React es una de las librerías más populares para crear interfaces web dinámicas y reactivas. Sin embargo, su uso requiere seguir unas buenas prácticas para evitar errores y problemas de rendimiento. En este artículo, te explicamos uno de los comportamientos más curiosos que puedes observar al desarrollar componentes React: la ejecución doble de algunas operaciones en los componentes. ¿Por qué ocurre esto? ¿Cómo evitarlo si es necesario? Sigue leyendo... [Más]

React presenta algunos aspectos en su comportamiento que pueden resultar poco intuitivos e incluso sorprendentes, sobre todo cuando no se tiene mucha experiencia. Si estás aprendiendo React, seguro que te puedes haber encontrado con estos 3 fallos, muy habituales, que cometemos cuando no conocemos a fondo los mecanismos de React. En este artículo te contamos cuáles son, por qué ocurren y cómo solucionarlos. [Más]

Los comentarios son una parte esencial de cualquier código, ya que permiten explicar el propósito, la lógica y las decisiones de diseño cuando desarrollamos. Nos facilitan entender el código y mantenerlo en el futuro tanto por otras personas como, por supuesto, por nosotros mismos. Sin embargo, escribir comentarios en React JSX puede ser un poco diferente a lo que estamos acostumbrados en otros lenguajes o frameworks y, aunque parezca una tontería, es una de las dudas más comunes cuando estamos empezando a trabajar con esta biblioteca de UI tan popular. En este post te explicamos cómo se crean. [Más]

Si bien es indudable que para practicar la disciplina de Machine Learning es necesario conocer Python, conocer también R como complemento de este proporciona una gran ventaja de productividad y capacidades sobre otras personas que solo conozcan Python. En especial, a la hora de hacer análisis exploratorio y acceder a la información, donde R destaca por su sencillez y capacidades, ya que es un lenguaje diseñado especialmente para ello. En este breve artículo te comentamos por qué creemos que deberías aprender ambos y te enseñamos un ejemplo de cómo para ciertas cosas R puede ser mejor que Python proporcionándote grandes ventajas frente a gente que solo conoce este último. [Más]

La máxima más famosa en Machine Learning y, en general, en todas aquellas disciplinas que se fundamentan en el uso de datos es: "Si entra basura, sale basura". Y es que no sólo llega con tener algoritmos buenos: hay que tener también datos buenos. Si no realizamos un análisis exploratorio previo de los datos podemos encontrarnos con muchos problemas y puede hacer que el algoritmo elegido sea mucho menos efectivo... Además puede aportarnos información muy relevante. Te lo explicamos con un ejemplo... [Más]

¿Cómo procesar imágenes con machine learning para reconocimiento y clasificación de objetos? La identificación de objetos en imágenes tiene múltiples aplicaciones: desde algo tan prosaico como identificar gatos o perros en fotografías, hasta la detección de tumores en pruebas diagnósticas o clasificar las piezas de una línea de producción según su calidad. En este vídeo práctico, nuestro tutor David Charte te explica desde cero cómo funcionan las técnicas de Deep Learning para clasificación automática de imágenes y cómo podemos utilizar Python y el paquete de Deep Learning Tensorflow (creado por Google) para lograrlo. [Más]

No es la primera vez que hablamos de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático en este blog. Ya conocemos los conceptos y algunas de las soluciones más curiosas que podemos crear con ellos. Sin embargo, aún no hemos explorado las posibilidades que nos pueden ofrecer de cara a una pequeña o mediana empresa. En este artículo te hablaremos de algunos ejemplos que no son difíciles de implementar en un negocio y pueden aportar cierta ventaja frente a los que no cuenten con estas tecnologías. [Más]

En un post anterior estudiamos los principales conceptos relacionados con la Inteligencia Artificial. Ya sabes que la IA es una herramienta multiusos que tiene muchas aplicaciones en diferentes campos de estudio y en la industria, como en robótica, medicina o marketing. En este post te presentaré algunos usos de la Inteligencia Artificial menos convencionales que tal vez te sorprendan. [Más]

En las anteriores partes de esta serie hemos trabajado con Jekyll y hemos visto todo el proceso de publicar gratuitamente páginas y blogs basados en este generador de sitios estáticos aprovechando Github. También vimos cómo extenderlo mediante plugins, cómo compilar todo en local para poder comprobarlo antes de subirlo a Internet, y cómo realizar el proceso de publicación automáticamente. Ahora vamos a ver cómo hacerlo en la práctica, para lo cual te dejamos este vídeo de David Charte en el que resume todo el proceso. [Más]

Ya conoces el proceso de construcción de un sitio estático utilizando el generador Jekyll de principio a fin. Además, Jekyll soporta el uso de plugins adicionales para generar algunos tipos de páginas automáticamente o modificar el comportamiento de distintas formas. Sin embargo, el uso de plugins está restringido en GitHub Pages por motivos de seguridad. Para aprovechar todas las posibilidades que nos ofrece el generador estático, vamos a aprender cómo automatizar el propio proceso de generación para GitHub Pages mediante un sistema de integración continua como Travis CI, y a extender la funcionalidad del sitio con distintos plugins. [Más]