Una comparativa general y aspectos técnicos entre el uso de Pandas y Polars. ¿Cuál es mejor para ti? bueno, eso depende…

Veo a diario ejemplos de trabajo remoto que nada tienen que ver con trabajo y si con mucho remoto, y donde creo necesitamos aclaraciones.

La implementación de una aplicación de Streamlit sobre Azure no está libre de complejidades iniciales, las cuales tuve y muchas, pero una vez ajustadas el camino es llano.

Pandas es la biblioteca por excelencia para el manejo de datos en Python, con innumerables funciones para realizar diversas acciones…

En una era de datos, la preparación para comprenderlos y utilizarlos es crucial.

Algunas casos (o cachos según como se vea) y las funciones de uso poco común pero que sacan de apuros…

La tarea es capturar datos de una serie de archivos de Excel con tablas en cada hoja y unir esas tablas en una sola acumulada.

¿Cuáles son las columnas organizativas de tareas de un proyecto? pues, depende del proyecto. Para algo simple tal vez basta…

Cuando debes gestionar varios proyectos al mismo tiempo se hace necesario, casi imprescindible, contar con una herramienta que te permita llevar el seguimiento de las tareas.

Carga de datos desde Google Sheet a Azure SQL Server mediante Google API y la generación de un archivo JSON…

El objetivo es cargar una serie de archivos csv hacia un contenedor especifico dentro de un servicio de almacenamiento blob en Azure.

¿Es prudente seleccionar siempre aquellos modelos que nos entregan la mejor predicción, la mas exacta?

La detección de anomalías es una técnica utilizada para la identificación de patrones inusuales que no se ajustan al comportamento normal esperado.

Machine Learning o Aprendizaje Automático (ML) es actualmente una las tendencias informáticas más utilizadas y comentadas.

El problema no poco frecuente de arreglar formatos de fechas que no son comunes y originadas por reportes de aplicaciones propias.