IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Errores comunes al encadenar transformaciones de datos Introducción El encadenamiento de transformaciones es una práctica fundamental en la programación orientada a datos, especialmente cuando trabajamos con Python y bibliotecas como Pandas…
Legibilidad del flujo: Encadenamiento de transformaciones Introducción En la programación orientada a datos, una de las prácticas más valiosas para mejorar la legibilidad y mantenibilidad del código es el encadenamiento de transformaciones.…
Pipelines manuales: Encadenamiento de transformaciones en Python Introducción En la programación orientada a datos, encadenar transformaciones es una técnica crucial que nos permite procesar y manipular datos de manera eficiente. Este métod…
Documentación orientada a datos Introducción En programación orientada a datos, la documentación es una herramienta crucial para garantizar que nuestro código sea comprensible y mantenible. Especialmente en proyectos de ciencia de datos e i…
Retornos claros: Mejorando la funcionalidad de las funciones en Python para datos Introducción En la programación orientada a datos, las funciones son una herramienta fundamental. Un buen diseño de función no solo facilita la lectura y comp…
Parámetros bien definidos: Mejorando la reutilización de funciones Introducción En el desarrollo de programas orientados a datos, una de las mejores prácticas es diseñar funciones que sean reutilizables y escalables. Un aspecto crucial para…
Ventajas en análisis: Utilizando Funciones Puras para Datos con Python Introducción En el desarrollo de soluciones orientadas a datos, la claridad y la mantenibilidad son fundamentales. Las funciones puras desempeñan un papel crucial al gar…
Evitar efectos secundarios: Mejorando la puridad de las funciones Introducción En el desarrollo de programas orientados a datos, una práctica fundamental es escribir funciones puras. Una función pura es aquella que, dado un conjunto fijo de…