En algún momento volverá el noticiero a los viernes, están siendo semanas intensas. ¡Vamos allá!
🔥 ¡Tenemos dos anuncios jugosos de dos empresas muy importantes en el ecosistema esta semana!
Por un lado Anaconda Notebooks estrena un nivel gratuito. Esto nos da un JupyterLab en la nube, con la distribución completa de Anaconda instalada. Hay ciertas limitaciones: 100 MB de espacio en disco (así que no hay espacio para entornos extra) y 500 segundos de CPU al día, pero aun así creo que puede ser un entorno usable para experimentos y docencia.
Get started with: 📒 Ready-to-code Jupyter notebook 🧑🔬 Tools for lightweight analysis ⚙️ Free storage & CPU seconds 🧑🏫 Intro #Python & #datascience courses
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Por otro lado Posit PBC, antes RStudio PBC, acaba de lanzar Posit Academy for Python, un programa de formación corporativa para Python que bebe del que ya tenían con R. Los temarios son flexibles y adaptables a cada equipo, así que puede ser un buen complemento a las otras plataformas de formación disponibles en el mercado.
🚀 Tenemos “ráfaga” de versiones nuevas en el ecosistema conda, incluyendo conda, mamba, conda-lock, constructor, grayskull… Si eres fan de conda pero no conoces todos estos paquetes extra, echa un vistazo porque hay cosas muy interesantes.
Como hay versiones de Polars casi todas las semanas voy a limitar un poco los anuncios en este noticiero. De momento, ojo porque tenemos Polars 0.16, con cambios disruptivos en las agregaciones de listas, facilidades para crear columnas en with_columns, mejores trazas de error, y ¡capacidad de mover datos entre pandas y Polars sin copias!
Next release we can move data from polars to pandas zero copy!
💡 Esta semana la gente de AWS ha publicado Fortuna, una biblioteca Python para cuantificar la incertidumbre en redes neuronales. Recomiendo leer el anuncio oficial.
También he descubierto datar, una implementación de las ideas del tidyverse de R en Python.
📚 Me ha gustado este breve artículo de la gente de Voltron sobre lo fácil que es elegir backend en Ibis 4.1, que ya comentamos hace un par de episodios.
Y cambiando de tema, ¿aún usas el método del codo para calcular el número óptimo de grupos? Pues según este artículo deberías mirar métodos alternativos, como el Bayesian Information Criterion (BIC).
🚇 ¡Despega la 6ª Edición de AI Saturdays Madrid! Si estás buscando un bootcamp para aprender inteligencia artificial para gente que ya sabe lo básico, no busques más. Es sin ánimo de lucro (que no gratuito, ojo) y el profesorado es muy top.
A todo esto, el jueves 16 nos vemos en PyData Madrid con charlas de Oleksandr Honchar y el creador de skforecast, Joaquín Amat, acompañado de un colaborador, Javier Escobar. Hay lista de espera pero si dices que eres lector del noticiero te dejamos entrar (es broma, pero tú dilo, que me hace ilusión).
💼 Y por cierto, el patrocinador de PyData Madrid este mes, Voltaware, tiene varias ofertas abiertas relacionadas con datos. Por ejemplo, Data Product Manager, 30-40k€.
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