Data Beers Madrid.
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18 de septiembre de 2014
25 de agosto de 2014
Nuevo meetup de machine learning y nuevos proyectos
meetup de machine learning que empieza en Madrid, pero el objetivo es moverlo por más ciudades. En unos días programaremos la primera charla, así que lo mejor es que os apunteis al meetup para que os podamos avisar. Scala está haciéndose un sitio a toda velocidad entre mi colección de lenguajes favoritos y me apetece mucho contaros algunas cosas como: como instalarlo, mis experiencias, algún miniproyecto que quiero hacer con scala (el primero es probable que sea un wrapper acceder a bigquery), como pensar en scala si antes pensabas en ruby, cosas de este estilo. Seguramente las publicaré entre este blog y la sección de big data del blog de aspgems. De hecho os recomiendo que le déis un vistazo a los posts que estamos escribiendo sobre big data en aspgems. Allí podréis encontrar desde técnicas de R avanzadas, google query, artículos de machine learning pasando por algunos de los eventos que organizamos en aspgems. ]]>
17 de agosto de 2014
MESA otro de los papers de google que van a revolucionar el big data
MESA. Google vuelve a hacer público sus avances en bases de datos distribuidas y de altas prestaciones. Hay que reconocer que la capacidad de innovación de Google es impresionante. Aunque supongo que no van a liberar la tecnología, de hecho intentar implementarla solo está al alcance de unos pocos, tradicionalmente este tipo de papers genera un aluvión de soluciones libres que implementan e incluso mejoran las tecnologías descritas. Una lectura muy recomendable para estos días de verano. ]]>
28 de julio de 2014
El grupo de big data de aspgems sigue creciendo
ASPGems. Si cumples algo de esto:
- te apetece exprimir lo que sabes de machine learning
- apache spark está en tu punto de mira
- scala te mola
- si el elefante no tiene secretos para ti pero necesitas más retos
- estrujas datos en batch o streaming con la misma alegría
- escojes la mejor solución MPP (cassandra, mongodb o BigQuery)
- te apetece trabajar en un «entorno de trabajo ala Joel Spolky» menos las sillas Aeron 😉
15 de julio de 2014
Nando Sola y Mario Camou nos dan una charla de "Scala para rubistas"
Scala para rubistas» que me parece super apropiado teniendo en cuenta que muchos de los que trabajamos en ASPgems somos rubistas a muerte. Eso sí scala tiene muchas cosas que le hacen muy interesante. Entre otras, y una de mis favoritas, lo simple que hace Spark cuando se programa en scala y de esto tendremos que entrar en detalle. La charla la van a dar en las oficinas de ASPgems. Como siempre: * A la charla estáis invitados todos. * Después de la charla solemos hacer una comida informal (barbacoa o paella). También estáis invitados. * Si váis a venir y para que no falte de nada, escribir un comentario en el post de la charla avisandonos. Nos vemos!!!!!]]>
6 de mayo de 2014
Charla: Como hacer Big Data con software libre en azure
Big Data usando herramientas libres con Azure. Por supuesto estará basado en el ecosistema de hadoop que es sin duda la solución, tanto que me pregunto si existe una arquitectura alternativa. ]]>
21 de marzo de 2014
visualizando e interprentando las trasacciones de compras/ventas de bitcoins de MtGox
A raíz de la quiebra de la empresa japonesa MtGox hubo una filtración con toda la información de las transacciones realizadas en los últimos 4 años.
Stamen Design ha creado una página con los 500 usuarios con más volumen de ventas/compras y ha generado gráficos individuales de cada uno.
Han realizado un diseño de las gráficas simple pero muy efectivo que me gusta bastante.
La parte más divertida y la función final de cualquier interpretación y visualización de información es que han sido capaces de descubrir algunos perfiles de usuarios:
Bitcoin Barons
Barons are characterized by their early start in the market followed by big sells at higher prices. Initial trades with many sells suggest the user mined bitcoin before entering the Gox market.
Greater Fools
The mark of the Greater Fool is a lonely green patch where the price is highest. Some of these may be investment groups encouraged by the Bitcoin Senate Hearings in November 2013.
Dueling Bots
Automated traders build up a large volume by making thousands of small trades. Vertical stripes of sells across a wide price range may also indicate algorithmic activity.
Glitch in the System
User 15 purchases large volumes of bitcoin at seemingly random prices. Why do so many traders sell at low prices to User 15? Why does User 15 buy at astronomically high prices? Are these faulty trades or an algorithm gone mad?
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