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🎬 Top 50 Greatest Sci-Fi Movies of All Time
50. The Iron Giant 🇺🇸
49. Dune 🇺🇸🇬🇧
48. Contact 🇺🇸
47. Sunshine 🇬🇧🇺🇸
46. Total Recall 🇺🇸🇲🇽
45. Dark City 🇦🇺🇺🇸
44. The Fifth Element 🇫🇷🇺🇸
43. Gravity 🇬🇧🇺🇸
42. Gattaca 🇺🇸
41. Forbidden Planet 🇺🇸
40. Videodrome 🇨🇦
39. A.I. Artificial Intelligence 🇺🇸
38. Akira 🇯🇵
37. Ghost in the Shell 🇯🇵
36. Everything Everywhere All at Once 🇺🇸
35. Under the Skin 🇬🇧🇺🇸
34. Stalker 🇷🇺
33. The Host 🇰🇷
32. The Thing 🇺🇸
31. Annihilation 🇺🇸🇬🇧
30. Ex Machina 🇬🇧
29. Her 🇺🇸
28. Nausicaä of the Valley of the Wind 🇯🇵
27. The Terminator 🇬🇧🇺🇸
26. 12 Monkeys 🇺🇸
25. Paprika 🇯🇵
24. A Clockwork Orange 🇬🇧🇺🇸
23. Planet of the Apes 🇺🇸
22. Arrival 🇺🇸
21. Children of Men 🇬🇧🇺🇸
20. Solaris 🇷🇺
19. Eternal Sunshine of the Spotless Mind 🇺🇸
18. Brazil 🇬🇧
17. Jurassic Park 🇺🇸
16. Godzilla 🇯🇵
15. Blade Runner 2049 🇺🇸🇬🇧🇨🇦
14. Inception 🇺🇸🇬🇧
13. Interstellar 🇺🇸🇬🇧
12. Aliens 🇺🇸🇬🇧
11. Terminator 2: Judgment Day 🇺🇸🇫🇷
10. Back to the Future 🇺🇸
9. The Matrix 🇺🇸🇦🇺
8. Close Encounters of the Third Kind 🇺🇸
7. Metropolis 🇩🇪
6. E.T. the Extra-Terrestrial 🇺🇸
5. Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back 🇺🇸
4. Star Wars: Episode IV - A New Hope 🇺🇸
3. Alien 🇬🇧🇺🇸
2. Blade Runner 🇺🇸🇬🇧🇭🇰
1. 2001: A Space Odyssey 🇬🇧🇺🇸
🎯 [TIP de R] ¿Querés mejorar tus habilidades con ggplot2 de forma práctica y divertida?
ggplot battles te desafía a recrear gráficos en tu navegador, sin instalar nada.
Esta plataforma te presenta un gráfico objetivo hecho con ggplot2 y tu misión es replicarlo lo más fielmente posible escribiendo código R.
Todo corre en el navegador gracias a webR (no necesitás tener R instalado).
Cada “batalla” usa datasets reales como penguins, mpg y otros clásicos. Cuando enviás tu código, recibís un puntaje de similitud que te indica qué tan cerca estuviste del objetivo.
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✔️ Sin instalación: todo funciona en el navegador, ideal para practicar en cualquier momento
🔥 Tip: Si te trabás en algún desafío, no mires la solución de inmediato. Probá buscar en la documentación de ggplot2 o en la R Graph Gallery. El proceso de investigar y descubrir cómo lograr cada detalle es lo que realmente fija el conocimiento.
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El algoritmo de Luhn, creado por Hans Peter Luhn en los años 50, es un método matemático que verifica si un número de tarjeta está correctamente estructurado antes de procesarlo. No comprueba fondos ni autentica cuentas reales; simplemente detecta errores de escritura y evita que un sistema procese números imposibles.
Su propósito es muy práctico:
1. Detectar de inmediato si el número fue escrito mal
2. Evitar consultas innecesarias a la base de datos
3. Reducir carga en servidores y fallos en operaciones
En otras palabras, Luhn es un filtro rápido que evita que el sistema pierda tiempo revisando un número que nunca podría corresponder a una tarjeta válida.
Ejemplo con un número ficticio:
4539 1488 0343 6467
1. Luego invertimos los números de derecha a izquierda
7 6 4 6 3 4 3 0 8 8 4 1 9 3 5 4
2. Duplicamos cada segundo dígito:
El primer dígito (7) no se duplica.
El segundo dígito (6) se duplica y se convierte en 12.
Así queda toda la secuencia:
7, 12, 4, 12, 3, 8, 3, 0, 8, 16, 4, 2, 9, 6, 5, 8
3. A los números mayores que 9, que en este caso son tres, les restamos 9
(12 → 3, 12 → 3, 16 → 7)
Resultado:
7, 3, 4, 3, 3, 8, 3, 0, 8, 7, 4, 2, 9, 6, 5, 8
4. Sumamos todos los valores
Total: 80
5. Validación
El algoritmo de Luhn es válido porque la suma total es múltiplo de 10 (termina en 0).
Conclusión
El algoritmo de Luhn no solo se usa en tarjetas bancarias, sino también en otros identificadores que requieren detectar errores rápidamente. Su función es confirmar que un número esté bien formado antes de procesarlo y así evitar fallos y recursos innecesarios.
#Python