Entrevistamos a Marta y Paloma del grupo Geek & Tech Girls que nos hablarán de tres herramientas de Machine Learning (R, Weka y Python)
¿Podrías presentar brevemente la comunidad Geek & Tech Girls? ¿A qué se dedica?
Somos una comunidad que se creó para acercar a las mujeres tanto a la tecnología como al feminismo. Todos los meses hacemos alguna actividad (charlas, talleres, mesas redondas) de temática tecnológica o geek, incorporando debates feministas de cara a visibilizar el trabajo de las mujeres en este campo, reconocer y luchar contra la discriminación, e identificar los motivos por los que el número de mujeres en estas carreras es tan bajo. Al mismo tiempo, motivamos a las mujeres en participar en actividades organizadas por otras comunidades.
Hemos hecho un taller de Python al cual vinieron un montón de chicas, incluso de otras provincias y de institutos. Y ahora haremos uno sobre R, que esperamos que tenga el mismo éxito.
¿De qué hablarás exactamente en tu charla? ¿Porqué ese tema?
Haremos una pequeña comparación tanto en sintaxis como en rendimiento de R y los paquetes de Python para Machine Learning. Pensamos que es un tema actual y que puede resultar muy interesante tanto para personas dedicadas a la informática como a las matemáticas.
¿Qué quieres conseguir al dar esta charla? ¿Qué esperas?
Que el público empiece a interesarse por el Machine Learning, que comprendan las ventajas e inconvenientes de cada uno de los lenguajes que presentamos y ayudar a elegir uno para empezar.
¿Porqué te gusta tanto el Machine Learning?
Por el gran potencial que tiene. Creemos que teniendo unos buenos datos podemos hacer un modelo de aprendizaje de casi cualquier cosa. Es algo que se está usando muchísimo en todas las empresas y que está teniendo cada vez más tirón. Quien no sepa lo más mínimo sobre data science se va a quedar atrás.
¿Cómo es la comunidad de Geek & Tech Girls? ¿Cómo pueden ayudar aquello/as que estén interesado/as?
Estamos abiertas a cualquier tipo de colaboración: desde escribir una entrada en nuestro blog a hacer una charla/taller/mesa redonda con nosotras o simplemente venir y participar en las actividades que hacemos cada mes.
También tenemos un canal de Telegram donde compartimos las noticias interesantes y eventos que hacemos: https://t.me/geekandtechgirls
Y se nos puede contactar por Twitter o Facebook para entrar en el grupo de telegram mediante invitación (@geekandtechgirl).
¿Cuál es tu editor o entorno de programación favorito?
Nos gustan sobre todo PyCharm para Python y Eclipse para éste u otros lenguajes también.
¿Y tu lenguaje de programación favorito?
(Marta) Python, por varias razones:
en primer lugar por la gran comunidad que hay detrás tanto haciendo paquetes para prácticamente cualquier cosa que uno se pueda imaginar, como ayudando a resolver problemas y dudas.
En segundo lugar por su sencillez: puedes hacer un programa en muy pocas líneas, mientras que en otros lenguajes como C o Java necesitas escribir mucho más. Esto ayuda a hacer un programa mucho más rápido que en otros lenguajes.
Y por último, por la librería numpy, que permite hacer operaciones con matrices o arrays mucho más rápido que usando las listas nativas de Python. Numpy tiene una sintaxis muy limpia y bonita y además proporciona un rendimiento muy bueno. Desde que probé numpy usando opencv, siempre lo incluyo en todos los proyectos que hago.
(Paloma) Al haber estudiado mayormente Java en la carrera y haberlo usado durante el desarrollo de mi tesis, diría que es el que más he usado. Sin embargo, he trabajado con Javascript, Perl, Python, PHP, R, C, C++… y no puedo decir que tenga un favorito, sino que me gusta saber que hay uno o varios lenguajes a tu alcance según para qué los necesites. Mi cosa favorita es, sobre todo, aprender nuevos lenguajes y sus aplicaciones.
¿ Qué proyecto de software libre que no sea muy conocido y consideres especialmente útil recomendarías?
IHaskell (https://github.com/gibiansky/IHaskell) un kernel de Jupyter para Haskell. Es complicado de instalar pero el autor proporciona un contenedor Docker con todo ya instalado.
¿Cuál es tu proyecto de software libre favorito?
Creemos que Linux (https://github.com/torvalds/linux), ya que es el punto de partida del software libre y una herramienta que utilizamos a diario, además de admirar la enorme comunidad que le sigue.
¿Desde cuando conoces el software libre y cuál fue tu primera experiencia con él?
(Marta) Desde que entré en la carrera. Mi primera experiencia fue liberar mi primer proyecto en Python: tweet stat. Consistía en un script que calculaba quién era la persona que más interactuaba contigo en Twitter o quién te había dejado de seguir. Nada más liberarlo, varios amigos empezaron a usarlo y me agradecieron que lo hubiese hecho pues les era de mucha utilidad.
(Paloma) Igual que Marta, cuando empecé la ingeniería. Cuando yo estaba en el instituto no se usaba Guadalinex, como ahora, lo cual considero una mejora considerable en los institutos.
¿Recuerdas cómo conociste el Machine Learning? ¿Cuáles fueron tus primeras experiencias en el mundo del Machine Learning?
(Marta) En la carrera me he especializado en inteligencia artificial. Una de las asignaturas de mi rama era aprendizaje automático, donde aprendí R. Después he seguido investigando por mi cuenta.
(Paloma) Entré en la UGR como investigadora tras terminar la ingeniería de telecomunicaciones en un proyecto europeo. Nuestra parte del trabajo incluía el desarrollo de un sistema de aprendizaje basado en reglas que evolucionara en el servidor aprendiendo de los datos extraídos del cliente. Y así empecé con las técnicas de extracción de atributos, clasificación y técnicas evolutivas.
¿Cuál es tu principal motivación cuando aportas al software libre?
Poder ayudar a los demás al igual que muchas veces la comunidad nos ha ayudado a nosotras.
¿Estuviste en la edición anterior de la conferencia OpenSouthCode?
No.
Muchas gracias por vuestro tiempo en contestar a las preguntas.