🎓 Aprendizaje

Recursos para ampliar tus conocimientos

📚 Libros gratuitos

Elements of statistical learning: De la universidad de Stanford, libro sobre los algoritmos más clásicos de estadística.

Introduction to statistical learning: Los métodos estadísticos más clásicos explicados, cómo regresiones, árboles,…

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

Fundamentos de data science: Para los más atrevidos, las matemáticas detrás del machine learning. Es un libro con matemáticas avanzadas

Álgebra lineal aplicada

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,…

📝 Cursos online

Curso de Deep Learning de Yann LeCun’s

Coursera: Machine Learning: Este curso, ofrecido por la Universidad de Stanford y presentado por Andrew Ng, proporciona una introducción amplia al aprendizaje automático, la minería de datos y el reconocimiento de patrones estadísticos.

Zero to Hero: Introduction to Neural Networks - En este curso, Andrej Karpathy, un experto en inteligencia artificial, te lleva desde lo básico hasta temas avanzados en redes neuronales y deep learning.

Stanford CS229: Machine Learning Full Course: Videos del famoso profesor y divulgador Andrew NG. Son sus clases en Standford.

Machine Learning Engineering for Production (MLOps): De nuevo Andrew NG sobre MLops.

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 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

Tutoriales Data Science gratuitos: Mas de 300 tutoriales de ML y data science gratuitos

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

📄 Papers

Papers with code: Genial web con gran variedad de papers y el código original del proyecto.

Two Minute Papers: Gran canal de youtube con entretenidos resumenes de muchos papers.

XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

Random Forest

Bagging predictors

LightGBM: A Highly Efficient Gradient BoostingDecision Tree

AdaBoost and the Super Bowl of Classifiers - A Tutorial Introduction to Adaptive Boosting

Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine

Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning - by Sebastian Raschka

A Brief Introduction into Machine Learning - by Gunnar Ratsch

On Model Stability as a Function of Random Seed

Deep learning -Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

Generalization in Deep Learning

Topology of Learning in Artificial Neural Networks

Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

YOLO-You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

Attention Is All You Need

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

🔖 Cheat sheets

SQL Joins Cheatsheet - Una guía gráfica súper útil que muestra las diferentes combinaciones de joins en SQL con ejemplos de código simples.

Python Pandas Cheatsheet: Una hoja de trucos para pandas.

Python NumPy Cheatsheet: Perfecta para cuando necesitas hacer cálculos rápidos y trabajar con matrices y arreglos en tus proyectos de ciencia de datos.

Python Keras Cheatsheet: Ideal para quienes están trabajando en proyectos de deep learning y necesitan una referencia rápida para construir y entrenar modelos.

Python Scikit-learn Cheatsheet: Súper útil para tener a mano cuando necesitas implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático en tus proyectos.

Graphic Design Cheatsheet: Una hoja de trucos para diseño de gráficos.

Pytorch Cheatsheet and Tutorials: Una hoja de trucos y tutoriales para Pytorch.