What is a data scientist?

 

Extrated from: http://anabelforte.com/2020/06/14/ciencia-de-datos-que-y-por-que/

Work Life Balance is an Ongoing Battle

 "where they work long, hard hours at jobs they hate, to enable them to buy things they don't need, to impress people they don't like"

 

- https://www.youtube.com/watch?v=SXM7MpoVAD0

 

WIFI problems on Ubuntu GNU/Linux

Error:

From 192.168.0.3 icmp_seq=25625 Destination Host Unreachable

To solve this edit the file /etc/NetworkManager/conf.d/default-wifi-powersave-on.conf and change:

wifi.powersave = 3 

to

wifi.powersave = 2

And save!

References:
- https://askubuntu.com/questions/1296506/ubuntu-20-04-why-does-turning-off-wi-fi-can-be-turned-off-to-save-power-turn

Ley de Conway

Conway's law

"Any organization that designs a system will inevitably produce a design whose structure is a copy of the organization's communication structure."

“Cualquier organización que diseñe un sistema producirá un diseño que copia la estructura de comunicación de dicha organización.”

References:
- https://learning.oreilly.com/library/view/software-architecture-with/9781788992992/0c3f0732-9b34-4fae-83f5-f6f90a3afb5b.xhtml
- https://www.javiergarzas.com/2015/06/conway.html

LHTL learning how to learn - ¿cómo aprender a aprender?

¿Quién es Jorge Useche?

Soy una persona de simples deseos, al ver a científicos en la televisión o al ver a técnicos talentosos de la vida real, tuve la idea de ser un astronauta, algo que mezclara el conocimiento y también el actuar.

En estas etapas admirado por la computación, también vi una oportunidad de aprender, de ser como esas grandes personas que han logrado que la especie humana llegue a la luna.

Sobre esa base del aprender y aplicar, vi algo que podría "matar dos pájaros de un solo tiro", cuándo alguien pedía ayuda sobre algo y yo medio lo sabía o aunque no pero me interesaba, si brindaba esa ayuda me veía estremecido por las 3 cosas que generaba, la primera es que alguien que está al borde de rendirse tenga un soporte para seguir adelante y ver qué es posible es gratificante, la segunda el conocimiento que se genera hace mejor a ambas personas y la tercera, se generan relaciones más allá del simple hecho de la ayuda, que es tal vez una de las más valiosas porque de eso va la felicidad.

Siempre me ha gustado pensar en el sentido de la vida, ¿en qué debo enfocar mi esfuerzo? ¿para qué sirve todo lo que he hecho con mi vida hasta ahora?, llega entonces esa idea insípida de poder ayudar a que las personas estén mejor y más motivadas, ¿cómo hacerlo realmente?, no de manera individual, eso ya lo hago y lo seguiré haciendo, es ¿cómo hacer que ese número de personas sea más grande? sé con eso puedo hacer la diferencia para lograr ese bienestar general, algo me lo dice.

Es así mi respuesta, que mi misión es ayudar a que las personas sobrepasen el umbral más difícil para si mismas, cuando lo logren no habrá más excusas, me seguiré enfocando en otras.

Ahora, ¿qué se? ¿en qué puedo ayudarte? ¿en qué podemos ayudarnos? la lista de temas es extensa, pero la cualidad de la que me siento orgulloso es que puedo aprender y solucionar básicamente cualquier problema que se me ha puesto en frente, algunos con más facilidad que otros, pero siempre con la constante de resolverlo.

Tecnología, ciencia, matemáticas, computación, electrónica, hardware, software, programación, productos web, liderazgo, bases de datos, machine learning, algoritmia, coaching, redes, telemática, son algunos en los que más me siento cómo para cualquier reto.

Gracias por leer!

 

More details and less big context inverse relation

Inverse relation between high resolution (zoom in) and context/low resolution (zoom out).

 

Theorem of? in signal processing, frequency or time.

Referencias:

10. Análisis multiresolución: mover la ventana

- https://comunidad.udistrital.edu.co/malzate/files/2017/02/Syllabus_DSPI_2017_1.pdf

- https://www.youtube.com/watch?v=y7KLbd7n75g 

- https://es.wikipedia.org/wiki/Espectrograma

"Ademáss, se vio que el análisis de multirresolución es la principal aplicación de las wavelets y que este permite descomponer una señal en subseñales (de promedio y detalle) por estar estas constituidas por bases ortonormales. Esta misma propiedad permite recuperar la señal original aunque con menor “nitidez”":  http://repositori.uji.es/xmlui/bitstream/handle/10234/177642/TFG_Olivera_Rodriguez%2C_Nahuel.pdf?sequence=1&isAllowed=y