¿Quieres dominar Scikit-Learn con un caso real? 🚢🤖

El dataset del Titanic es el "Hola Mundo" del Machine Learning, pero pocos lo abordan con un flujo de trabajo profesional. Acabo de publicar en mi canal de YouTube una clase donde resolvemos este ejercicio de principio a fin.

No nos limitamos a "entrenar un modelo"; profundizamos en lo que marca la diferencia: ✅ Exploración y limpieza de datos real. ✅ Ingeniería de variables (Feature Selection). ✅ Evaluación del modelo y métricas de supervivencia.

Si estás preparándote para trabajar en Ciencia de Datos, este tipo de proyectos prácticos son los que construyen un portfolio sólido.

📺 Mira el ejercicio completo aquí: https://youtu.be/C2iHKYwVNzU

¡Suscríbete para seguir aprendiendo Machine Learning paso a paso!

¡Domina la eficiencia con Funciones Generadoras y yield! 🧠💾

Seguimos optimizando cómo manejas grandes volúmenes de datos. Ya vimos las List Comprehensions (creación rápida) y las Generator Expressions (ahorro de memoria). Es el momento de llevar ese ahorro a tus propias funciones.

¿Sabías que una función estándar calcula todos los resultados, los guarda en una lista en la RAM y luego te los devuelve? Si la lista es enorme, tu programa puede colapsar por falta de memoria. Mira este contraste visual: import sys # ❌ FUNCIÓN ESTÁNDAR (Guarda todo en RAM) def cuadrado_lista(n): resultado = [] for i in range(n): resultado.append(i * i) return resultado # Devuelve la lista completa n = 10_000_000 # 10 millones p1_lista = cuadrado_lista(n) #print(p1_lista) # ¡Cuidado si lo imprimes! print(f"RAM Lista (estándar): {sys.getsizeof(p1_lista) / 1024 / 1024:.2f} MB") # Salida: ~80-90 MB (dependiendo de tu arquitectura) La alternativa Pythonic es usar una Función Generadora. En lugar de un return final, usas la palabra clave yield dentro de un bucle. yield pausa la ejecución, devuelve el valor actual y "recuerda" el estado para continuar justo donde se quedó la próxima vez que se lo pidas con next(). # ✅ FUNCIÓN GENERADORA (Calcula bajo demanda ✨) def cuadrado_generador(n): for i in range(n): yield i * i # Devuelve el valor, pausa y recuerda estado p2_gen = cuadrado_generador(n) # No calcula nada aún #print(p2_gen) # Salida: <generator object...> print(f"RAM Objeto Generador: {sys.getsizeof(p2_gen)} bytes") # Salida: ~100-200 bytes (¡Prácticamente nada!) ¿Por qué usar yield y Funciones Generadoras? Consumo de RAM ínfimo: Procesas flujos de datos gigabytes o infinitos sin saturar la memoria, ya que solo guardas el estado actual de la función. Cálculo perezoso (Lazy Evaluation): Ideal para procesar archivos línea por línea, data streams, o cuando solo necesitas los primeros resultados de una búsqueda compleja. Encadenamiento elegante: Puedes crear pipelines de datos encadenando generadores para transformaciones eficientes. ¡Deja de acumular datos y empieza a fluir con ellos usando yield! 🚀💾 Más trucos de rendimiento y buenas prácticas aquí 👇 🎥 https://www.youtube.com/@josecodetech/

Programacion orientada a objetos con Python

 Hasta ahora le decíamos a Python: "haz esto, imprime aquello". Hoy vamos a cambiar las reglas del juego. 🚀

Acabo de publicar una de las clases más importantes del curso de Python: Programación Orientada a Objetos (POO). Si quieres crear aplicaciones robustas o videojuegos, necesitas dominar este concepto.

En este vídeo te explico de forma súper visual:

🏭 Qué es una Clase (El molde o plano de la fábrica).

🤖 Qué es un Objeto (El robot que nace de ese molde).

🧠 Cómo funciona el método __init__ y la palabra self.

Pasa de escribir simples instrucciones a crear entidades con vida propia y características únicas.

🎥 Tienes la clase completa y paso a paso aquí:

🔗 https://youtu.be/Put0sJdLFRs

¿Te animas a crear tu primera clase "Mascota" o "Coche" después de ver el vídeo? ¡Te leo en los comentarios! 👇