IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Qué es un índice Introducción En el mundo de la ciencia de datos y la analítica, los conjuntos de datos pueden ser extremadamente grandes. Tratar con grandes volúmenes de datos puede resultar en consultas lentas e ineficientes, especialment…
Errores de diseño Introducción En la ciencia de datos, los errores de diseño pueden tener un impacto significativo en la eficiencia y escalabilidad de nuestros sistemas. Estos errores no solo pueden ralentizar las consultas SQL, sino que ta…
Órdenes de ejecución: Pensando en Rendimiento con SQL Introducción Cuando trabajamos con grandes volúmenes de datos, cada consulta puede significar el procesamiento de miles o incluso millones de filas. En esas condiciones, la eficiencia y …
Coste de una consulta Introducción Cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, la eficiencia y el rendimiento de las consultas SQL son fundamentales. El coste de una consulta, es decir, el tiempo y recursos que utiliza para ejecutarse…
Datasets reproducibles Introducción En la ciencia de datos, la capacidad de crear datasets analíticos reproducibles es fundamental. Un dataset reproducible permite que otros científicos de datos o analystas obtengan los mismos resultados co…
Vistas: Creación y Uso Eficiente de Datasets Analíticos Introducción En la ciencia de datos, las vistas son una herramienta valiosa para organizar y analizar grandes volúmenes de datos estructurados. Una vista es una tabla virtual que se ba…
Tablas derivadas Introducción En la ciencia de datos, la preparación y transformación de los datos son fundamentales para obtener resultados precisos y relevantes. Las tablas derivadas son una herramienta poderosa que permite crear nuevas t…
Preparación para ML: Transformación de datos Introducción La preparación de datos es una etapa crucial en la ciencia de datos y machine learning (ML). A pesar de que Python y herramientas como Pandas son fundamentales, SQL también desempeña…