IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Sustitución de valores Introducción En el procesamiento y análisis de datos, la sustitución de valores es una técnica fundamental para limpiar y preparar los datos. Este proceso permite reemplazar valores nulos, erróneos o deseados con otro…
Eliminación de valores nulos Introducción En la programación orientada a datos con Python, una de las tareas más comunes y críticas es la eliminación de valores nulos. Los valores nulos pueden causar problemas significativos en el análisis …
Estrategias de corrección para datos inconsistentes Introducción En el ámbito de la programación orientada a datos con Python, el manejo de datos reales puede ser un desafío debido a su naturaleza variable y potencialmente inconsistente. Lo…
Tipos incorrectos: Manejando Datos Inconsistentes en Python Introducción En la programación orientada a datos, los tipos de datos son fundamentales para asegurar que nuestros datos sean útiles y precisos. Un tipo incorrecto puede llevar a r…
Campos faltantes: Manejando datos incompletos en Python Introducción En la programación orientada a datos, los campos faltantes son un desafío común que todos los desarrolladores de datos y científicos de datos deben abordar. Estos pueden o…
Validación básica de datos Introducción La validación de datos es una etapa crucial en cualquier proyecto de ciencia de datos e inteligencia artificial. Al validar los datos, aseguramos que nuestro análisis y modelos sean precisos y confiab…
Serialización y deserialización: JSON como formato de intercambio Introducción La serialización y la deserialización son procesos fundamentales en el manejo de datos, especialmente cuando se trabaja con formatos de intercambio como JSON. JS…
JSON como estructura de datos Introducción JSON, que significa JavaScript Object Notation, es un formato de intercambio de datos ligero y fácil de leer que se ha vuelto popular gracias a su simplicidad y versatilidad. Este formato se utiliz…