Yair Riascos

Where there's a will there's a way. ♥️
System Engineer / Software Developer - EdTech

[Yair Riascos @Yeiror]

Suffering unnecessarily, but the payoff was huge.

[Yair Riascos @Yeiror]

@astrojoc Wrote me out.

[MisterChip (Alexis) @2010MisterChip]

Si España se clasifica para la final de la Copa del Mundo sortearé MIL DÓLARES entre todos los seguidores que hagan RT.

[Miguel Ángel Durán @midudev]

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[Yair Riascos @Yeiror]

@TorresTavo ¿Tavo tu sabes si Prime Video transmitirá el mundial en Colombia?

[RoxsRoss @RoxsRoss]

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💯 ¿Cuál te gustaría sacar este año?

[Yair Riascos @Yeiror]

A mi únicamente me resta agradecer por todo.

[brenz. @brenzhills]

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[Yair Riascos @Yeiror]

Hay gente a la que uno siempre les queda debiendo 😴😴😴.

[Yair Riascos @Yeiror]

Here we go again. 🔥

[Yair Riascos @Yeiror]

@maticaicedo Muy fan.

[Yair Riascos @Yeiror]

@YajaaCaiicedoo Jajajaja no desaprovechan oportunidad.

[Yair Riascos @Yeiror]

@JairRCampos @LucasEl131 @ColombiaOscura El cree que eso es como en las películas 🤣.

[arc. @arceyul]

Lista de Skills que MÁS uso.

crea código de más calidad, mejores interfaces, código con menos errores.

🎨 Frontend Design — Mejora el diseño visual y la experiencia de usuarios

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🧱 Interface Design — Estructura layouts, jerarquía visual y componentes

➡️ https://t.co/Gr2iT6xURP

⚛️ React Best Practices — Aplica patrones modernos y buenas prácticas en React

➡️ https://t.co/p1Ou9mX8Xm

💡 Brainstorming — Genera ideas estructuradas con pros, contras y enfoques

➡️ https://t.co/PNPZOucinF

🐛 Systematic Debugging — Depura paso a paso con hipótesis y pruebas

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📝 Changelog Generator — Convierte cambios y commits en changelogs profesionales

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🧠 API Design Principles — Diseña APIs claras, consistentes y mantenibles

➡️ https://t.co/V7H9Li42jA

⚠️ Error Handling Patterns — Implementa manejo de errores robusto y limpio

➡️ https://t.co/PYBrvc0IuF

🐘 PostgreSQL — Ayuda a modelar bases de datos y consultas eficientes

➡️ https://t.co/ahbTUAokFW

🧩 Prompt Engineering Patterns — Mejora cómo la IA estructura tareas complejas
→ https://t.co/C4wC4bRh6I

[freeCodeCamp.org @freeCodeCamp]

Claude Code can do more than chat. It can read files, run terminal commands, and help you build agentic workflows from the terminal.

In this course, you'll learn how to install and use Claude Code on Windows, Linux, and Mac, and how the agentic loop works.

You'll also learn session management, how to track API usage and costs across providers, and more.

https://t.co/XeVVRGAQm8

[Joy.xls @joyibe_]

Self-studying data analysis?

One of the hardest things is figuring out what projects to build.

So I compiled 100+ data analytics portfolio project ideas across 16 industries, categorized by beginner, intermediate, and advanced levels.

Use this to build a portfolio that actually stands out.

Link below 👇

https://t.co/YnbwyKRTU2

[Virtud Mental. @VirtudMental]

Estás aburrido porque no haces misiones secundarias, hermano.

La vida es más que sólo trabajar y pudrirse en la cama.

Aquí hay 50 misiones secundarias para completar:

[Yair Riascos @Yeiror]

@NainsiDwiv50980 Ai

[Yair Riascos @Yeiror]

@MBaracusss @GolCaracol Reynoso está lesionado.

[Yair Riascos @Yeiror]

Expertos en movilidad y transporte.

[Luke Barousse @LukeBarousse]

Data Nerds! I just launched a free course on "SQL for Data Engineering!"

This is the course I wish I had when I stopped asking “how do I query this?” and started asking “how do I build this?” 🏗

This YouTube video has over 14 hours of content and walks through building a real data warehouse and production-ready SQL pipeline from scratch.

We go far beyond SELECT statements:
1️⃣ Production SQL — DDL, DML, CTEs, subqueries, window functions, and advanced query patterns
2️⃣ Data Modeling — Designing star schemas and analytics-ready warehouse tables
3️⃣ Data Warehousing — Structuring fact and dimension tables properly
4️⃣ End-to-End Pipelines — Transforming raw data into clean, production-ready outputs
5️⃣ Engineering Workflow — Using Terminal, DuckDB, VS Code, and Git

And because the best way to learn is to build, we complete two real projects:
📊 Project #1 — Exploratory Data Analysis on a live warehouse dataset
🏗 Project #2 — Build a full SQL-based data pipeline

Huge thank you to the team that made this possible:
Kelly Adams - Course Producer
Rikki Singh - Content Developer
Brannon Linder - Video Editor

P.S. If you’re wondering how this compares to my SQL for Data Analytics course:

That course focuses on querying data to answer business questions.

This one focuses on modeling data, designing warehouse schemas, writing production-grade SQL, and building end-to-end pipelines using the Terminal and Git.

🧑‍💻 Analytics is about extracting insights.
🧑‍🔧 Engineering is about building the systems that make those insights possible.

Neither course is a prerequisite, but they prepare you for different roles.