Sam 🇲🇽

@chaosengineerr Hi, i follow back 😄

Twitter is cool. But it's 20x better when vou connect with people who actually build things and vibe. If you're into tech, Al, or programming. say Hi 👋

@xoaanya I reached my daily limit:(

How to get rich in 2026: Step 1: Open Claude Step 2: Vibe code a SaaS Step 3: Profit

@trying_to_exits Assembly

what's the most hated programming language in ur opinion...

@Python_Dv The hardest part isn’t installing Python. It’s resisting the urge to install 5 libraries before writing a single line 🙏🏼

Want to start Python but do not know the first step? This beginner guide shows you exactly how to install Python, choose an editor, write your first program, and run it with confidence 🐍🚀 Start simple, stay consistent, and your Python journey will become much easier from day one 💡 #Python #PythonProgramming #Coding #Programming #LearnPython

@midudev Instalador de Node más rápido que Node mismo 💀

¡Esta es la mejor forma de instalar Node! Se llama fnm (Fast Node Manager) ✓ Trabaja con múltiples versiones de Node ✓ Es muy rápido, desarrollado con Rust ✓ Instalación sencilla: un comando ✓ Para Windows, macOS y Linux → github.com/Schniz/fnm

Algunos recursos gratis 📚 *Python, Estructuras y Algoritmos: youtu.be/chPhlsHoEPo?si… * Aprende Python: aprendepython.es * Matemáticas para ML es.khanacademy.org * NumPy, Pandas y Visualización AprendeML.com *Documentación de Pandas (Guía Rápida): pandas.pydata.org/docs/user_guid… *ML Clásico y Redes desde Cero @dotcsv?si=RkjrpQ6OgTmEM-6t" target="_blank" rel="nofollow noopener">youtube.com/@dotcsv?si=Rkj… *PyTorch, Deep Learning y Despliegue Saturdays.AI Saturdays.ai

1. 🐍 Fundamentos de Python: ∙Variables, tipos de datos, operadores ∙Condicionales y bucles ∙Funciones y alcance (scope) ∙Manejo de errores (try/except) ∙Módulos e imports ∙Lectura y escritura de archivos 2. 🧱 Estructuras de Datos Cómo almacenas los datos determina qué tan rápido y limpio corre tu código. ∙Listas, tuplas, conjuntos, diccionarios ∙Pilas y colas (implementación manual) ∙Estructuras anidadas (listas de diccionarios, etc.) ∙Comprensiones (list, dict, generator) ∙Iteradores y evaluación lazy 3. 🔁 Algoritmos y Lógica Código que funciona no es lo mismo que código que piensa. ∙Ordenamiento (burbuja, merge, quicksort — entiéndelos, no los memorices) ∙Búsqueda (lineal, binaria) ∙Recursión ∙Complejidad temporal básica (Big O — O(n), O(n²), O(log n)) ∙Descomposición de problemas. 4. 📐 Matemáticas Esenciales (el verdadero desbloqueador) La mayoría lo salta. La mayoría se estanca. ∙Álgebra lineal: vectores, matrices, multiplicación matricial, transposición, eigenvalores ∙Estadística: media, varianza, distribuciones, probabilidad condicional, correlación ∙Cálculo: derivadas, regla de la cadena, gradientes (no necesitas ser experto, necesitas intuición) ∙Funciones: lineal, sigmoide, exponencial — cómo se ven y qué representan 5. 🔢 NumPy y Pandas Las herramientas con las que los datos cobran vida en Python. ∙NumPy: arrays, operaciones vectorizadas, broadcasting, álgebra lineal aplicada ∙Pandas: DataFrames, limpieza de datos, agrupaciones, merge, manejo de valores nulos ∙Leer CSV, Excel, JSON ∙Exploración y análisis básico de datos (EDA) 6. 📊 Visualización de Datos Si no puedes verlo, no puedes entenderlo. ∙Matplotlib: gráficas de línea, dispersión, histogramas, subplots ∙Seaborn: visualizaciones estadísticas con menos código ∙Interpretar distribuciones, correlaciones y outliers visualmente ∙Visualizar curvas de entrenamiento y pérdida (loss) 7. 🤖 Machine Learning Clásico (scikit-learn) Aquí empieza la magia — pero con fundamentos sólidos. ∙Regresión lineal y logística ∙Árboles de decisión y Random Forest ∙SVM (Support Vector Machines) ∙K-Means y clustering ∙Reducción de dimensionalidad (PCA) ∙Validación cruzada, métricas (accuracy, F1, ROC-AUC) ∙Overfitting vs underfitting — la tensión central del ML 8. 🧠 Redes Neuronales desde Cero Antes de usar frameworks, entiende qué está pasando adentro. ∙La neurona artificial: pesos, bias, función de activación ∙Forward pass: cómo fluye la información ∙Loss function: cómo medimos el error ∙Backpropagation: cómo el error viaja hacia atrás ∙Gradient descent: cómo los pesos se actualizan ∙Implementar una red neuronal solo con NumPy 9. 🔥 Deep Learning con PyTorch Ahora sí, el framework industrial. ∙Tensores y operaciones en PyTorch ∙Autograd: diferenciación automática ∙Construir modelos con nn.Module ∙Entrenamiento: DataLoader, optimizadores (Adam, SGD), schedulers ∙Redes convolucionales (CNN) para imágenes ∙Redes recurrentes (RNN, LSTM) para secuencias ∙Transformers y atención (la arquitectura detrás de GPT y Claude) ∙Transfer learning y fine-tuning 10. 🚀 Construir y Desplegar El conocimiento que no produce nada es solo trivia. ∙Entrenar modelos en Google Colab (GPU gratis) ∙Guardar y cargar modelos (checkpoints) ∙Crear una API simple con FastAPI o Flask ∙Desplegar en Hugging Face Spaces (gratis) ∙Documentar y publicar en GitHub ∙Construir un portafolio público con proyectos reales.

🧵 Python → Mapa de aprendizaje completo de Machine Learning e IA (desde cero hasta construir modelos reales) Sin título universitario. Sin experiencia en código. Todo lo que necesitas aprender, en orden.

@piyush784066 C++

I'm a junior frontend developer, scare me with one word

Porque tal vez… ya lo estás ejecutando. Cada decisión que tomas. Cada reacción automática. Cada historia que te cuentas sobre quién eres. No es destino. Es inferencia de datos. Y los modelos se pueden reentrenar, al igual que tú. 🧵 (10/10)

Pequeño experimento mental: Imagina que ese modelo se lanza mañana. Responde como tú en conversaciones, toma decisiones como tú bajo presión. Interpreta el mundo como tú. ¿verías patrones que no sabías que existían? La mayoría no auditaría su propio modelo. 🧵 (9/10)

Si entrenaras un modelo de IA solo con tus pensamientos durante 1 semana… ¿qué aprendería? 🧵(1/10)…

@midudev Python es la puerta, pero lo que Stanford realmente enseña es a pensar computacionalmente. Si después del curso no saben qué sigue y les interesa la IA, les recomiendo este orden: Python → NumPy → visualización → ML clásico → redes neuronales. 😄

La universidad de Stanford abre su curso de Python con certificado final a todo el mundo y sin coste. Te puedes apuntar hasta el 8 de abril.