Google me ha nombrado GDE para cloud

Haber sido elegido como GDE (Google Developer Expert) es todo un honor.
Ser reconocido por Google y formar parte de este grupo de profesionales es una oportunidad y un privilegio que no suele ocurrir muchas veces en la vida.

Es obvio que pienso vivirlo con la intensidad que se merece 😉

Por supuesto esto no habría sido posible sin todo lo que me ha enseñado tanta gente por el camino, por los que confiaron en mi y por supuesto por los que me recomendaron e hicieron de mentores en este proceso.

Muchas gracias a todos.

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Meetup Machine Learning Spain: ya están los videos del meetup de diciembre

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Machine Learning Spain XVI

Se acaba el año y qué mejor forma de acabar que con un nuevo meetup antes de las fiestas de Navidad. El siguiente meetup será el día 20 de diciembre (martes) a las 18:30h en Campus Madrid. Tenemos dos charlas aplicadas a sectores realmente interesantes: la primera relacionada con modelos aplicados a la publicidad y la segunda sobre el Hackaton Pythonhack organizado por Cajamar (aplicación real sobre banca).

La agenda será la siguiente.

18:30 – Acceso al auditorio. Calle de Manzanares, 1.

18:40 – “Medición de impacto de la actividad publicitaria”

Esta charla se enfoca en el uso de los modelos de ML en el sector de la publicidad, con especial atención al uso de series temporales. Con un enfoque práctico, hablarán del impacto que tienen las campañas publicitarias sobre los resultados del negocio, así como de algunos efectos importantes, como estacionalidad, festivos, promociones, etc…

Ponentes:

•Alfonso Salafranca.Director de Data Science en Havas. 15 años de experiencia en Modelización y Análisis de datos.
Matemático por la Universidad Autónoma de Madrid y Profesor asociado a la Universidad Carlos III. Inicio su carrera en analítica en consultoría primero en Bayes Forecast y posteriormente en Neo-Metrics.  En BBVA ocupó las posiciones corporativas de Analytic Consumer Insights y Head of Innovación en Global Risk Managment.
Desde el año 2011 su principal actividad ha estado relacionada con el mundo de la publicidad, primero con el Lanzamiento de YPerform y la construcción de un departamento de Marketing Intelligence para Ymedia y desde 2016 como Director de Data Science en el grupo Havas. Ha trabajado para anunciantes como Recoletos grupo editorial, Movistar, Bankinter, BBVA, VIvus, Ing Direct, Jazztel y Rastreator. Conferenciante en Universidades y  Escuelas de Negocio, ha publicado diferentes artículos de Analytics y Modelización.

• Andriy Tkachenko.Data Scientist con 3 años de experiencia en Modelización y Análisis de datos en Havas. Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad Complutense de Madrid. Experiencia en el sector de la publicidad como analista de datos en departamentos de investigación/modelling. Trabajando en varios proyectos de modelling para clientes como Jazztel, Gas Natural, Prosegur, Ikea, La Nevera Roja.
R Enthusiast, desarrollando herramientas propias de modelización y visualización de datos con el lenguaje de programación R. Participa activamente en las conferencias, locales y nacionales, relacionadas con el análisis de datos y programación en R.

19:30 – “Presentación mejores trabajos Cajamar PythonHack 2016”.

Presentación de los dos proyectos ganadores en la PythonHack 2016 (más información aquí) organizada por el Grupo Cajamar a través datos reales de la entidad. Los proyectos presentados cubren dos retos: uno de modelado (Predictive Modelling) y otro de análisis exploratorio/storytelling (Credit Card Analytics).
Los proyectos Big Data son uno de los núcleos de la estrategia de innovación del Grupo Cooperativo Cajamar. Es por ello que impulsan la creación del Cajamar Data Lab, un equipo de especialistas dedicado a maximizar el potencial de los datos. En Cajamar Data Lab estamos convencidos de que la analítica avanzada es el ingrediente clave para la creación de productos y servicios del futuro.
Cajamar PythonHack 2016 es la competición online de analítica de datos en base a datos bancarios reales del Grupo Cajamar organizada con motivo de la PyConES. La PyConES es un evento de tres días de duración que se celebró los días 7,8 y 9 de octubre de 2016 en Almería, en el que se dieron cita profesionales del lenguaje de programación Python que difunden su experiencia en varias sesiones de charlas técnicas.

Ponentes equipo 1:

• Javier Abadía. Lead Developer, más de 15 años liderando equipos de desarrollo y ‘predicando’ sobre desarrollo de software. Firme convencido de que el software debe tener 0 bugs, y de que lo que funciona son los métodos ágiles, las pruebas en modo paranoico, la automatización y sobre todo el trabajo en equipo. Esquiador y corredor, ha decidido divertirse desarrollando la mejor plataforma de analíticas que se haya visto nunca. Ingeniero en Informática por la Universidad de Zaragoza y MBA por el Instituto de Empresa.

• Alicia Pérez. Backend Developer, Ingeniera informática por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Data Science por la escuela MBIT. En sus 9 años de experiencia ha trabajado para varias empresas y con numerosas tecnologías, pero desde 2015 disfruta trabajando en la parte back-end de StyleSage, donde la moda y el Big Data se unen para dar lugar a una increíble plataforma de analíticas. Amante de los datos (sobre todo geográficos), del trabajo en equipo, del patinaje y del queso.

• Jose Mª Álvarez. Comenzó su carrera hace más de 15 años en grandes compañías como Motorola o Telefónica, después de terminar Ing. Informática en la URJC de Madrid. En los últimos años, ha participado en numerosos proyectos de Startups en campos como la ciberseguridad, la educación y la sanidad enfocada al envejecimiento activo. Hace 2 años, se unió a Stylesage donde trabaja como Backend Developer en la parte extracción y análisis de datos.
Ponente del equipo 2:

• Óscar González. Doctor Ingeniero de Telecomunicación. Data scientist en ETS Asset Management Factory.

20:30 – ¡Cervezas y networking!

Tomaremos unas cervezas y podremos seguir charlando sobre los temas de interés que salgan en esta jornada.

Nos vemos pronto, el 20 de diciembre en Campus Madrid.

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Proyectos que molan: autopilot de comma.ai

George Hotz es un crack y ha decidido abrir su proyecto openpilot para desarrollarlo en comunidad.

Voy a seguirlo de cerca por que no todos los días tienes la posibilidad de ver como se desarrolla un proyecto de conducción autónoma que pretende competir con los grandes.

Si tenemos en cuenta que el proyecto de google empezó con la compra una empresa que tenía 5 empleados y habían desarrollado un prototipo muy alfa, todo es posible 😉

El código de openpilot esta disponible en GitHub y en la web en la parte de research de comma.ai empiezan a publicar los primeros videos de como empieza a entender la cámara frontal. Además están disponibles vídeos y datasets.
Muy alfa pero muy prometedor y sobre todo me encanta que George sean tan audaces.

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Andrew Ng esta escribiendo un nuevo libro: Machine Learning Yearning

Andrew Ng está escribiendo un nuevo libro sobre Machine Learning: “Machine Learning Yearning”.

Como forma de promoción y corrección de errores, ha propuesto que cada vez que termine un capítulo envía un draft del libro a los que estén suscritos.

El contenido del libro tiene muy buena pinta y promete que se convierta en una buena introducción de como se tiene que abordar un proyecto de machine learning.

Esta es la página de “Machine Learning Yearning“.

 

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SCIO: como instalar la consola en Mac OSX

Si hay una herramienta que ha mejorado mi productividad en los últimos 10 años han sido las consolas interactivas (REPL). La primera vez que use esta tecnología y le saqué mucho provecho qué cuando empecé a desarrollar sitios webs con ruby on rails.

La consola me vino genial no solo en mejorar mi curva de aprendizaje, si no con el desarrollo día a día.

La gente de spotify ha creado una consola REPL para poder usar interactivamente Scio y desarrollar más rápidamente proyectos que usen apache beam.

Las instrucciones para instalar la REPL en tu mac son muy sencillas si usas homebrew:

brew tap spotify/public
brew install scio
scio-repl

La primera linea instala el tap de spotify con las herramientas para mac/homebrew la gente de spotify y con la segunda se instala la versión compilada de scio REPL.

Podéis encontrar algunos ejemplos de uso de Scio/REPL en la página de GitHub del proyecto Scio.

 

 

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Google libera el embedding Projector

Esta herramienta de google para tensorflow es fundamental para poder entender la información que se genera en los distintos procesos. Nos ayuda a comprender que está pasando dentro de nuestras arquitecturas deep learning.

Además embedding projector se ofrece como servicio online y no te fuerza a que se tenga que instalar en tu máquina local.

Merece la pena echarle un vistazo.

 

 

 

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Mis proyectos favoritos para el 2017

Como ya sabéis en los últimos tiempos he estado promocionando la arquitectura kappa y prácticamente todos los proyectos en los que he estado implicado, se han desarrollado usando esta arquitectura.

Apache Beam

Apache Beam

Desde hace un tiempo he empezado a estudiar y usar Apache Beam. El punto de inflexión ha sido las charlas que vi durante la apachecon big data europe que se celebró en Sevilla y en la que di una charla sobre arquitectura kappa. La conversación que tuve con Sergio Fernandez (@wikier) fue decisiva. Cuando un crack como Sergio te cuenta como está trabajando con Apache Beam y por es una tecnología es killer es muy difícil no investigar más 😉

En resumen, Apache Beam es un framework para crear arquitecturas que trabajen con datos muy al estilo de la arquitectura kappa. Si hubiera que definir una sola característica por la que es interesante sería la capacidad de abstracción en la definición de la arquitectura con un DAG que se puede ejecutar contra distintos frameworks: Apache Spark, Storm, Flink, Google Dataflow o con un Local Runner en tu máquina.

Ahora mismo está en el incubator de la fundación apache y debe estar a punto de ser aprobado para que se convierta en un proyecto oficial. Ya hay empresas usándolo en producción y las pruebas que he hecho no me han dado ningún problema.

También hay una mala y una buena noticia. La mala es que apache beam esta escrito en java y se programa en java. No soy un fan de java y menos de como resuelven las API/SDKs. La buena noticia es que la gente de spotify que usa a tope Apache Beam se ha programado un binding para scala. Además son unos cracks y se nota en lo bien que han resuelto el binding. Han conseguido DSL funcional, bello y casi un clon de spark/cascading. Vamos que no pienso usar java y si scala con el proyecto Scio que es como se llama el proyecto de spotify. Que por cierto tiene licencia apache y está en proceso de merging con Apache Beam.

No son los únicos dos proyectos que incluyo para el 2017,  ya os contaré más en otros posts 😉

 

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Research Blog: Zero-Shot Translation with Google’s Multilingual Neural Machine Translation System

https://research.googleblog.com/2016/11/zero-shot-translation-with-googles.html?m=1
¿Ha aprendido Google translate a traducir lenguajes en los que no estaba entrenado? 

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Ya está anunciado el siguiente meetup de machine learning spain

Machine Learning Spain XV

Auditorio Google Campus Madrid
Calle de Manzanares, 1, Madrid (edit map)

¡Hola! Ya tenemos fecha para el siguiente meetup, será el día 14 de noviembre (lunes) a las 18:30h en Campus Madrid. Esa semana habrá bastantes eventos relacionados con los datos en Madrid y Barcelona, esperamos que sean muy útiles.

La agenda será variada y completa.

18:30 – Acceso al auditorio. Calle de Manzanares, 1.

18:35 – “Programación Paralela en Big Data: Una aplicación sobre Series Temporales”.

Con la generación de más cantidad de datos cada día se hace necesaria la programación de los algoritmos de una forma paralelizable para reducir el tiempo de proceso de los mismos. Así, la presentación incluirá la base de cómo paralelizar sobre distintas plataformas y librerías como Spark y Dask.

Ponente:
Juan Luis Rivero. Profesional de la consultoría, desarrollo e integración de soluciones con más de 25 años de experiencia en multinacionales. Ha dedicado parte de su carrera al diseño e implantación de algoritmos y analítica de datos en el sector de Telecom.

19:15 – “Aprendizaje de comportamientos”.

Uno de los principales problemas de las aplicaciones modernas es conocer de forma precisa cómo usan los usuarios nuestra aplicación. Es decir, saber a que horas se utilizan unas funcionalidades o incluso conocer cómo un usuario ha sido capaz de llegar a una de nuestras nuevas funcionalidades. En esta charla describiremos una posible manera de obtener las políticas de comportamiento de nuestros usuarios y conocer cómo se mueven por nuestra aplicación. Describiremos cómo podemos obtener esta información (Colas de mensajes), almacenarla y utilizarla con el fin de intentar aprender o definir comportamientos comunes entre nuestros usuarios. Esta información puede servir para mejorar nuestra aplicación, su funcionalidad o para construir sistemas automáticos que realicen ciertas tareas por ellos.
Ponente:
Moisés Martínez. PhD en Inteligencia Artificial por la Universidad Carlos III de Madrid (especializado en Planificación automática, Aprendizaje automático y Sistemas de control). Investigador, mentor, orgulloso organizador de T3chFest y amante de la tecnología. Actualmente trabaja como Lead Data Scientist en beBee – affinity networking.

20:00 – “Convirtiendo Machine Learning en Negocio (Desde el BigData hasta la generación de servicios en el Real Estate)”.

El sector inmobiliario está a punto de sufrir un cambio disruptivo derivado del nuevo contexto económico, social y tecnológico que otros sectores ya han sufrido. En esta sesión se realizará un recorrido por la aplicación del Machine Learning a este sector y su aporte en los diferentes fragmentos de la cadena de valor del mismo.
Ponente:
Carlos Olmos de Frutos.Es fundador y director de uDA. Ha desarrollado su carrera en el sector del Real Estate donde ha planificado y liderado proyectos de desarrollo e inversión de hasta 14M €. Desde el 2011 lidera diversos proyectos que integran las Smart Cities y el BigData en soluciones de inversión inmobiliaria, integrando equipos multidisciplanares para la creación de productos y servicios con modelos de negocio asociados viables desde las primeras fases. Es arquitecto urbanista por la UPM y por la universidad Paris Val-de-Marne.

20:45 – ¡Cervezas y networking!

Tomaremos unas cervezas y podremos seguir charlando sobre los temas de interés que salgan en esta jornada.

Nos vemos pronto, el 14 de noviembre en Campus Madrid.

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