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5 Proyectos Open Source que te ayudarán a mejorar tus habilidades en Data Science (Ciencia de Datos)

Muchas veces buscamos oportunidades para poner en práctica los conocimientos o conceptos teóricos que hemos aprendido sobre una determinada carrera, una de las carreras es el de Científico de datos (Data Scientist) el cual requiere mucha práctica es por eso que en este Post te voy a compartir 5 proyectos de código  abierto en los cuales puedes aportar  y de paso mejorar tus conocimientos como Científico de Datos.

Antes de continuar con este Post te invito a escuchar el Podcast: “5 Consejos para ser un Programador más Productivo” (No son los clásicos consejos técnicos de programación, si no de rutinas y buenos hábitos cotidianos):

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Bien ahora continuemos con el Post: 5 Proyectos Open Source que te ayudarán a mejorar tus habilidades en Data Science (Ciencia de Datos).

Para mantener un orden colocaré el nombre del proyecto, una URL a su repositorio o sitio web, descripción y una imagen de referencia.

StyleGAN2

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Este proyecto permite generar imágenes realistas y se le ha entrenado explícitamente para poder desenredar las direcciones de la imagen en los determinados espacios latentes, esto permite que la haya una manipulación eficiente de la imagen por diversos factores latentes, asi que es un genial proyecto en donde si aportas haciendo correcciones y mejoras en el código, mejorarás tus habilidades con la Ciencia de Datos.

Para que tengas una idea de que lo que te permite hacer este proyecto, por ejemplo nos permite convertir una foto con el rostro una mujer (Source) a aproximaciones de lo que seria su versión en hombre.

Si deseas saber más sobre este proyecto, puedes visitar su URL.

GAN Compression

URL: Visitar

Las redes GAN sorprendieron al mundo de la Ciencia de Datos cuando aparecieron por el año 2014, desde entonces han aparecido diversos proyectos que son de gran utilidad como las del área de entretenimiento como el arte y las películas, pero una de los problemas que aún existen con el modelo GAN es la gran potencia de cálculo que demanda. Aquí es en donde GAN Compression entra a tallar, pues esta herramienta comprime GAN condicionales, reduce el cálculo de modelos populares basados en GAN, como pix2pix, CycleGAN, etc. y esta disponible como código abierto para que puedas aportar.

Si deseas saber más sobre este proyecto, puedes visitar su URL.

Google’s ELECTRA

URL: Ver

Este proyecto perteneciente al equipo Google Research, hace uso de codificadores de Texto de pre-entrenamiento como discriminadores en lugar de generadores y se puede usar para pre-entrenar redes de transformadores haciendo uso relativamente de poco cálculo. Los modelos de Electra están entrenados para distinguir tokens de entrada reales frente a tokens de entrada falsos generados por otra red neuronal. Es un proyecto oficial de Google disponible para que puedas aportar.

Si deseas saber más sobre este proyecto, puedes visitar su URL.

Google Brain AutoML

URL: Ver

El área de Machine Learning (Aprendizaje Automático) se define también como AutoML, ya que automatiza ciertas tareas típicas de un aprendizaje automático típico, existen muchas herramientas de AutoML en el mercado que pueden ser usadas por las industrias como Cloud AutoML. Google Brain AutoML contiene una lista de modelos y bibliotecas relacionadas con el AutoML, y desde que fue lanzado ha conseguido obtener mas de 1600 estrellas en GitHub, después de haber sido lanzado tan solo hace unos 6 dias.

Si deseas saber más sobre este proyecto, puedes visitar su URL.

Datos sobre el Coronavirus

URL: Ver

Al menos hasta la fecha de este Post, este virus causo serios problemas al mundo y es una área en donde puedes comenzar a practicar con Data Science para obtener aproximaciones y estadísticas de lo que sucederá en el futuro, de esta manera trabajas en un problema de bienestar social. Muchas instituciones se encuentra trabajando en otras áreas y no les da el tiempo para hacerlo y quizás puedes aportar con un granito de arena con esta causa. Los autores de estos datos actualizan el repositorio diariamente y puedes comenzar a descargarlo para estudiarlos

Conclusión

Espero que te animes y te pongas manos a la obra a practicar utilizando estos proyectos, seamos productivos y ganemos experiencia, así las oportunidades en esta área te encontrarán bien preparado.

Nota(s)

 

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