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Tu camino hacia la fluidez en Python

Encuentra automáticamente problemas en conjuntos de datos de imágenes y practica la visión artificial centrada en los datos.

DS y ML en Python escalables, compatibles con API y extremadamente rápidos.

IA de código abierto para retroalimentación abierta a gran escala.

Un paquete de Julia para distribuciones de probabilidad y funciones asociadas.

Una lista curada, aunque incompleta, de recursos de IA centrados en datos.

GRASS: motor de procesamiento geoespacial libre y de código abierto

Las mejores hojas de ruta para ciencia de datos, analítica de datos, IA e ingeniería de software. Este repositorio se actualiza continuamente basándose en las ofertas de empleo más destacadas en LinkedIn e Indeed dentro del ámbito de la ciencia de datos y la IA.

Un panel que muestra el estado actual de los cables submarinos que conectan a Taiwán con el mundo

Una lista de recursos de ciencia de datos y aprendizaje automático (principalmente gratuitos)

Una lista de conjuntos de datos de Twitter y recursos relacionados.

Llamar a funciones de Python desde el lenguaje Ruby

Jupyter Notebook impulsado por IA. Utiliza IA para generar y editar celdas de código, corregir errores automáticamente y chatear con tus datos

Una biblioteca intuitiva para extraer características de series temporales.

Flujos de trabajo declarativos orientados a funciones similares a Make para R.

mlr3: Aprendizaje automático en R - próxima generación.

Kotlin DataFrame: procesamiento de datos estructurados en memoria con seguridad de tipos para JVM

🟣 Preguntas y respuestas de entrevistas sobre LLMs para ayudarte a prepararte para tu próxima entrevista de machine learning y ciencia de datos en 2026.

Código y material complementario para el libro Deep Learning and the Game of Go.

Guía del autoestopista para la ciencia de datos aplicada al bien social.

Compilación de códigos de programación en R y Python del canal de YouTube Data Professor.

Comparto mi trayectoria de 66 días de datos en análisis de datos participando en el desafío #66daysofdata de Ken Jee.

GoNB, un kernel de Go Notebook para Jupyter

Un centro estructurado y completo para el aprendizaje de Inteligencia Artificial, que abarca IA, Machine Learning, Deep Learning y Ciencia de Datos con libros, hojas de ruta y recursos seleccionados desde niveles principiantes hasta avanzados.

Aplicación multipágina de Streamlit para datos geoespaciales.

Tutoriales relacionados con IA. Accede a cualquiera de ellos de forma gratuita → https://towardsai.net/editorial

Recursos profesionales para Data Science, Machine Learning, Big Data y Business Analytics

Universal Reddit Scraper: una herramienta de línea de comandos integral para extraer y archivar datos de Reddit.

Repositorio público oficial de PM4Py (Process Mining for Python): una biblioteca de código abierto para explorar, analizar y optimizar procesos de negocio con Python.

Materiales didácticos para el Dr. Waleed A. Yousef.