Guía DataScience
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Descubre el fascinante mundo de la #cienciadedatos. Te guiaremos paso a paso desde los fundamentos hasta abrirte paso en el mercado laboral
Barcelona
Joined July 2023
Un #decorador en #Python es una función que permite modificar el comportamiento de otra función o clase en una sola línea. Entre los decoradores más comunes tenemos staticmethod, classmethod, property y lru_cache entre otros.
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El #dataclass es un decorador que se utiliza para crear automáticamente clases que principalmente se utilizan para almacenar datos (como registros) de una manera más sencilla y legible, disponible desde #python37 e indispensable en #cienciadedatos sobre todo en #ETL
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En algunos #bootcamps de #datascience enseñan a usar la librería #pipreqs. Esta se encarga de escanear el código y generar el fichero requirements.txt pero se deja muchas dependencias por el camino. Mucho mejor usar siempre `pip freeze`, es canonico de #python y más robusto.
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En cambio si lo que quieres es instalar las librerías para ejecutar un proyecto de terceros, lanza desde el mismo directorio donde se encuentra el fichero requirements.txt usando `pip -r requirements.txt` 🧵(4/5)
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Este fichero se crea de forma automática utilizando de forma nativa el comando `pip freeze`. Pero ojo, esto generará un fichero con todas las dependencias del entorno que estás usando. Por eso es importante crear entornos por proyecto con #venv 🧵(3/5)
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El fichero requirements.txt incluye información sobre las dependencias / librerías que necesita el proyecto para funcionar. Es un fichero de texto plano con varias líneas que siguen el formato <nombre>:<versión> 🧵(2/5)
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¿Qué es el fichero requirements.txt que se incluye en los proyectos de #python? Quédate que te cuento cositas. Ahí va 🧵(1/5)
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El #typehint ese gran desconocido. Disponible desde #python35. Las anotaciones de tipo (en castellano) no son obligatorias, pero ayudan mucho a la legibilidad del código. Este es uno de esos pequeños detalles entre juniors y seniors... #python #programacion #cienciadedatos
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¿Conoces las diferencias entre media, mediana y moda? ¡ Pégale un vistazo a nuestro primer articulo de Estadística básica! https://t.co/ZZ679YkpPS
#estadistica #cienciadedatos #programacion
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¿Windows o Linux para #datascience? Mucha gente piensa que es necesario trabajar en #linux, pero en realidad tanto #python, #vscode y #docker son multiplataforma. Por lo tanto, elige el que te resulte más cómodo y con el que estés más familiarizado
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Saludos a todos!! Vamos a pasar un buen rato aprendiendo #cienciadedatos o como dicen por ahí #datascience
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