IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Antipatrones comunes en la separación de datos y lógica Introducción La separación clara entre los datos y la lógica es un pilar fundamental para cualquier proyecto orientado a datos. No solo facilita la mantenibilidad y escalabilidad del c…
Clases de procesamiento: Separación de datos y lógica Introducción La separación de datos y lógica es una práctica fundamental en la programación orientada a datos, especialmente cuando trabajamos con estructuras complejas y grandes volúmen…
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Métodos asociados a datos: Clases como modelos de datos Introducción En la programación orientada a datos con Python, las clases son una herramienta poderosa para modelar estructuras complejas y trabajar con datos en un contexto más estruct…
Atributos bien definidos: Claves para modelar datos eficazmente Introducción En la programación orientada a datos con Python, las clases son una herramienta poderosa para representar y manipular conjuntos de datos complejos. Un aspecto cruc…
Representar entidades: Clases como modelos de datos Introducción En la programación orientada a datos, una de las prácticas fundamentales es representar y manipular datos de manera coherente. Las clases son una herramienta poderosa para mod…
Cuándo escalar herramientas Introducción En la programación orientada a datos, manejar grandes volúmenes de datos puede ser desafiante. La gestión eficiente del consumo de memoria es crucial para asegurar que nuestros programas no se colaps…
Optimización básica Introducción El manejo eficiente de grandes volúmenes de datos es crucial en el procesamiento de información. Cuando trabajamos con conjuntos de datos enormes, la memoria se convierte en un recurso limitado y debe ser ge…