IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Lectura de archivos Introducción La lectura de archivos es una habilidad fundamental para cualquier programador, especialmente cuando se trabaja con datos. En la ciencia y la inteligencia artificial, la capacidad de leer y procesar datos de…
Apertura y cierre de archivos Introducción La manipulación de archivos es una habilidad esencial para cualquier programador científico. Los datos a menudo se almacenan y recuperan directamente desde archivos, lo que permite el análisis deta…
Evitar errores comunes Introducción En la programación científica, los errores son inevitables. Sin embargo, conocer cómo prevenir y manejar estos errores es crucial para desarrollar software robusto y confiable. Este artículo se centra en …
Programas robustos Introducción En la programación científica, es fundamental garantizar que nuestros programas sean robustos y resistentes a errores. Un programa robusto no sólo funciona correctamente bajo condiciones ideales, sino que tam…
Validación de datos Introducción En el ámbito de la programación científica, la validación de datos es una práctica fundamental. Es crucial asegurarse de que los datos ingresados o utilizados en nuestros programas son correctos y pertinente…
Excepciones: Usando finally para manejar errores de manera más efectiva Introducción En la programación científica, los errores son inevitables. Desde problemas con la entrada de datos hasta fallos en la lógica del programa, es crucial tene…
Múltiples excepciones Introducción Cuando se trata de programación científica, la robustez es una prioridad. Los programas científicos pueden enfrentarse a una amplia gama de situaciones inesperadas que podrían interrumpir su ejecución o pr…
try y except: Controlando errores en Python Introducción En la programación científica, es fundamental manejar los errores de manera adecuada para garantizar que nuestros programas no se detengan abruptamente cuando algo sale mal. Los error…