Kategori: Bootcamp de programación

Django (desarrollo web ágil), ZODB (gestión de banco de datos) y Pygame
(desarrollo de juegos) son algunas de ellas. Python es un lenguaje de programación versátil y poderoso que se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones. Una de las características más útiles de Python es su capacidad para trabajar con listas, tuplas y diccionarios, lo que permite organizar y manipular datos de manera eficiente. Una vez que hayas instalado Python, es hora de comenzar a aprender los fundamentos del lenguaje.

Tutoriales en línea:

Si eres diseñador web o artista digital, puede que estés familiarizado con el concepto del renderizado, ya que es un paso esencial en el arte… Luigi también impulsa tableros internos, informes externos y otras funciones de Spotify como Radio, https://play.eslgaming.com/player/20009235/ Descubrir y Listas principales. Los argumentos de línea de órdenes se almacenan en el atributo argv del módulo sys como una lista. Debido al significado sintáctico de la sangría, cada instrucción debe estar contenida en una sola línea.

• Otra de las características de la comunidad Python son las famosas PyCon, unas convenciones anuales llevadas a cabo en gran número de países, donde los desarrolladores se reúnen para compartir ideas.
• Aprenderás cómo almacenar y manipular conjuntos de datos y cómo utilizar métodos específicos de estas estructuras de datos.
• Python es un lenguaje de programación de alto nivel utilizado para una amplia variedad de aplicaciones.
• Python no es la mejor opción en cuanto a las tareas que requieren una memoria amplia.
• De hecho, es fácil de aprender, aunque no
  sepas nada de programación.

Debido a esto, es posible escribir programas de Python con mayor rapidez. Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que ejecuta directamente el código línea por línea. Si existen errores en el código del programa, https://printable-calendar.mn.co/posts/53656067 su ejecución se detiene. Así, los programadores pueden encontrar errores en el código con rapidez. Los desarrolladores pueden utilizar varias herramientas para ejecutar scripts de prueba de manera automática.

Python se caracteriza por su sintaxis sencilla y legible, lo que facilita la escritura y comprensión del código

Proporcionan una serie de herramientas necesarias al desarrollar una aplicación. En el siguiente ejemplo, tenemos las variables “valores” y “puntos” con conjuntos de datos asignados a ellas. Si solicitamos que el programa imprima el tipo de las variables, obtendremos que son del tipo tupla. Pero la principal diferencia con las listas es que las tuplas son inmutables, es decir, una vez definidas, no se pueden modificar. Para obtener más información sobre este tipo de dato, puedes consultar el artículo “Conociendo las tuplas en Python”.

Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta parcialmente la orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Python fue creado por Guido van Rossum y lanzado por primera vez en 1991. Van Rossum quería desarrollar un lenguaje de programación fácil de leer y aprender, por lo que se inspiró en lenguajes como ABC y Modula-3. Desde su lanzamiento, Python https://www.youcamapps.com/profile/254848048757020191 ha evolucionado y ha ganado popularidad en la comunidad de programadores debido a su enfoque en la legibilidad y la productividad. Python es un lenguaje de programación orientado a objetos, lo que significa que te permite crear y utilizar clases y objetos. En esta sección, te introduciremos a los conceptos de programación orientada a objetos y te enseñaremos cómo definir clases, crear objetos y utilizar herencia.

Introducción a la programación con Python: usándolo por primera vez

Una gran mayoría de las aplicaciones y plataformas web dependen de su lenguaje, incluido el motor de búsqueda de Google, YouTube, y el sistema de transacciones orientado a la web de la Bolsa de Nueva York (NYSE). Aunque ahora esta retirado, van Rossum tiene el título de «Benevolent Dictator for Life (BDFL)» de Python, título informal que ostenta desde 1995. De hecho, desde entonces varios creadores de código abierto -que tienen la última palabra sobre los cambios en sus proyectos- también han recibido ese título por parte de sus comunidades de desarrollo.

Al informático Tom Kilburn se le atribuye la escritura de la primera pieza de software, que debutó el 21 de junio de 1948 en la Universidad de Manchester en Inglaterra. Se ejecutan de forma rápida, con el objetivo de https://muropolitico.mx/2024/04/02/el-curso-de-tester-de-software-que-te-ayuda-a-conocer-metodologias-avanzadas-de-qa/ brindar la seguridad de que las principales funciones se llevan a cabo según lo previsto. En el caso de un sitio web, por ejemplo, se evalúa la funcionalidad de la página y el rendimiento durante un tráfico alto.

Cuando los desarrolladores escriben y ejecutan código, ejecutan pruebas para comprobar si la aplicación funciona según lo previsto. Las herramientas de comprobación del rendimiento del software, a menudo denominadas “herramientas de comprobación del rendimiento” por los especialistas del sector, son una parte fundamental de un enfoque integral de la comprobación del software. Estas herramientas ayudan a los probadores a comprobar cómo responde su software a la carga y el estrés a los que se enfrentará en el mundo real, simulando lo que ocurre cuando la gente utiliza su producto. En pocas palabras, la prueba de software es el proceso de encontrar errores en un producto, ya sea una aplicación móvil o web. Las pruebas de software también pueden determinar si el resultado difiere de la expectativa. Los testers pueden automatizar o realizar interactivamente las pruebas funcionales para agilizar y mejorar el proceso de prueba.

Pruebas de manejo de cambios

API First y sus beneficios en los proyectos digitales Si tienes conocimientos técnicos sobre desarrollo web, ya sabes que una API o Application Programming Interface … Power BI es una potente herramienta de análisis y visualización de datos desarrollada por Microsoft. En la actualidad, los ataques de ciberseguridad representan una amenaza creciente para las empresas . En un mundo impulsado por los datos, saber crear informes y paneles en Power BI resulta clave en el éxito empresarial.Por el contrario no aprovechar … Estas están diseñadas para ejecutarse localmente y verifican los bits más fundamentales de lógica en su código, como funciones individuales o clases. Así lo pone de manifiesto un reciente informe en el que se estima que los defectos de software cuestan a las empresas alrededor de $1.7 billones de dólares en pérdidas cada año.

• Como hemos visto, las pruebas nos aportan mucha ventaja, aseguran un mayor estándar de calidad en el desarrollo y garantizan que se cumplan los requisitos del proyecto.
• Las pruebas de compatibilidad son el proceso de evaluar el comportamiento y el rendimiento de la aplicación de software en diferentes plataformas, configuraciones y entornos.
• Estás pruebas pueden durar más de 24 horas en ejecutarse, permiten identificar problemas que degradan el rendimiento de la aplicación con el tiempo como el uso de memoria y liberación de recursos.
• Las pruebas tempranas permiten una rápida retroalimentación, reducción de riesgos y mejoras iterativas.
• Este tipo de prueba de software valida la estabilidad de una aplicación de software, se realiza en la compilación inicial del software para garantizar que las funciones críticas del programa estén funcionando.

Se centra principalmente en validar la corrección de la funcionalidad de cada unidad utilizando datos de entrada de prueba y afirmando si la salida de la prueba coincide con el resultado esperado. Las pruebas unitarias son cruciales para detectar y corregir defectos en las primeras fases del proceso de desarrollo, lo que ayuda a reducir los costes generales y el tiempo de comercialización. Las pruebas manuales o bajo demanda pueden ser suficientes para compilaciones pequeñas. Sin embargo, para sistemas más grandes, las herramientas se utilizan con frecuencia para automatizar tareas. Las pruebas automatizadas ayudan a los equipos a implementar diferentes escenarios, probar diferenciadores (como mover componentes a un entorno de nube) y obtener comentarios rápidamente sobre lo que funciona y lo que no.

Evaluaciones del rendimiento de ventas: 8 consejos para que sean valiosas

Por ello, en este post de Testing 101 vamos a hacer una introducción al testing o pruebas de software. Las pruebas de caja negra implican probar contra un sistema donde el código y las rutas son invisibles. Muchos de estos tipos de pruebas curso de tester se pueden realizar manualmente, o se pueden automatizar. Gracias a esta clasificación, se puede elegir la mejor estrategia de pruebas en función de los objetivos, las especificaciones y las limitaciones del producto de software.

Quieres algo lo suficientemente grande y brillante para poder usarlo cómodamente, pero al mismo tiempo, no necesitas nada demasiado sofisticado si va a terminar en tu escritorio mientras haces el trabajo real. Hay muchos portátiles asequibles que son lo suficientemente potentes para la ciencia de datos. Así que, establece un presupuesto y encuentra una máquina que se adapte a tus necesidades sin arruinarte. Una pantalla de alta resolución te facilitará la visualización de los datos y la búsqueda de patrones. Por tanto, asegúrese de que el portátil que elija tenga una buena refrigeración y pueda soportar altas temperaturas. Esto se debe a que los científicos de datos a menudo tienen que ejecutar cálculos complejos que pueden hacer que la máquina se caliente.

La gráfica tiene 8 GB GDDR6 para que puedas completar rápidamente todos tus proyectos sin lag ni problemas. También tiene 16 GB de memoria (64 GB como máximo) para que puedas guardar conjuntos de datos sin problemas. Su memoria RAM puede ampliarse hasta 64 GB para que puedas almacenar aún más datos, lo que lo hace perfecto para la ciencia de datos. Puedes actualizar fácilmente el almacenamiento y la memoria de este portátil sin problemas, y también puedes actualizar el procesador si lo necesitas. Sus gráficos Intel Iris Xe lo hacen perfecto para ver y editar tus datos, ya que las imágenes fluirán sin problemas, algo que es un problema con otros portátiles que tienen tarjetas gráficas más débiles. Este cuenta con un Procesador Intel Core i7-1185G7, el cual es perfecto para tareas de ciencia de datos ya que cuenta con una Caché de 12MB y puede alcanzar velocidades de hasta 4.8Ghz es perfecto para llevar a cabo múltiples proyectos a la vez.

Ordenadores portátiles para Machine learning

La Asus ROG Strix SCAR 18, una laptop para estudiantes de ingeniería y jugadores por igual, es una auténtica bestia. Equipado con un Intel Core i9 de 13ª generación, 32 GB de RAM y una Nvidia GeForce RTX 4090, nuestras pruebas demostraron que ofrece una velocidad líder en su clase. Es una versión mejorada del modelo MateBook 14, definido como una de las laptops más completas del mercado. Una de las principales diferencias con su predecesor radica en que la cámara web vuelve a ubicarse en la parte superior de la pantalla y no en el teclado.

Por último, su teclado retroiluminado te resultará útil cuando trabajes en condiciones de poca luz. Su tarjeta gráfica es una Intel Iris Xe Graphics, lo que significa que esta computadora portátil podrá manejar incluso las tareas de ciencia de datos más complejas sin ningún problema. Esta computadora portátil viene con 16 GB de RAM DDR4, que será suficiente para proyectos de ciencia de datos. También puede actualizar la RAM usted mismo cuando obtenga esta computadora portátil, ya que tiene una ranura de RAM vacía.

¿Qué es la Ciencia de Datos?

En términos de visualización, se obtiene la vibrante pantalla de 13,3 pulgadas con tecnología de pantalla de retina y una resolución de pantalla acumulativa de 2560 x 1600 píxeles. Los requisitos centrados en la conectividad se manejan mediante compatibilidad con Bluetooth, LAN y Wi-Fi 6. Por otra parte, el dispositivo de 4,39 libras no anota ningún punto de brownie en el departamento de baterías con el módulo 73Wh, capaz de durar hasta 2 horas, en uso intensivo. Elegir un portátil para un científico de datos puede ser complicado ya que tener en cuenta varios aspectos.

Aunque esto no es un problema ya que los los M1 cuenta con GPU propia y procesadores diseñados especialmente para trabajar con redes neuronales. Esta versión ofrece en los Mac con M1 un rendimiento muy superior a los anteriores con Intel. https://noesfm.com/conoces-los-frameworks-modernos-una-guia-para-utilizarlos-en-el-desarrollo-web/ Siendo este otro motivo por el que en el caso de Mac es aconsejable considerar únicamente modelos con M1. El procesador (CPU) es posiblemente el requisito más importante para un ordenador que se dedique a tareas de Machine learning.

Detalles que debes considerar al elegir una laptop para ciencia de datos:

La aplicación de la ciencia de datos es diversa ya que es un campo vasto y abarca muchos subcampos. Se utiliza en banca, comercio minorista, comercio electrónico, entretenimiento, búsqueda en Internet, reconocimiento de voz, etc. Como alternativa, si queremos un portátil más grande nos podemos decantar por su hermano el TinkPad curso de desarrollo web E15, un modelo básicamente igual al anterior, pero con una pantalla de 15 pulgadas y unos 200 gramos más de peso (1,7 kilos). Tiene un puerto LAN 1x RJ45 para que pueda conectarse fácilmente a Internet sin ningún problema. Viene con un teclado que es cómodo de usar durante largos períodos de tiempo sin causar molestias.

• OS X o macOS está construido intrínsecamente sobre la plataforma UNIX, lo que lo hace mejor equipado para manejar aplicaciones y conjuntos de software exigentes.
• Como científico de datos, debes manejar una gran cantidad de datos, recopilarlos, analizarlos e interpretarlos de la manera que sea más beneficiosa para una empresa.
• Un ordenador que se use para Machine learning, o en general con cualquier tarea que requiere uso intensivo de los procesadores, va a generar mucho calor y un mal diseño hará que el rendimiento y la durabilidad del equipo se vea afectada.
• El trabajo de un científico de datos gira en torno al análisis de datos y la búsqueda de patrones.
• El portátil también es muy asequible, y es una opción perfecta para proyectos de ciencia de datos que requieran utilizar el portátil en condiciones difíciles.