Después de un año haciendo fotos con el gran angular de Tokina he decidido contar mis impresiones como n00b de la fotografía por si a alguien le interesa.

Tokina 11-16mm, un gran angular para Nikon DX

Todos hemos visto esas fotos de paisajes tomadas con gran angular y alguna vez hemos querido tener la oportunidad de hacer algo parecido.

Lo cierto es que esas fotos se suelen hacer con un objetivo gran angular y una cámara full frame, que es dónde mayor partido se le saca a ese tipo de objetivos.

Compres el gran angular que compres para una cámara Nikon DX (cualquiera de la gama D3X00, D5X00, etc.), la distancia focal se desvirtúa un pelín, y los 11mm de gran angular se quedan en 16.5mm.

Esto sumado a la distorsión de barril que tienen la mayoría de objetivos gran angular hace que en una Nikon DX no luzcan tanto, aún así se pueden hacer muy buenas fotografías.

Por lo demás, al principio, me sorprendió el tamaño y el peso del Tokina, acostumbrado al Nikon 35mm y al Yongnuo 50mm que parecen de juguete, este objetivo es mucho más pesado y sólido.

Por cierto, ojo cuando vayáis a comprarlo, porque hay varios modelos. El bueno es el
Tokina AT-X 116 PRO DXII.

¿Por qué decidí comprar el Tokina 11-16mm?

Principalmente por tres motivos:

• Quería un objetivo gran angular barato
• Valoro mucho que tenga una gran apertura (en este caso 2.8f)
• El diseño es bueno y tiene muy pocos defectos (nada de aberración cromática, nada de viñeteo, poco efecto barril) y en cualquier caso los mínimos defectos se corrigen en tiempo de procesado con Lightroom

Tokina 11-16mm o Sigma 10-20mm

Cuando estuve buscando gran angular para mi Nikon D5100 estuve dudando fundamentalmente entre dos, el Tokina 11-16mm y el Sigma 10-20mm. El Sigma 8-16mm lo descarté porque duplica en precio a los otros dos y sobre el Nikon 10-20mm no había leído buenas críticas y no me convencía la apertura.

¿Por qué el Tokina 11-16mm? En este caso, principalmente por la apertura. Me da mucha rabia intentar hacer una foto y que no salga bien porque no hay suficiente luz. Y además, los 2.8f del Tokina de alguna manera me permitiría hacer mejor desenfoque de fondo que con el Sigma.

En cualquier caso, sin haber probado el Sigma 10-20mm, creo que cualquiera de los dos es muy buena opción como objetivo gran angular.

El accesorio obligatorio para el Tokina 11-16mm

Una cosa que me gusta recalcar siempre que hablo sobre un objetivo, es que al precio de venta hay que sumarle un accesorio que para mí (y para cualquiera que quiera conservar el objetivo en buen estado) es obligatorio.

Sí, me refiero a un filtro UV neutro cuya principal función es proteger el cristal del objetivo. En este caso, yo me compré este de 77mm. Así que ojo, al diámetro del objetivo que compréis, porque en este caso, el diámetro del Tokina es mucho mayor que los otros objetivos que había usado.

En este caso además, ya que con un gran angular se suelen hacer fotos de larga exposición no están de más un trípode y un mando a distancia.

5 tipos de fotos con gran angular en una Nikon DX

Lo cierto es que un objetivo gran angular (al menos en mi caso) no es un objetivo que use todos los días. Últimamente lo que hago es, llevar siempre por defecto el Nikon 35mm y en una mochila llevo el resto de objetivos, incluido el Tokina 11-16mm. Así, cuando veo la ocasión utilizo el gran angular.

Lo que sí me ha sorprendido es que pensaba que sólo lo iba a utilizar para fotografía de paisaje y al final lo he utilizado para otro tipo de fotografías, con unos resultados que me gustan mucho.

Fotografía de paisaje

Estas son las típicas y con las que todos soñamos cuando compramos nuestro primer angular. Lo dicho con una cámara no full frame, se desvirtúan un poco, pero aún así permite capturar mucho espacio de la escena en la fotografía.

Monumentos

Aquí me he sorprendido a mí mismo, haciendo típicas fotos a monumentos desde lejos y también contrapicados.

Ojo a la fotografía nocturna, sin trípode ni nada. Aquí es cuando agradeces los 2.8f de apertura.

Larga exposición

Aquí sí, con trípode y mando. Y jugando un poco con fotografía nocturna, larga exposición y la linterna del móvil se puede conseguir un efecto light painting bastante curioso.

Interiores

Quizás uno de los usos que me parecen más útiles de un gran angular como el Tokina 11-16mm es para hacer fotografía de interiores, muy necesario para fotografiar apartamentos turísticos

o viviendas que se quieren poner a la venta.

Retrato

Aunque hay una ligera distorsión al hacer fotografía de retrato con un gran angular, no es tanto cuando tomas cierta distancia y sinceramente el efecto de hacer un retrato y recoger gran parte de la escena me gusta.

Fotografía cenital

Otro tipo de fotografía que me he sorprendido a mí mismo haciendo mucho, son fotografías cenitales.

Para ver una galería completa de fotos con el Tokina 11-16mm, dejo por aquí este álbum de Flickr, donde además se pueden ver los ajustes que utilicé para cada foto.

¿Cómo comprar el Tokina 11-16mm más barato?

Justo acabo de ver el pedido de Amazon que hice hace un año y he visto que me costó unos 350€, casi un 20% menos que su precio real de venta.

Ya expliqué en el blog algunos trucos para comprar más barato en Amazon.

En este caso lo que hice (ya que no me corría prisa) fue añadir el objetivo a una lista de deseos y esperar pacientemente a que bajara. En un par de semanas, pude comprar el Tokina 11-16mm más barato de lo normal.

Y eso es todo, cualquier duda la contesto en los comentarios.

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Han pasado cinco años desde que escribí esto y echando la vista atrás, he cumplido con el objetivo del blog. Muy random todo.

A ver hasta dónde llegamos!

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Estas últimas semanas me he dedicado a crear mapas animados con WebGL, más concretamente con la librería de gráficos vectoriales que hemos desarrollado, CARTO VL.

Mapas animados con WebGL

Una de las principales características de CARTO VL, es que permite realizar mapas animados con WebGL como nunca antes se habían hecho, así que voy a poner por aquí algunos ejemplos y una mínima explicación:

El mapa de árboles de Valencia

Poco que decir, ya hice una mini-entrada.

Lo curioso es poder animar un dataset (en este caso puntos), aplicando una función de PostGIS (en este caso, la distancia al centro de Valencia) y además aplicar una vista isométrica, para salirse un poco de la proyección de Mercator “convencional“.

El teorema de los cuatro colores

Otro de los leapfrogs que he hecho últimamente es resolver el teorema de los cuatro colores con PostGIS, la continuación fue crear un mapa animado para ver cómo funcionan los algoritmos de Kempe y Welsh-Powell.

La gracia en este caso, fue animar líneas. Básicamente por el proceso seguido. Lo habitual cuando animas una línea, es que aparece y desaparece por completo, pero en este caso, para conseguir el efecto de animación desde el origen al destino hay que segmentar la línea en trozos.

Por otra parte, metí el truquillo de conseguir líneas punto a punto curvas. Por aquí está el script de PostGIS que permite hacer ambas cosas.

Mapa de predicción de lluvias en Estados Unidos en tiempo real

Una de las APIs de CARTO disponible para todos los usuarios, da la posibilidad de sincronizar cualquier dataset remoto periódicamente.

En este caso, utilizando los datos de predicción de lluvias a 24 horas del servicio nacional de meteorología de Estados Unidos, podemos tener en una tabla de PostGIS esos datos actualizados cada hora.

Si pintamos esos datos en un mapa tal cual nos quedaría algo así:

Si le damos algo de cariño, nos puede quedar algo así:

Y si además animamos la predicción cada 6 horas nos queda este mapa:

En este mapa animado hay unos cuantos hacks interesantes, desde utilizar una capa base custom, hecha de diferentes datasets de contornos de países y estados, hasta cambiar totalmente la proyección del mapa o utilizar una query de PostGIS que permite rellenar un polígono con líneas y conseguir ese efecto de “lluvia” que es el que interesa para un mapa de predicción de lluvia.

Todos los hacks se pueden ver en el código.

Ya os digo que tanta creatividad no es mía y se le ha tomado prestada a Mamata (AKA la puta ama)

Animando 40 años de crecimiento de Walmart

Esta semana me encontré por ahí este notebook de @mbostock (AKA el puto amo) en el que animaba la apertura de supermercados Walmart en Estados Unidos desde 1962 hasta 2006.

Así que intenté hacer una reproducción con CARTO VL y lo que me salió fue esto:

Mapa animado en el que he utilizado el hack de las líneas animadas, más el de cambiar la proyección al mapa, más un largo etcétera.

Más mapas animados con WebGL

Me gustaría tener tiempo (o querer dedicárselo) a explicar con detalle todo el proceso que he seguido en cada mapa para llegar de tener un dataset con unas cuantas filas con geometrías a una visualización “diferente” a las que se suelen encontrar por ahí.

De momento no lo voy a hacer y me voy a limitar a enlazar el repositorio dónde están todos los ejemplos, en algunos casos, están las SQL para generar los datos, así que de momento creo que es suficiente.

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Este mes en concreto, estoy dedicando tiempo a explorar la plataforma y hacer mapas utilizando las herramientas que ponemos disponibles a los desarrolladores.

Lo que suelo hacer es, durante la semana me voy apuntando temas que me interesaría explorar, datasets que encuentro con los que podría hacer un mapa o algún blogpost que me haya parecido interesante trabajar sobre él.

El teorema de los cuatro colores

Hace unas semanas encontré esta entrada de blog que me llamó la atención.

La entrada de blog habla del teorema de los cuatro colores y pone un mapa del mundo para ilustrar el teorema.

El teorema viene a decir que cualquier mapa se puede colorear utilizando 4 colores de manera que no haya dos polígonos adyacentes que compartan el mismo color.

El tema me pareció interesante como para explorarlo en un “leapfrog” y al mismo tiempo me llamaba la atención que la entrada de blog, expusiera el tema, pusiera una imagen de un mapa, pero no explicara cómo llegar a ese resultado.

¿Cómo resolver el teorema de los cuatro colores con PostGIS?

No lo voy a explicar aquí, porque para eso ya escribí una entrada en el blog de tech de CARTO explicando el proceso.

Durante el proceso (que me llevó bastante más que una tarde de viernes), me llamaron la atención algunas cosas:

En primer lugar, lo poco que sé de matemáticas y que no me fue fácil encontrar una solución al teorema de los 4 colores en Internet. Lo único que encontré fueron descripciones “textuales” de un par de algoritmos que pude implementar.

En segundo lugar, me he dado cuenta que hasta ahora no había usado apenas PostGIS en mi carrera profesional y cuando tenía que resolver un problema geoespacial, utilizaba las herramientas con las que solíamos trabajar en mi entorno laboral (generalmente Java).

La reflexión es que a veces la tecnología en concreto no es lo importante, sino las herramientas que te ponen delante para resolver un problema.

Por último, relacionado con CARTO, pretendía demostrar un workflow de trabajo que quizás no es el más cómodo o el más común entre nuestros usuarios, pero que permite resolver problemas relativamente complejos, simplemente con las herramientas que tienes disponible.

Sin más, una curiosidad que me apetecía comentar por aquí:

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En esta entrada voy a contar un poco mi opinión. Si te interesa, he escrito otras dos entradas explicando un poco cómo funcionaba el máster:

• Estructura general del máster
• Breve repaso a asignaturas, profesores, alumnos

Disclaimer

Todo lo que voy a escribir a continuación es “pura opinión“. El objetivo es que alguien que se quiera apuntar al máster y sobretodo tenga dudas, tenga la opinión de una persona que lo ha cursado, sin más.

Al que no le parezca bien o quiera añadir algo, puede dejarlo en los comentarios.

Preguntas frecuentes sobre el máster big data analytics

Voy a utilizar primero un formato de preguntas frecuentes que me ha ido haciendo gente que estaba interesada en cursarlo.

¿Es difícil?

No. Cualquiera se lo podría sacar, ni siquiera hay que tener grandes conocimientos previos. De hecho el objetivo no es suspender a nadie, al contrario.

Ahora bien, hay que ir a clase y hay que hacer los trabajos y ya os digo que se hace muy pesado.

Hay muchos alumnos de carreras tipo: Matemáticas, Física, Industriales, que hacen el máster y lo aprueban sin problemas. Con esto quiero decir que no hace falta tener grandes conocimientos de informática o ser informático.

¿Se pueden hacer prácticas en empresa?

Sí. Simplemente habladlo con el director del máster y él os redigirá a dónde toque.

Por otra parte, para los que vayan a hacer el máster y sólo el máster, yo creo que lo ideal es hacer prácticas en empresa o directamente trabajar en una empresa sobre algo relacionado.

[Yo no recomiendo hacer prácticas pero no sé cómo está el mercado laboral para los recién titulados ahora mismo]

¿Se puede encontrar trabajo después/durante el máster?

Sí. El director del máster publica casi mensualmente ofertas de trabajo en el correo interno del máster.

También os digo que de todas las que ha publicado, no me ha interesado ninguna. Pero ofertas hay.

Por otra parte, no sé cómo está el tema de trabajar en el “sector big data” en Valencia ahora mismo, me parece que no tan bien como en Madrid o Barcelona.

En general, me parece que saber sobre big data facilita encontrar trabajo de calidad, aunque como todo hay que buscar.

Mi opinión

Y ahora mi opinión resumida.

Al principio el máster mola. Para alguien que dejó la universidad hace 10 años, tengo que reconocer que los primeros 3 meses me lo pasé muy bien.

Después de Navidad hasta Marzo se empieza a hacer un poco pesado, se te van acumulando prácticas, etc.

Para los que trabajamos, estar toda la semana trabajando y viernes, sábado en clase y muchos domingos currando en casa se hace muy duro.

Después de Pascua, el máster es un auténtico infierno. Muy duro y para mi gusto las asignaturas pierden mucho el interés.

También me da la impresión que está estructurado así, por ese motivo. Lo interesante/importante al principio, la morralla al final.

¿Es importante tener un máster?

No. Yo no iba con la intención de obtener un papel sino de aprender cosas y pasar tiempo en la universidad.

Ahora bien, si quieres el papel también está bien. Y si sólo quieres aprender, pues cualquier curso online te puede valer.

La utilidad de la acreditación de haber superado un máster, como tal, yo todavía no la he encontrado. A no ser que sirva para algo en la administración o sitios similares.

Sobre el contenido del máster

Mi impresión general es que en las asignaturas “Core” el máster se queda corto. Se intenta abarcar demasiadas asignaturas, algunas de las cuales carecen totalmente de interés (al menos para mí).

Esto no sé si es por política de la universidad, o qué, pero más que un máster se podría llamar “muchas cosas de big data juntas durante un año“.

También me parece que la decisión de apuntarse al máster o no, en función del contenido, no es una decisión informada. Es decir, todo lo que se sabe del máster antes de apuntarte es el título de las asignaturas. Ya os digo que ha habido debate interno entre los alumnos de mi año sobre el contenido del máster.

Y voy a poner un ejemplo muy flagrante, la asignatura de “Análisis de información médica” (o algo así) era un tutorial de Pandas. Yo me esperaba otra cosa.

Hubo otra que gran parte del tiempo de clase consistió en ir a la web del framework de turno y hacer el “hola mundo”.

Lo dicho, no todas las asignaturas fueron así, pero sí unas cuantas.

También os digo, que al final de cada asignatura te mandan encuestas para que valores varios aspectos y ahí te puedes cagar en la perra si quieres.

Máster universitario o MOOC

Para los que estén dudando entre ir a un Máster universitario y presencial como este, apuntarse a un MOOC tipo Coursera, Udacity o similares, o apuntarse a una universidad a distancia.

Sinceramente, haced lo que os pida el cuerpo. No creo que ninguna sea de inicio mejor opción que la otra.

Yo personalmente quería ir a la universidad, sentarme en una silla incómoda durante 5 horas seguidas, que alguien me estuviera hablando sin parar y compartir tiempo con gente más joven que yo, para ver cómo está el panorama.

Yo tengo una carrera, pero no tuve la oportunidad de ir a clase regularmente, así que el cuerpo me pedía volver a la universidad. También recuerdo aquella estudiar una carrera como uno de los retos más importantes a los que me he enfrentado y quería ver cómo es estudiar un máster (no tiene nada que ver).

El que prefiera ir a su ritmo y tenga la fuerza de voluntad de hacerlo todo por su cuenta pues un MOOC puede estar bien.

Data science, procesamiento de datos, devops

Para los que:

1. Estén interesados en data science, machine learning, algoritmos, análisis de datos, etc.
2. Les interese procesar datos, montar arquitecturas de procesamiento, programar, etc.
3. Les motive más el mundo de gestión de datos en la nube, servidores, provisionamiento, etc.

En el máster se tocan todos esos temas. Vais a salir sabiendo de todo eso, pero de una manera muy superficial, luego tenéis que recorrer un camino muy largo de aprendizaje personal para dominar esos temas y poder aplicarlos a algo que sea útil, para vosotros, una empresa o para quien sea que os necesite.

Al que le interese en concreto alguno de esos temas y sólo esos temas, yo le recomendaría un máster más especializado, donde todo el tiempo que invirtáis estéis aprendiendo sobre machine learning por ejemplo, o Hadoop o AWS.

El que esté pensando en apuntarse al máster, porque tiene una necesidad concreta de conocimiento que tiene que aplicar en su trabajo actual, que no lo haga. Es mejor hacer cualquier curso especializado por un buen profesor.

Recomiendo el máster

Y ahora la pregunta que me han hecho 20 veces en el último año.

Mi respuesta es: Recomiendo estudiar y aprender.

Y añado que ir a la universidad a pesar de todo, de lo obsoleto del sistema educativo que se utiliza y de que ya no es (como era) el lugar donde se concentra el conocimiento, es toda una experiencia personal y te pone por delante retos que de otra manera no superarías.

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