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12 Jan, 10 tweets, 4 min read
Me pregunta @giomuntor por recursos específicos para Python + ML / IA. Respuesta corta: cada persona debe encontrar los suyos. Respuesta larga...
Si me preguntaras por tutoriales para aprender diseño 3D te recomendaría sin dudar: . Son una serie de vídeos que reúnen unas características que los hacen perfectos: 1) @Obijuan_cube (el autor) es MUY bueno explicando,
2) son muy cortos (el alumno nota el avance), 3) la progresión es adecuada (ni frustran ni aburren), 4) cada vídeo se centra en UNA función (no divaga) y 5) tienen EJERCICIOS.

1er problema: te puedes imaginar que encontrar joyas así es difícil.
El 2º problema es que cada alumno tiene SU base: no es igual abordar Python, Pandas y Matplotlib sabiendo otros lenguajes que empezando de cero. Ej: el que sabe SQL seguramente SEPA cómo resolver el problema y le baste buscar la traducción a Pandas en Stackoverflow.
Por último, la mejor manera de aprender es plantearse un RETO e intentar llegar lo más lejos posible teniendo a alguien cerca (profe, compañero, comunidad, etc.) a quien preguntar. Puede ser una competición de Kaggle o puede ser hacer un clasificador de perros y gatos sencillo.
Dicho todo esto, si yo tuviera que enseñar Python + ML desde CERO, los siguientes recursos en algún momento me han llamado la atención y creo que podrían ser útiles:
1) snakify.org Curso de Python con ejercicios auto-corregibles. En INGLÉS. La traducción a español es automática y nefasta (strings -> cuerdas, etc.).
2) medium.com/better-program… Guía ilustrada de numpy

3) github.com/rougier/numpy-… 100 ejercicios de numpy.
4) github.com/ajcr/100-panda… 100 ejercicios de pandas (inspirado en el anterior)

5) torres.ai/deep-learning-… Introducción a deep learning con Keras
6) Finalmente, yo antes recomendaba aprender DL con la librería y vídeo-lecciones de fast.ai pero creo que Pytorch Lightning está emergiendo como mejor alternativa y seguramente la probaré en mi próximo proyecto: youtube.com/playlist?list=…

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