IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Datos vs opiniones Introducción En la ciencia de datos, es crucial distinguir entre los datos y las opiniones. Las decisiones basadas en datos son fundamentales para tomar acciones informadas y justificadas. Sin embargo, a menudo se confund…
Validar hipótesis: Claves para un análisis riguroso de datos Introducción En la ciencia de datos, validar hipótesis es una etapa crucial que asegura que las conclusiones extraídas sean confiables y válidas. Una hipótesis mal formulada o no …
No forzar conclusiones Introducción En la ciencia de datos, es común que los científicos y analistas busquen respuestas a preguntas complejas. Sin embargo, una de las trampas más comunes es forzar conclusiones basadas en los datos o prever …
Errores comunes en proyectos reales Introducción En la programación orientada a datos, es crucial desarrollar códigos que sean no solo funcionales sino también mantenibles y escalables. No obstante, incluso los desarrolladores más experimen…
Documentación de datasets Introducción La documentación de los datasets es una práctica esencial para cualquier proyecto de ciencia de datos. Aunque pueda parecer innecesaria, especialmente en proyectos pequeños o a corto plazo, la document…
Nombres claros: La base para un código mantenible Introducción En programación orientada a datos, la claridad y consistencia son fundamentales. Un nombre de variable o función mal escrito puede resultar en errores difíciles de diagnosticar,…
Versionado simple: Trazabilidad y control en tus pipelines de datos Introducción En el desarrollo de pipelines de procesamiento de datos, la reproducción de resultados es esencial para garantizar que los análisis sean confiables y replicabl…
Resultados trazables: Reproducibilidad en la programación de datos con Python Introducción En el mundo de la ciencia de datos e inteligencia artificial, la reproducibilidad es una cuestión vital. Los resultados que se obtienen deben ser con…