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Talking Roots
Rootstrap
17 episodes
5 days ago
Hablamos sobre los temas técnicos más interesantes en el mundo del software de una manera amigable e informal. Disclaimer: Algunos episodios pueden ser no tan técnicos. Recuerden hacer git commit antes de terminar el día.
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Hablamos sobre los temas técnicos más interesantes en el mundo del software de una manera amigable e informal. Disclaimer: Algunos episodios pueden ser no tan técnicos. Recuerden hacer git commit antes de terminar el día.
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Data Science 101
Talking Roots
32 minutes 58 seconds
5 years ago
Data Science 101

"Machine Learning es aplicar algoritmos para encontrar patrones en los datos, y la inteligencia artificial usa Machine Learning para automatizar tareas [...]"

Mikaela Pisani nos acompaña para charlar sobre Data Science y Machine Learning. La ingeniería en computación fue solo el inicio de la carrera profesional de Mikaela, hoy en día cuenta con experiencia amplia en Big Data y Data Science y a su vez con una maestría en Data Science emitida por la institución norteamericana Texas Tech University.

[0:40] - Introducción y diferencias entre Data Science y Big Data, Machine learning e Inteligencia artificial
[8:56] - Recomendaciones para arrancar con Data science y Machine learning
[12:00] - Arte y ciencia. Mikaela cuenta sobre el desafio "BitRate: Machine Learning & Music Series" bitrate.devpost.com
[18:30] - Desafios personales y profesionales alrededor de Data science. El potencial de algoritmos de Data science, caso GPT-3.
[28:00] - Mika nos cuenta sobre su compromiso con promover el empoderamiento de la mujer a través de la ONG girlsintech.org (Más info en instagram.com/girlsintechuy)

Hecho con ❤️ en Rootstrap.

Anfitrión: Fede Agripa github.com/fedeagripa
Invitada: Mikaela Pisani linkedin.com/in/mikaela-pisani-leal-64704b47

Talking Roots
Hablamos sobre los temas técnicos más interesantes en el mundo del software de una manera amigable e informal. Disclaimer: Algunos episodios pueden ser no tan técnicos. Recuerden hacer git commit antes de terminar el día.