Por Talya Aluveaux
En uno de esos días de estar viendo el teléfono sin poder conciliar el sueño, me encontré con un tweet de Isaac Zepeda (@elkeogh), en el que hacía alusión al capítulo del libro que había leído ese día, utilizando la etiqueta #66daysofdata, y como yo últimamente me he obsesionado un poco con las etiquetas (no sé si es la pandemia o la edad avanzada), pues de inmediato intenté averiguar de qué se trataba, aunque era más o menos obvio.
En realidad lo que quería saber era si había una fecha de inicio concreta, o solo había que seguir el ritmo a nivel individual. Descubrí un esfuerzo colectivo en el que distintas personas con distinto nivel de conocimiento, en distintos tiempos, deciden aceptar el reto de aprender sobre ciencia de datos, leyendo al respecto por 66 días.
El tweet de @elkeogh se refería al capítulo 1 del libro "Practical Natural Language Processing. A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Systems", lo cual, lo admito, suena un poco intimidante, pero vamos, se trata de alguien versado en el tema, en su día 42, a quien además hay que felicitar por esa persistencia. Entre paréntesis, a pesar de tener acceso a todos los materiales de O´Reilly, solo me he resuelto a inscribirme a uno, máximo dos, talleres o cursos, por mes, aunque en mi defensa todos han sido precisamente sobre análisis de datos. Entonces pensé -yo y mis grandes ideas-, que adherirme a este hashtag sería una buena manera de aprovechar mejor este repositorio de conocimientos, y de paso observar lo que los demás están leyendo y aprendiendo. Sufriré, lo sé. Todo sea en nombre de la sabiduría.
En fin, decidí investigar si hay una especie de guía o algo más o menos estructurado para ir avanzando poco a poco en esta pequeña aventura, y entonces me encontré con el hilo de Jeremy Ravenel (@ravenel_jeremy), donde explica que se trata de una iniciativa que Ken Jee comenzó durante el 2020. Resulta que no está tan difícil como yo pensaba, la idea es dedicar por lo menos 5 minutos al día al aprendizaje de la ciencia de datos. El objetivo del reto es compartir lo que aprendiste cada día para crear el hábito del aprendizaje y de compartir tu trabajo, aunque la verdad creo que voy a necesitar más de 5 minutos si es que quiero aprender algo.
Pero bueno, hay dos beneficios importantes: 1) Estás creando el hábito de aprender cada día en un campo en el que realmente (REALMENTE) nunca vas a terminar de aprender, y 2) está el factor de la "accountability" o el hecho de que el compartir lo aprendido pone un poco (un poquito nomás) de presión social para que no se nos "olvide".
Comenta Jeremy, y coincido, que lo que le agrada de este reto es el aspecto de comunidad, pero también afirma que se animó a hacerlo al leer las palabras de @KenJee_DS, quien dice que para él, el aprendizaje basado en proyectos es la forma más efectiva de aprender. Y así, él decide aplicarlo a un proyecto personal, en este caso re aprender todo lo que sabe sobre ciencia de datos. A pesar de no tener un background técnico, en algún momento aprendió Jupyter Notebooks y Python, eventualmente fundando NAAS. Entonces, Nada de Netflix para él, pues hoy toca The Art of Learning Data Science.
Su opinión me pareció acertada, y aunque puede ser y de hecho es interesante, por no hablar de útil, observar lo que los miembros de la comunidad están aprendiendo, lo mejor es planear una trayectoria más o menos estructurada con base en un proyecto de interés (¡y/o urgencia!) propio. Que bueno, en mi caso supongo que serían dos, porque definitivament e requiero mejorar mis habilidades de análisis de datos con Python y R, pero también urge aprender sobre ML (Machine Learning), comenzando por el proceso de anotación de los datos y terminando con un montón de cosas que por el momento desconozco, pero sospecho tendré que aprender. En fin, por lo pronto ya estoy inscrita en un curso de matemáticas básicas para ciencia de datos. Estaré reportando desde las trincheras.
Cuéntenme si se deciden a hacerlo, y con qué proyecto, y gracias a @elkeogh por la inspiración.
Tip: Si utilizan la plataforma de O´Reilly, ahórrense un dolor de cabeza sabiendo de antemano que la manera en que aparecen "impresas" las ecuaciones es un desastre y no es que no entiendan o estén mal sus soluciones, es que la manera en que aparecen los distintos símbolos se prestan a toda suerte de confusiones, o al menos así ha sido en el caso de algunos libros que me ha tocado leer. Lo aprendí a la mala.
Antes de irnos:
1. En Discord está el canal #virtual-racing-league, dedicado a todos los interesados a participar en carreras virtuales de autos autónomos. Sólo para nerds, está advertido.
2. ¿Ya se subieron al tren de Xbox Cloud Gaming? Yo todavía no (ni gamer soy), pero al parecer trae de cabeza a más de un uno, ahora que está disponible con Xbox Game Pass. Eso sí, para conectarse debe disponerse de aparatos relativamente nuevos. Nada inferior a un iPhone XR/XS va a funcionar. Todo aquí, y la lista de dispositivos soportados aquí.
Dénle amor a esto: Jane Fonda es una verdadera inspiración en lo que respecta a la participación civil en los problemas relacionados con el cambio climático, entre otros asuntos sociales. En su libro titulado "What can I do?" intenta contestar, precisamente, esta pregunta. ¿Qué podemos hacer para ayudar? Puede leer un extracto o escuchar un fragmento en SoundCloud aquí.
