetupsGeeksHubs. CTO SUMMIT ONLINE 2020 🤘 https://ctosummit.geekshubs.com/ 🎥 Suscríbete: https://www.youtube.com/user/geekshubs 🐦 Twitter GeeksHubs: https://twitter.com/geekshubs 🐦 Twitter GeeksHubs Academy: https://twitter.com/geeks_academy 📸 Instagram: https://instagram.com/geekshubs ℹ️ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/geeks-hubs 🟦 Facebook: https://facebook.com/geekshubs 📕 Plataforma online +30 cursos gratuitos: https://geekshubsacademy.com/

El #HacktoberfestES llega a su fin, y con ello, nos gustaría mucho invitarte a nuestra última transmisión, en la cual discutiremos los avances durante todo este mes, los siguientes pasos para la contribución a proyectos de código abierto, y ¡muchas sorpresas más! Nos vemos este Domingo 1 de Noviembre 16:00h UTC+1 https://time.is/UTC +1 en nuestro evento de cierre para el HacktoberfestES 2020. Para descubrir las sorpresas relacionadas con el evento, recuerda seguir las cuentas de Twitter de Python España y Python Chile. ¡Te esperamos!

La inmensa mayoría del contenido que se crea diariamente en Internet es desestructurado. Aproximadamente el 90% del mismo es texto. En la era de la web colaborativa, usamos el lenguaje constantemente, por ejemplo, para escribir una crítica de un producto, comentar una foto o escribir un tweet. En esta charla veremos algunas de las herramientas que ofrece el ecosistema Python para comprender, estructurar y extraer valor de un texto y veremos cómo el enfoque a la hora de atacar tareas de procesamiento de texto ha ido evolucionando en los últimos años hasta la tendencia actual basada en Transfer Learning. Además, lo haremos a través de un caso de uso concreto: detectar comentarios ofensivos o insultos a otros usuarios en redes sociales o foros. Bio: Rafa Haro trabaja actualmente como Search Architect en Copyright Clearance Center. Durante sus más de 14 años de experiencia en el desarrollo de software, ha trabajado principalmente en empresas relacionadas con el Procesamiento de Lenguaje Natural, Tecnologías Semánticas y Búsqueda Inteligente. Participa activamente además con diversas comunidades Open Source como Apache Software Foundation dónde es committer y PMC member de dos proyectos: Apache Stanbol y Apache Manifold.

Muchas personas están recién comenzando sus carreras, interesadas en poder conseguir un “primer trabajo”, o gente de otras áreas que les gustaría especializarse en Data Science, Full Stack, Desarrollo de Software y más. En esta mesa redonda sobre preparación laboral aclararemos preguntas relacionadas con: - Buscar trabajos - En qué tecnologías y habilidades concentrarse - Entrevistas - Currículum Vitae - Cover Letters - Perfiles de redes sociales ...y mucho más! Participan: - Joan Bermúdez Jansana - HRBP Ingeniería @ TravelPerk - Mar Bartolomé - Software Developer @ Coconauts - Alberto Vara - Python Lead @ Paradigma Digital - Dr. Cristián Maureira-Fredes - R&D Manager @ The Qt Company

En este webinar veremos unas recomendaciones útiles para el uso correcto de los lenguajes de programación y estadístico más utilizados en Data Analytics, Python y R. Vamos a explotar los datos en la herramienta de visualización de inteligencia de negocio Microsoft Power BI y veremos sus capacidades, límites y técnicas de uso. Cuando se usan correctamente, se logran obtener respuestas rápidas en la interpretación, validación / cálculos, análisis / inferencias estadísticos de los datos. Sin embargo, antes de usar Python / R en Power BI, hay que tener en cuenta los problemas de rendimiento y privacidad de los datos. Será un webinar técnico/práctico y será necesario tener algo de conocimiento de análisis de datos en Python/R, además de conocer los fundamentos de Power BI. Si puede ser de interés, puedes visionar el webinar de Power BI y/o consultar nuestro artículos relacionados: https://youtu.be/AFTanu_iBD4 https://www.paradigmadigital.com/dev/5-tips-power-bi-sencillos-utiles/ https://www.paradigmadigital.com/dev/bigquery-y-power-bi-emplatado-datos/- La presentación está disponible en este enlace https://github.com/marcusRB/WEBINAR_PoweR_PY ¿Quién es el ponente? Marco Russo Apasionado de Finanza, Marketing e IT, es consultor y especialista en Digital Data Analytics a nivel internacional trabajando para diferentes sectores industriales. Además, desde hace 6 años compagina su trabajo con la formación in-company y en diferentes escuelas de negocios y Cámara de Comercio, realizando módulos y cursos de Analytics, DataViz, CRO y Tag Manager. Cuando no piensa en los datos, además de compaginar su tiempo con la familia, puedes encontrarlo escalando montañas en la sierra de Madrid con su bici de carretera o en una cancha de basket.

Naomi Ceder nos presenta "Una rebanada de Python" Para las preguntas relacionadas con la charla a los propios autores, por favor, utiliza el siguiente foro: https://comunidad.es.python.org/t/una-rebanada-de-python/364 Resumen: En Python hay muchos tipos de secuencia - listas, tuplas, cadenas, etc., y una caractéristica poderosa de ellos es el uso de rebanadas (slices). Pero aunque son poderosas, su verdadera carácter no es bien conocida. Después de una breve explicación de la notación de rebanadas y de varios trucos para manipular las secuencias con ellas, vamos a hacer algunos experimentos para entender qué son en realidad las rebanadas y cómo funcionan en Python. --- La octava edición de la PyConES se celebra como un evento en línea y totalmente gratuito durante el día 3 de Octubre de 2020. Web: https://2020.es.pycon.org/ Agenda: https://2020.es.pycon.org/index.html #agenda