domingo, 20 de septiembre de 2026

Mi libro Python para todos - GRATIS

 ¿Quieres aprender Python o asentar tus bases de programaci贸n? 馃悕 He decidido liberar de forma totalmente gratuita mi libro "Python para todos" para seguir aportando valor a la comunidad IT.


En 茅l encontrar谩s desde los conceptos b谩sicos hasta aplicaciones pr谩cticas, todo apoyado con los ejemplos, ejercicios y ense帽anzas que comparto regularmente en mis v铆deos.

馃憠 Puedes descargarlo directamente (en PDF) desde mi repositorio de GitHub:https://github.com/josecodetech/python_para_todos

馃摵 Y si el material te resulta de utilidad, el mejor agradecimiento es que te pases por mi canal de YouTube y te suscribas para seguir aprendiendo juntos: https://www.youtube.com/@josecodetech

¡Espero que le saqu茅is much铆simo provecho! Etiquetad en los comentarios a quien cre谩is que le puede venir bien dar sus primeros pasos en Python. 馃憞





馃殌 D脥A 27/30: ¿Por qu茅 no usar listas normales? Aqu铆 est谩 la prueba emp铆rica.

NumPy est谩 escrito en lenguaje C. Las listas de Python en... Python. Miremos qu茅 pasa con 1 mill贸n de registros.


import numpy as np # NumPy (Vectorizado, sin bucles) array_masivo = np.arange(1000000) res = array_masivo * 2 # ¡Instant谩neo! # Listas Nativas (Necesitan bucle For) lista = list(range(1000000)) res2 = [x * 2 for x in lista] # Mucho m谩s lento

馃搶 GUARDA este post. Cuando en una entrevista t茅cnica te pregunten por qu茅 NumPy, responde: "Eficiencia de memoria y Vectorizaci贸n en C". 




s谩bado, 19 de septiembre de 2026

馃殌 D脥A 26/30: El mundo real tiene datos vac铆os y rotos.

En bases de datos reales, siempre hay celdas vac铆as (Not a Number = NaN). Si intentas sumar un NaN, tu c贸digo entero colapsar谩.

import numpy as np datos = np.array([10, 20, np.nan, 40]) # 馃洃 Evitar que el NaN rompa la suma suma_segura = np.nansum(datos) print(suma_segura) # 70.0

馃搶 GUARDA esto. nansum, nanmean, nanmax son el chaleco antibalas del Data Engineer. 

馃憞 ¿Alguna vez un valor nulo/NaN te ha tumbado un proyecto? ¡Cu茅ntalo abajo! 

#DataEngineering #SoftwareBugs #DatabaseManagement #Python3 #NumPy