Esta web es un modelo de recuperación entrenado sobre un corpus que escribí a mano, y corre entero en tu navegador. Es a la vez el proyecto de datos y el de desarrollo, así que no entra en ninguna de las dos listas.
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proyectos
Ordenados por lo que enseñan, no por lo bonitos que quedan. Los ejercicios del bootcamp no están aquí: son ejercicios, y meterlos taparía lo que sí es un proyecto.
Esta web es un modelo de recuperación entrenado sobre un corpus que escribí a mano, y corre entero en tu navegador. Es a la vez el proyecto de datos y el de desarrollo, así que no entra en ninguna de las dos listas.
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01 data
Primero lo que mueve los datos, después lo que los interpreta — que es el orden en que se trabaja: sin pipeline no hay nada que analizar.
Pipeline de analytics de TikTok: tus exports entran, métricas reales salen.
Lo mismo para Instagram, partiendo de los exports de Meta Business Suite.
ETL automatizado que extrae, unifica y reporta datos de TikTok e Instagram, con detección de anomalías.
Backup versionado a S3 de mis exports de analytics. Las métricas de una cuenta son datos: se versionan como tales.
Scraper semanal de precios de gasolineras vía la API pública del MINETUR. Se actualiza solo cada lunes.
Sesgo de encuadre y variables omitidas en datos salariales reales: 70,6%, 19,1% o 15,0% según qué compares. Las tres cifras son defendibles, y ese es el problema.
Relación entre las fases del ciclo menstrual y la calidad del sueño, con mis propios datos de Apple Health.
Riesgo de ataque por actividad, como práctica de limpieza de datos y caso de negocio de precios de seguros.
Base de datos relacional y análisis de negocio sobre el dataset de Home Credit Default Risk.
02 dev
Cosas que quería usar y no existían, o no como yo las quería. Todas privadas de momento, así que van sin enlace.
Tres intentos del mismo problema: mover teclado, ratón y portapapeles entre macOS y Windows. united-stations es la implementación propia en Rust; deskflow-plus partió de clonar Deskflow, en C++; cliptomaniac se queda sólo con el portapapeles. Los tres siguen documentados, incluido por qué descarté los dos primeros.
Intercepta el comando antes de que la shell lo ejecute y, según el contexto —directorio git, variables de entorno, sesión SSH—, avisa, pide confirmación o lo bloquea. Sin telemetría: no hace ni una llamada de red.
CLI de doble motor que quita las marcas de agua y los tics probabilísticos que los LLM dejan en el código que generan, sin tocar la lógica del programa. Igual en scripts .py que en notebooks .ipynb.