Checklist: Antes de empezar un proyecto de ML
10 preguntas que debes responder antes de escribir una línea de código en un proyecto de machine learning.
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Herramientas, plantillas y recursos gratuitos que uso y comparto.
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Guías paso a paso para tareas comunes de datos e IA
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Validaciones esenciales para asegurar que tus datos están listos para análisis o modelado.
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Template: Estructura de proyecto de Data Science
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Código abierto y snippets útiles
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Colección de utilidades Python para validación de datos, logging y configuración de pipelines.
Python / PyPI Ver en GitHub (Próximamente)SQL Snippets Collection
Queries SQL comunes para análisis: cohortes, funnels, métricas de retención y más.
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Prompts efectivos para diferentes casos de uso con LLMs: análisis, código, documentación.
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