📣 La 14ª escuela de verano de Advanced Scientific Programming in Python será este año en Bilbao. Las solicitudes están abiertas hasta el 1 de mayo. ¡Totalmente recomendable! (Nos avisa Sasha por el Telegram de Python Científico)
🚀 ¡Más versiones nuevas esta semana!
Nixtla anuncia statsforecast 0.3.0, que anuncia ser “la implementación Python de auto-ARIMA más rápida” (gracias a Numba).
It is a mirror implementation of @robjhyndman‘s #autoarima (R) and it is optimized using @numba_jit. It is 20x faster than pmdarima and @MetaAI‘s Prophet. 😎
Max Greco ha publicado ineqpy 0.4.0, una biblioteca Python para medir desigualdad económica.
Y por último tenemos Yellowbrick 1.4, una biblioteca para visualizar modelos de aprendizaje automático.
💡 Ayer en nuestro primer encuentro mensual de PyData Madrid me recomendaron echar un vistazo a Great Expectations, una biblioteca Python para testear código que trabaja con datos (a pesar del nombre raro, pinta interesante, ¡gracias Martín!)
Por otro lado, esta semana vi un webinar sobre Pangeo que organizó Coiled y me maravilló xhistogram, un paquete para hacer histogramas bidimensionales.
📚 Siguiendo con la línea de escribir tests para código que trabaja con datos, este artículo da algunas claves interesantes (resumen: hypothesis + pandera + pytest)
💼 Matplotlib busca Research Software Engineer en el contexto de la beca ROSES que obtuvieron de la NASA (tiempo completo, ~97.5 kUSD por año, duración de 3 años)