IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Diseño del programa: Planteamiento para un Mini-Proyecto Científico Final Introducción Desarrollar una solución completa a través de un mini-proyecto científico es una excelente manera de aplicar y consolidar los conocimientos adquiridos du…
Planteamiento del problema Introducción El planteamiento del problema es una etapa crítica en cualquier proyecto científico o de programación. Es aquí donde se definen los objetivos, las metas y las restricciones del proyecto. Un buen plant…
Errores habituales en análisis Introducción En el ámbito científico, la precisión y la rigurosidad son fundamentales. Los errores pueden llevar a resultados inexactos o incluso fraudulentos, lo que puede tener consecuencias graves tanto par…
Validación de resultados Introducción En la ciencia y programación, la validación de resultados es crucial para garantizar que los cálculos y análisis sean precisos y confiables. Esto implica no solo comprobar si los datos son correctos, si…
Descomposición de problemas Introducción La descomposición de problemas es una habilidad fundamental para cualquier científico o programador. Esta técnica implica dividir un problema complejo en partes más manejables y comprensibles, lo que…
Comentarios útiles: Legibilidad y simplicidad en Python Introducción En el desarrollo de software, la legibilidad y la simplicidad son esenciales para mantener un código limpio y fácilmente mantenible. Los comentarios juegan un papel crucia…
PEP 8: Introducción a la guía de estilo para Python Introducción PEP 8 es una guía de estilo para escribir código en Python que promueve la claridad y consistencia en el código. Es importante seguir estas convenciones ya que hacen más fácil…
Legibilidad y simplicidad: el pilar de un código robusto En la programación científica, el código no solo debe funcionar correctamente, sino que también debe ser claro y fácil de mantener. La legibilidad y simplicidad son fundamentales para…