Osvaldo Trujillo

Maestro en Ciencias de la Computación | Arquitecto en IA | 🇲🇽⚽️

[Osvaldo Trujillo @osvimx]

Les quiero compartir pyntegritydb, una herramienta en Python diseñada para automatizar la revisión de integridad referencial de las bases de datos.

https://t.co/EmRdmXDeQK

#Basededatos #integridadreferencial #auditoria #calidaddedatos

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La IA no reemplaza al ojo humano, lo potencia ⚡️

💬 ¿Qué aplicación crees que será la más disruptiva en los próximos 5 años?

#FootballAnalytics #AI #DataScience

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⚽️🤖 La IA ya cambió el fútbol.

Desde scouting hasta prevención de lesiones, así está transformando el juego.

Te cuento 5 aplicaciones REALES de IA en el fútbol 🧵👇

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5️⃣ Predicciones de partidos

Modelos de ML que combinan xG, posesión y pressing.

Ejemplo: @FiveThirtyEight publica probabilidades semanales de ligas top.

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Puedes leer la guía completa aquí: https://t.co/Zd4V3Vt0DD

#AWSServerless #Python #Backend #DevCommunity #BuildInPublic

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¿Necesitas una API RESTful para ayer? ⚡️

Este es mi stack serverless "Go-To" en @awscloud para desplegar backends en tiempo récord.

🧵 Un hilo rápido:

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3️⃣ La Memoria: DynamoDB.

Una base de datos NoSQL con latencia de un solo dígito de milisegundo. Perfecta para el acceso rápido que necesitan las funciones Lambda.

Es mi receta para la velocidad y la escalabilidad.

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¿Te apasiona el análisis de datos de fútbol? ⚽️📊

Creé una biblioteca en #Python, “UnderData”, para hacer scraping de https://t.co/O63d24wF9k y obtener datos en #Pandas.

En mi nuevo post, te cuento cómo la hice y cómo puedes usarla para tus análisis.

¡Checalo! 👇🏽

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https://t.co/WAyjjbV3xr

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Construí este proyecto de código abierto porque creo que podemos crear mejores herramientas de datos juntos. Me encantaría recibir sus comentarios o una 🌟 en GitHub si lo encuentran útil.

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Les quiero compartir pyntegritydb, una herramienta en Python diseñada para automatizar la revisión de integridad referencial de las bases de datos.

https://t.co/EmRdmXDeQK

#Basededatos #integridadreferencial #auditoria #calidaddedatos

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Con un solo comando, puedes:

✅ Diagnosticar la salud de tus relaciones (Completitud).
🧐 Validar datos desnormalizados (Consistencia).
🚦 Monitorear la calidad proactivamente con umbrales de alerta.
🎨 Crear un mapa visual de tus tablas y su estado de integridad.

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¡Ciencia @Pokemon ! 🚀

Tomé una idea divertida y lo convertí en un proyecto MLOps E2E.

API que clasifica Pokémon 👾 por tipo con @FastAPI , @Docker y @MLflow .

¡De la idea a producción automatizada!

https://t.co/hcZbffyPLC

#MLOps #DataScience

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#UnderData: paquete en #Python para extraer, manipular y analizar datos de https://t.co/O63d24wF9k.

#DatosDeportivos #Pandas

https://t.co/cYZvSBnmvk