Claude Paugh

En ciencia y análisis de datos, garantizar la calidad de los datos es fundamental. Una calidad deficiente puede generar información engañosa, malas decisiones y una pérdida significativa de confianza en los procesos basados en datos. Una herramienta valiosa para ayudar a los profesionales de datos a mantener altos estándares de precisión es el marco Great Expectations . En esta publicación, exploraremos cómo implementar Great Expectations en Python, junto con ejemplos prácticos de código para ay

Las empresas dependen en gran medida de metodologías eficaces de procesamiento de datos. Dos de los enfoques más destacados son ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar). Comprender las diferencias entre estas dos metodologías es esencial para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de datos. En esta guía, exploraremos los detalles de ETL y ELT, destacando sus respectivas ventajas y desventajas, e identificando los escenarios donde cada enfoque

Los algoritmos de ordenamiento son esenciales en informática y programación. Permiten organizar los datos en un orden específico, mejorando la eficiencia y la usabilidad. En esta publicación, compararemos varios algoritmos de ordenamiento implementados en Python, Java y Rust. No incluimos C++, ya que suele ser el lenguaje con mejor rendimiento, pero se utiliza para la manipulación y el procesamiento de datos en ingeniería de datos.