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Ha sido emocionante ver a tantos autores de TDS sumergirse de lleno en el otoño, compartiendo conocimientos prácticos y prácticos sobre temas que van desde los más vanguardistas (agentes, MCP…) hasta los más novedosos (habilidades de Python e ingeniería de aprendizaje automático, por nombrar algunos).
¿Igualmente emocionante? Ver que nuestros artículos de septiembre resuenen entre tantos lectores, quienes luego los comparten por todas partes. Únase a nosotros mientras celebramos nuestras historias más leídas del mes pasado: cubren un amplio espectro de temas de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, por lo que seguramente descubrirá algo relevante para sus intereses actuales.
Cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático (paso a paso)
Egor Howell se ha especializado en crear guías para aspirantes a profesionales de datos y aprendizaje automático, y su éxito demuestra cuán ansiosos están los solicitantes de empleo por obtener consejos honestos, pragmáticos y detallados. Su último recurso, sobre la (cada vez más popular) carrera de ingeniero de aprendizaje automático, es otro recurso que debería ir directamente a sus favoritos.
Implementando la máquina de café en Python
¿Los conceptos básicos de programación explicados con un toque atractivo? ¡Sí, por favor! El último tutorial de Python de Mahnoor Javed cubre declaraciones condicionales, bucles y diccionarios.
Python ahora puede llamar a Mojo
Una segunda publicación de Python llegó hasta la parte superior de nuestros artículos con mejor rendimiento de este mes: la guía completa y llena de ejemplos de Thomas Reid para mejorar su tiempo de ejecución con una dosis saludable de código Mojo.
Destacados del autor
Los contribuyentes de TDS están integrados en industrias, disciplinas y tipos de organizaciones, por lo que chatear con ellos nos brinda a nosotros (y a usted) una visión sin filtros de la vida a la vanguardia de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Aquí hay dos preguntas y respuestas recientes que no debe perderse.
Otros aspectos destacados de septiembre
No se pierda nuestras otras lecturas principales de septiembre, que abordan algunas de las herramientas, conceptos y flujos de trabajo que más generan expectación del momento.
Uso de servidores LangGraph y MCP para crear mi propio asistente de voz, por Benjamin Lee
El manual rápido del científico de datos de un extremo a otro, por Sara Nobrega
Creación e implementación de un servidor MCP desde cero, por Vyacheslav Efimov
Creación de agentes de investigación para conocimientos tecnológicos, por Ida Silfverskiöld
Mis experimentos con NotebookLM para la enseñanza, por Parul Pandey
Por qué el contexto es la nueva moneda de la IA: del RAG a la ingeniería de contexto, por Sudheer Singamsetty
Conozca a nuestros nuevos autores
El último grupo de contribuyentes de TDS ha hecho un trabajo fantástico traduciendo el trabajo innovador en artículos atractivos y accesibles.
Iva Pezo explora el potencial de la IA para hacer que el proceso de verificación de datos, que requiere muchos recursos, sea más rápido, escalable y confiable. Sruly Rosenblat y los coautores Ilan Strauss, Isobel Moure y Tim O’Reilly analizan de cerca el ecosistema emergente de desarrolladores de IA y el auge de MCP. Karol Sttruniawski (junto con Antoni Olbrysz y Tomasz Wierzbicki) presenta un proyecto de reconocimiento de imágenes en la intersección de la visión por computadora, la ecología y la biotecnología.
Nos encanta publicar artículos de nuevos autores, así que si recientemente has escrito un recorrido interesante por un proyecto, un tutorial o una reflexión teórica sobre cualquiera de nuestros temas principales, ¿por qué no compartirlo con nosotros?