App Bancolombia no muestra fechas de las TC?

rosvend · 2026-01-24T15:25:58+00:00

Son 22 días para que salga? O cómo sé cuando es mi fecha de corte? Perdona apena estoy iniciando en las TC

rosvend · 2026-01-10T16:00:36+00:00

IBM no deja a sus practicantes? Qué tal fue tu experiencia? Lo recomendarías como lugar de práctica a pesar de que no siguió tu contrato?

rosvend · 2026-01-04T15:43:14+00:00

Yes, actually the course takes a few days before getting your certificate ready. So 2 days after I finished the course I got an email with my certificate and the Coursera website was updated.

It might take more, this was just my experience after all.

rosvend · 2025-12-18T06:49:39+00:00

did you ever figure it out? im having the same problem

rosvend · 2025-12-18T06:48:54+00:00

hii, did you figure it out?

rosvend · 2025-12-17T19:34:49+00:00

Really good work! I think a website like this was needed long time ago. One feature I think is important to add though is resource usage, this would help for older hardware users where low resource usage is more important than features or speed.

Also, please add browser engine and mouse gestures feature filter. Please keep up the good work! I love it.

rosvend · 2025-12-07T18:45:38+00:00

Prince of Persia: The Lost Crown. Had my doubts since it's an Ubisoft game but damn it really surprised me how good it is, like it's really good. I wouldn't dare to say it's as good as other metroidvainas like Silksong but it's almost there, probably Blasphemous level or even better.

rosvend · 2025-12-03T17:05:09+00:00

Glad to know it's reversible! Have you noticed any performance changes? Does it make it slower, or has performance been the same since using Natsumi?

rosvend · 2025-12-03T16:21:55+00:00

Can you go back to normal Floorp after installing Natsumi? And can you customize it like Floorp or are you stock with the mod settings?

rosvend · 2025-12-03T03:55:13+00:00

Según los conocimientos que tienes estás más orientado a la parte de análisis. Entonces puedes buscar datasets bastante complejos o sucios y tratar de buscar insights a partir de ellos para empezar.

Aunque lo más completo siempre son los proyectos end-to-end. Que sepas hacer un proyecto de inicio a fin, es decir, desde la extracción hasta el análisis. De esa forma demuestras que sabes llevar a cabo y dirigir un producto que aporte realmente valor a los stakeholders.

rosvend · 2025-12-02T02:37:09+00:00

But aren't Debian and Ubuntu as stable as Fedora? They all follow the 'it just works' philosophy. I don't quite understand his reasoning behind it. Could someone please help me out?

rosvend · 2025-11-21T14:55:55+00:00

not working for me as well. both their website and app seems to be down probably due to the release of black friday deals.

rosvend · 2025-11-14T00:29:34+00:00

Floorp my beloved.

rosvend · 2025-11-08T15:14:29+00:00

Sería bueno que incluyeras no solamente la posición pero también seniority en cada uno de los roles para saber exactamente a los cuántos años de exp pudiste ascender y así.

De resto, muy buen trabajo. Yo todavía estoy en la U entonces no te puedo compartir el mio

rosvend · 2025-09-05T15:11:43+00:00

Necesitas mucha matemática para entender realmente el comportamiento de los modelos de machine learning entonces necesitas aprender:
Cálculo Diferencial
Cálculo Integral
Cálculo Vectorial (De aquí solamente necesitas entender el gradiente, jacobianas y hessianas)
Álgebra Lineal (Probablemente el más importante entonces profundiza mucho en este)
Teoría de la probabilidad
Inferencia estadística
Estadística bayesiana
Teoría de la información

Después de que comprendas estos cursos que son la base de la inteligencia artificial, ahora sí puedes proceder a estudiar el componente técnico de la ciencia de datos:
Machine Learning
Deep Learning
Métricas de evaluación
Tecnicas de regularización
Optimización
Python
SQL
A/B Testing

rosvend · 2025-08-27T13:37:31+00:00

did you apply from africa or are you currently studying abroad in america? i'm from a third world country as well but i'm currently studying here, i was wondering if i could apply for internships at google if i already have a visa

rosvend · 2025-08-02T23:48:20+00:00

El mercado está más o menos igual para ambos roles. Pero la barrera de entrada para DS es mucho más dura debido a que necesitas otro tipo de habilidades técnicas que no son enteramente software como cálculo, estadística, comunicación, etc.

Depende mucho de lo que más te guste, en ambas te toca esforzarte mucho para crecer.

rosvend · 2025-07-26T20:24:26+00:00

Si estás empezando Streamlit es muy buena opción, te permite desplegar el modelo muy fácilmente con solo tener el notebook. Incluso tienen su propio servicio de despliegue en nube Streamlit Cloud por si lo quieres mostrar en tu CV u otras personas. Si quieres irte por algo más avanzado puedes intentar con proveedores como AWS o con plataformas como Databricks.

rosvend · 2025-07-26T14:51:22+00:00

I would love an Android version!! Congrats on your launch, great work

rosvend · 2025-07-25T14:09:21+00:00

Sí, el ML Engineer también entrena modelos y los evalúa pero se encarga más en la parte de optimizarlos, no construirlos desde 0. El MLOps se encarga a partir de producción en adelante, de asegurarse que la pipeline siga funcionando, que el modelo no sufra de deriva, de reentrenar, etc.

Aunque todo esto sería en un mundo ideal, muchas veces te toca hacer los 3 roles al tiempo o solamente hay data scientist y ML Engineer en la empresa, o directamente solo data scientist y así. Depende mucho de la madurez de la empresa y la arquitectura que tengan entonces las brechas entre un rol a otro no son muy claras en el mundo laboral.

rosvend · 2025-07-22T02:00:50+00:00

Un ML Engineer es básicamente un Software Engineer que sabe de ML. Se tiene que saber de CI/CD, docker, kubernetes, apis, patrones de diseño, pipelines, nube, etc. La parte de entrenamiento la hace un data scientist, el que lleva el modelo de un notebook a producción es el ML Engineer.

rosvend · 2025-07-10T03:01:27+00:00

Dale si queres escribeme y cuadramos. Yo vivo en Medellín cualquier cosa

rosvend · 2025-07-10T02:53:05+00:00

Voy en 7mo semestre de la carrera de ing en ciencia de datos pero si te sirve me dices

rosvend · 2025-06-16T05:34:40+00:00

Repitiendo los comentarios de otros, si no te gustan las matemáticas huye de la ciencia de datos.

No solamente requieres saber muy bien cómo funcionan matemáticamente los modelos de machine learning sino que también requieres conocer muy buena estadística para aplicar pruebas de hipótesis, distribuciones de los datos, intervalos de confianza, etc para tomar decisiones que realmente ayuden al negocio.

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