Jose Burgos Calizana

Con el deseo de seguir aprendiendo.

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Run an Apache Airflow DAG with Docker Compose and PostgreSQL

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Author: Vikram Singh

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Super effective morning mobility exercises you should try today👇

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Mathematical Formulas in Machine Learning & Deep Learning

[Python Developer @PythonDvz]

If you're prepping for tech job interviews, you should know how to apply data structures & algorithms to coding challenges. And this course helps you learn the key DSA you'll need to know with plenty of examples. It covers arrays, sets, hashmaps, Big O notation, sliding window, binary search, depth-first search, and lots more.

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[Python Coding @clcoding]

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Building a Machine Learning App in Python with Streamlit
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New Yorker cover, “Bodega Cat,” by R. Kikuo Johnson.

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11 LLM Evals Explained

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00:00:00 Introducción: Aprende Python para IA
00:01:42 Descripción general del curso
00:03:58 Instalación de Python
00:04:05 Instalar Python en Windows
00:05:10 Instalar Python en Mac
00:06:53 Instalación de VS Code
00:08:34 Configuración de VS Code (Extensiones)
00:12:08 Personalización de VS Code
00:13:31 Crear tu primer proyecto
00:16:18 Crear un espacio de trabajo en VS Code
00:18:02 Tu primer archivo Python (https://t.co/xFvUCVALjP)
00:20:10 Ejecutar código Python
00:26:23 Ejercicio y resumen
00:29:26 Recursos del curso y comunidad
00:31:07 Entender los entornos de Python
00:33:15 Entender los paquetes de Python y Pip
00:34:00 Crear entornos virtuales (venv)
00:37:34 Nota sobre Anaconda
00:38:32 Instalar paquetes de Python (pip install)
00:42:51 Usar paquetes de Python (Import)
00:44:29 Python interactivo con Jupyter
00:48:30 Resumen completo de configuración y ejercicio
00:51:36 ¿Qué es la programación?
00:55:19 Sintaxis de Python y PEP8
00:58:00 Entender y depurar errores
01:01:33 Variables
01:06:03 Comentarios
01:09:48 Introducción a los tipos de datos
01:10:12 Números (enteros y decimales)
01:13:36 Cadenas de texto (Strings)
01:19:39 Formato de cadenas (F strings)
01:21:49 Métodos de cadenas
01:26:35 Booleanos
01:31:02 Operadores (aritméticos, de comparación y lógicos)
01:39:19 Asignaciones abreviadas (+=)
01:40:24 Introducción al flujo de control
01:41:35 Condicionales (if, elif, else)
01:47:11 Bucles (For y range())
01:52:13 Introducción a las estructuras de datos
01:53:32 Listas
01:59:10 Diccionarios
02:00:23 Tuplas
02:01:37 Conjuntos (Sets)
02:05:51 Funciones (definir y llamar)
02:15:02 Parámetros y argumentos de funciones
02:22:42 Alcance de variables (global vs local)
02:28:50 Retornar valores desde funciones
02:37:37 Herramientas externas (módulos y paquetes)
02:40:48 Importar módulos y funciones integradas
02:47:56 Resumen de métodos de importación
02:48:48 Instalar paquetes y requirements.txt
02:56:04 Trabajar con APIs (ejemplo con Requests)
03:06:20 Trabajar con datos (Pandas y Matplotlib)
03:10:46 Leer y guardar archivos de datos
03:14:50 Introducción a Python práctico
03:16:47 Estructura y organización de proyectos
03:22:02 Entender las rutas de archivos
03:26:37 Trabajar con diferentes tipos de archivos
03:34:05 Organizar el código en módulos
03:39:39 Manejo de errores (Try/Except)
03:45:31 Introducción a las clases (POO)
03:49:09 Crear tu primera clase (__init__, self)
03:57:04 Atributos de clase vs instancias
04:00:10 Métodos de clase
04:05:23 Herencia de clases
04:07:32 Cuándo usar clases vs funciones
04:09:44 Introducción a Git y GitHub
04:12:31 Fundamentos de Git
04:15:41 Instalar Git
04:16:46 Flujo de trabajo básico con Git
04:18:41 Crear cuenta en GitHub y autenticación
04:22:37 Clonar repositorios de GitHub
04:28:12 Crear repositorios y .gitignore
04:36:12 Usar Git con la interfaz de VS Code
04:44:05 Variables de entorno y secretos (.env)
04:52:13 Usar el paquete python-dotenv
04:55:03 Introducción a Ruff (linter y formateador)
04:56:13 Configurar Ruff en VS Code
04:57:23 Ruff en acción
05:01:10 Introducción a Uv (gestor de paquetes moderno)
05:02:07 Instalar Uv
05:02:30 Usar Uv (uv init, add, sync)
05:09:01 Ejercicio completo de flujo de trabajo en Python
05:11:13 Cierre del curso y próximos pasos

Desde cero hasta construir agentes con APIs reales, entornos virtuales, Git, clases y manejo de errores.

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Uno de los mayores errores que cometí al empezar en ciberseguridad fue intentar aprenderlo todo al mismo tiempo 😭

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Con el tiempo entendí que no necesitas dominar todas las áreas.

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