Python: Novedades en la distribución de Anaconda

Python: Novedades en la distribución de Anaconda

Se lanzo la versión Anaconda 5.0.1, la cual agrega muchos cambios y nuevas funcionalidades. La versión de Anaconda 5.0.1 ha sido recompilada por completo para mejorar la velocidad de procesamiento. Algunas otras mejoras son:

– Soporte para el lenguaje R versión 3.4.2
– El uso de Conda-forge para administrar paquetes
– La actualización de Intel Math Kernel Library
– La opción de trabajar con diferentes versiones de la librería Numpy, entre otras.

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Python: Como se implementa una sentencia switch-case

Python: Como se implementa una sentencia switch-case

En Python no se tiene la sentencia switch-case, por lo cual uno estaría tentado a implementarlo con varios if-else. En este artículo vemos una correcta implementación de la sentencia switch-case utilizando diccionarios.

Se observa la ventaja de rendimiento de utilizar diccionarios sobre un conjunto de sentencias if-else.

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Python vs R: ¿Cuál es mejor para la ciencia de datos?

Python vs R: ¿Cuál es mejor para la ciencia de datos?

En este artículo exploramos las características de Python con relación a R, y algunas características que hacen a Python como un lenguaje adecuado para la ciencia de datos. Características como:
– Fácil de utilizar
– Versatil
– Con librerías de visualización de datos
– Una gran comunidad
– Mejor soporte para Deep Learning

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Python Cali: Web Scrapy y Chatbots con Python

Python Cali: Web Scrapy y Chatbots con Python

El día de hoy Sábado 7 de octubre, se realizo el Meetup de Python Cali en el cual se revisaron dos temas relacionados:

– Introducción a Python Scrapy por parte de Guillermo Alvarez
– Implementación de Chatbots con Python por parte de Mauricio Collazo

En este artículo pueden revisar el contenido del Meetup de Python Cali.

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Machine Learning: 10 herramientas de código abierto

Cuando se quiere depurar correos, hacer reconocimiento facial, predicción en un gran conjunto de datos o reconocimiento de patrones, Machine Learniing es lo que se tiene que utilizar. La proliferación de software de código abierto hace que machine learning sea cada vez menos difícil de implementar tanto para una maquina como para una gran escala. Las siguientes herramientas de código abierto incluyen librerías para Python, R, C++, Java, Scala, Clojure, JavaScript y Go.

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Java uno de los lenguajes más eficientes en el uso de energía

Ser eficiente con el uso de la energía no es sólo un problema de hardware. El lenguaje de programación elegido puede tener grandes efectos en el consumo eficiente de energía. Revisaremos que es lo que hace que un lenguaje de programación sea eficiente en el uso de energía.

Los aspectos a considerar para la evaluación serán:
– Uso de energía
– Tiempo de procesamiento
– Uso de memoria

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