Jose Chirinos

Jose Chirinos@josechirinoscbe

hace 7 meses

const ComponentName = () => { return ( <div> /* Your JSX here */ </div> ) }

export default ComponentName

Jose Chirinos@josechirinoscbe

hace 7 meses

Frontend

Parte visible de una aplicación o sitio web.
Interfaz con la que los usuarios interactúan directamente.
Incluye botones, menús, texto, imágenes y diseño visual.
Tecnologías comunes: HTML, CSS, JavaScript (y frameworks como React, Angular o Vue).

Backend

Parte no visible que gestiona la lógica y los datos.
Responsable de procesar solicitudes y manejar bases de datos.
Ejecuta la lógica del negocio y asegura la funcionalidad del frontend.
Tecnologías comunes: Node.js, Python, PHP, Java, Ruby, entre otros.

Jose Chirinos@josechirinoscbe

hace 7 meses

Frontend

Parte visible de una aplicación o sitio web.
Interfaz con la que los usuarios interactúan directamente.
Incluye botones, menús, texto, imágenes y diseño visual.
Tecnologías comunes: HTML, CSS, JavaScript (y frameworks como React, Angular o Vue).

Backend

Parte no visible que gestiona la lógica y los datos.
Responsable de procesar solicitudes y manejar bases de datos.
Ejecuta la lógica del negocio y asegura la funcionalidad del frontend.
Tecnologías comunes: Node.js, Python, PHP, Java, Ruby, entre otros.

Jose Chirinos@josechirinoscbe

hace 7 meses

Python es la opción más popular y versátil en Machine Learning debido a su enorme ecosistema de bibliotecas, su integración con otras tecnologías y su flexibilidad. Es especialmente adecuado para proyectos complejos, deep learning, y producción.

R, por otro lado, es más especializado en estadísticas y análisis de datos, y es una excelente opción si tu enfoque principal es el análisis estadístico o si estás trabajando en un entorno académico. Aunque tiene bibliotecas poderosas para Machine Learning, no tiene la misma cantidad de opciones o soporte para deep learning y aplicaciones más complejas.