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Data Science & Copilot: Explorando Datos de Salud en México

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En México, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) pone a nuestra disposición una vasta cantidad de datos abiertos sobre salud pública. Estos conjuntos de datos representan una mina de oro para la investigación, pero a menudo, su análisis inicial puede ser un proceso largo y laborioso. ⏳ Aquí es donde entra en juego la tecnología de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) . ¿Qué pasaría si una IA pudiera actuar como un verdadero copiloto en este proceso, ayudándonos a explorar estos datos y a descubrir patrones de forma más rápida y eficiente? En este post, vamos a ver cómo una herramienta como Copilot puede acelerar la investigación en salud y la ciencia de datos, y por qué se está convirtiendo en un aliado indispensable para los data scientists. Sobre el dataset Para este ejercicio, vamos a usar un dataset público del INEGI que contiene información valiosa sobre temas de salud. Estos datos son cruciales para entender la demografía, la prevalencia de enfermeda...

Estructuras en programación, ejemplo de Metodo burbuja con Python

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Como hemos visto en post anteriores la programación es una abstracción de algo o la simulación o semejanza al comportamiento de un proceso en esta ocasión vamos a ver como es que podemos guardar datos y procesarlos en programación. Los tipos de estructuras más comunes son: Pila Cola Arboles Arreglos o Matrices unidimensional y N-dimensional Grafos  U na pila y Cola son como un torre de cubos lo que las diferencia es la forma en que se leen los datos de una Cola se toma el que está hasta arriba y se dice que es el primero en entrar es el primero en salir o un FIFO. Una Pila es el último en entrar es el primero en salir o LIFO Para fines prácticos la Cola es como una fila en el supermercado y la pila es como cuando guardan su ropa limpia y se ponen siempre lo último que lavaron. Estas estructuras nos sirven porque por ejemplo en un banco, supermercado si quisiéramos implementar un sistema de turnos tendríamos que abstra...

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