¡Hola Comunidad!

Hemos grabado el webinar que hicimos la semana pasada y lo hemos subido al canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español. Si os perdisteis el webinar o lo queréis volver a ver con más detalle, ya está disponible la grabación!

Eduardo Anglada ha trabajado diez años en la Agencia Espacial Europea y nos descubrió muchas cosas interesantes sobre el espacio profundo. Así que... si queréis descubrir de forma práctica cómo crear modelos de Machine Learning, ¡no os perdáis el vídeo!

⏯ IntegratedML - Cómo crear modelos de Machine Learning en minutos

https://www.youtube.com/embed/EYbim8S0GLM
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¡Hola Comunidad!

El concurso de programación sobre Inteligencia Artificial ha terminado. ¡Muchas gracias a todos los que habéis participado!

Ya podemos anunciar los ganadores...

Un fuerte aplauso para estos desarrolladores y sus aplicaciones:

Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3

Propósito

Hace unos meses traté el tema de la "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS", y desde entonces utilicé ese artículo con más frecuencia que mi propia nota oculta en mi PC. Por eso, traigo aquí otra nota de 5 minutos sobre cómo hacer una "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS". ODBC y PyODBC parecen bastante fáciles de configurar en un cliente de Windows, sin embargo, siempre me atasco un poco en la configuración de un cliente unixODBC y PyODBC en un servidor de estilo Linux/Unix. ¿Existe un enfoque tan sencillo y consistente como se supone que debe ser para hacer que el trabajo de instalación de PyODBC/unixODBC funcione en un cliente linux estándar sin ninguna instalación de IRIS, contra un servidor IRIS remoto?

¡Estamos buscando desarrolladores en Python para participar en nuestro programa de acceso preliminar a Python embebido (EAP IRIS Embedded Python)! Si tu, o alguien que conozcas, es un desarrollador en Python y estais interesados, por favor, ponte en contacto con nosotros a través del email que indicamos abajo.

In 2017, Forbes publicó un artículo en el que hablaba sobre la "Economía de las APIs": https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/01/29/2017-is-quickly-becoming-the-year-of-the-api-economy/.

¡Hola desarrolladores!

El octavo concurso para desarrolladores de InterSystems ya ha terminado. ¡Muchas gracias a todos los participantes!

Así que ya podemos anunciar los ganadores...

Un fuerte aplauso para estos desarrolladores y sus aplicaciones:

¡Hola Comunidad!

Os traemos un nuevo vídeo que muestra cómo IntegratedML puede hacer uso de DataRobot - una plataforma de machine learning externa, líder en el desarrollo e implementación de modelos de IA — para hacer predicciones sobre un conjunto de datos:

⏯ Cómo usar IntegratedML con DataRobot

Ya está liberada la versión 2020.3 de InterSystems IRIS e IRIS for Health, con IntegratedML.

Esta es la primera versión de InterSystems IRIS que incluye IntegratedML, una nueva funcionalidad de la plataforma de datos que ofrece a analistas y desarrolladores el mejor "machine learning" del mercado, con una sencilla e intuitiva sintaxis SQL. Ahora, los desarrolladores pueden crear, probar e implementar potentes modelos desde IRIS, justo donde se encuentran sus datos.

¡Hola Comunidad!

El plazo para participar en el Cuarto concurso para desarrolladores de InterSystems ya ha terminado y empieza la fase de votación.

Hemos recibido 5 aplicaciones, así que ya puedes elegir la mejor solución habilitada para IA y ML en InterSystems IRIS!

¿Cómo se vota?

Es muy fácil: tienes un voto, y tu voto irá en la Nominación de los Expertos o en la Nominación de la Comunidad.

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

¡Hola desarrolladores!

Hoy os traemos un vídeo sobre Machine Learning, para entender sus conceptos básicos y cómo aporta valor en aplicaciones de todo tipo de industrias. El vídeo está disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés.

⏯ ¿Qué es Machine Learning?

https://www.youtube.com/embed/LC07-3S3xyo
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Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems IRIS. Python Gateway permite acceder a toda la potencia de las librerías Python y las herramientas de Aprendizaje máquina (IAML) desde InterSystems IRIS y:

• Ejecutar cualquier código Python
• Transferir datos de forma transparente desde IRIS a Python
• Construir procesos de interoperabilidad inteligente con el Adaptador de Python
• Guardar, revisar, modificar y restaurar el contexto de Python desde InterSystems IRIS

¡Hola a todos!

Hoy hablaremos de cómo cargar un modelo de Machine Learning en IRIS y cómo probarlo, a través de un artículo genial de Niyaz Khafizov.

¡Hola Comunidad!

Estamos encantados de invitaros a una edición más del Iberia Summit 2020, que se celebrará los días 18 y 19 de febrero en Barcelona.

¡Sois todos más que bienvenidos al hotel Meliá Sarriá!