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    FoxPro sigue vivo décadas después: el software empresarial que Microsoft dejó atrás

    Visual FoxPro lleva más de una década sin soporte oficial de Microsoft, pero miles de empresas siguen usando aplicaciones de facturación, inventario y gestión construidas sobre esta plataforma. Repasamos su historia, desde la rivalidad con dBASE hasta la compra por Microsoft en 1992 y el moti...

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    Go nació porque Google tardaba horas en compilar: la apuesta de Ken Thompson por simplificar

    En 2007, algunos proyectos de C++ en Google tardaban horas en compilar. Ken Thompson, Rob Pike y Robert Griesemer diseñaron Go para atacar ese problema con un lenguaje deliberadamente simple, hoy la base de Docker, Kubernetes, Prometheus y Terraform.

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    Modelos estadísticos en R: regresión lineal, logística y GLMs con lm() y glm()

    R tiene integrados en base R los modelos estadísticos clásicos. Aprende a ajustar regresión lineal con lm(), regresión logística y Poisson con glm(), interpretar summary(), diagnosticar residuos, comparar modelos con AIC y predecir nuevos datos.

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    Álgebra lineal y computación numérica en Julia: arrays, matrices y BLAS nativo

    Julia llama directamente a BLAS/LAPACK sin capas de Python. Arrays multidimensionales, broadcasting con punto, factorizaciones LU/QR/SVD, matrices dispersas y vistas sin copia: computación numérica al máximo rendimiento.

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    Los traits de Rust que de verdad vas a usar todos los días

    Repaso practico de los diez traits de Rust mas frecuentes en codigo real: Display, Debug, From, Into, TryFrom, Clone, Copy, Default, Deref, Iterator, PartialEq, Ord, AsRef y las closures Fn, FnMut y FnOnce, con ejemplos comentados.

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    Data frames en R: manipulación de datos con base R y data.table de alto rendimiento

    El data frame es la estructura central de R para análisis de datos. Aprende a manipularlos con base R y con data.table, el paquete de alto rendimiento que usa modificación por referencia y puede ser 10 veces más rápido que dplyr en conjuntos de más de un millón de filas.

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    DataFrames.jl en Julia: análisis de datos al estilo pandas pero con rendimiento nativo

    DataFrames.jl lleva el análisis tabular de Julia con una API similar a pandas pero con tipos estrictos y compilación nativa. Filtrado, agrupaciones, joins y transformaciones con código real y comparativa de rendimiento.

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    Tidyverse en R: dplyr para manipular datos y ggplot2 para visualizarlos

    El tidyverse es la colección de paquetes R más usada en análisis de datos. Aprende a manipular tablas con dplyr usando filter, mutate, group_by y summarise, y a crear visualizaciones con la gramática de gráficos de ggplot2.

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    Tipos y multiple dispatch en Julia: el sistema que hace que el código genérico sea rápido

    El multiple dispatch de Julia elige qué función ejecutar según los tipos de todos los argumentos, no solo del primero. Esto permite código genérico con rendimiento de código especializado: cómo funciona y por qué importa.

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    R 4.5 en 2026: el lenguaje de referencia para estadística y ciencia de datos

    R lleva más de treinta años siendo la primera elección de estadísticos e investigadores. Repasamos la evolución desde R 4.0 hasta R 4.5, sus tipos base, el ecosistema CRAN con más de 22.000 paquetes y por qué sigue siendo insustituible para estadística seria.