class Developer:
def __init__(self):
self.name = "Ibar E. Vivas"
self.role = "Software Development Engineer"
self.primary_languages = ["Python 🐍", "Julia 🔴"]
self.interests = ["Scientific Computing", "Data Analysis", "HPC"]
self.currently_learning = ["Advanced Algorithms", "Distributed Systems"]
self.fun_fact = "I write code that's faster than my coffee gets cold ☕"
def say_hi(self):
print("¡Gracias por visitar mi perfil!")
print("Construyendo soluciones eficientes y elegantes 🚀")
me = Developer()
me.say_hi()💡 Apasionado por la computación científica y el desarrollo de alto rendimiento.
Especializado en Python para versatilidad y Julia para velocidad extrema.
Siempre buscando la intersección perfecta entre elegancia de código y eficiencia computacional.
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🎯 Especialidades:
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⚡ ¿Por qué Julia?
🎯 Uso en:
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Python • NumPy • Pandas • AST 🎯 Características:
📊 Impacto:
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Julia • Plots.jl • DataFrames.jl 🎓 Metodología:
📚 Contenido:
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Competencias:
Stack: Proyectos:
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Competencias:
Stack: Proyectos:
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Competencias:
Stack: Proyectos:
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# Desarrollo versátil y ecosistema maduro
ventajas_python = {
"velocidad_desarrollo": "Alta",
"ecosistema": "Maduro y completo",
"casos_uso": [
"APIs y servicios web",
"Machine Learning (sklearn, TF)",
"Scripting y automatización",
"Integración con legacy systems",
"Prototipado rápido"
],
"fortalezas": [
"Time-to-market reducido",
"Gran cantidad de librerías",
"Comunidad enorme",
"Curva de aprendizaje suave"
]
}💡 Cuándo elegir Python:
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# Performance extremo y elegancia matemática
ventajas_julia = Dict(
"velocidad_ejecucion" => "Cercana a C/Fortran",
"sintaxis" => "Expresiva y matemática",
"casos_uso" => [
"Computación científica",
"Optimización numérica",
"Simulaciones complejas",
"Procesamiento paralelo",
"HPC (High Performance Computing)"
],
"fortalezas" => [
"Multiple dispatch",
"JIT compilation",
"Paralelismo nativo",
"Composability"
]
)⚡ Cuándo elegir Julia:
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| 🏗️ ARQUITECTURA HÍBRIDA | ||
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🐍 PYTHON LAYER Interfaz & Orquestación FastAPI → APIs RESTful Pandas → Preparación de datos Scikit-learn → ML preprocessing Matplotlib → Visualización |
PyCall PyJulia |
🔴 JULIA LAYER Cómputo Intensivo Optimization.jl → Algoritmos DifferentialEquations.jl → Simulaciones DataFrames.jl → Procesamiento masivo Parallel → Computación distribuida |
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✨ Resultado: Desarrollo Rápido + Performance Extremo ✨ |
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💡 Casos de Uso Reales:
🔹 API en FastAPI que llama funciones Julia para cálculos
🔹 Notebooks Jupyter con kernels Python y Julia
🔹 Preprocesamiento en Pandas, análisis pesado en Julia
🔹 Visualización en Matplotlib, simulaciones en Julia
📖 Legibilidad First Código que se lee como prosa "Programs must be written for people to read" |
⚡ Optimización Inteligente Basada en profiling, no intuición "Premature optimization is evil" |
📝 Documentación Exhaustiva Código autodocumentado + comentarios "Code tells you how, comments tell you why" |
✅ Testing Integral Confianza para refactorizar "Tests are the programmer's stone" |
- DRY (Don't Repeat Yourself): Abstracciones claras y reutilizables
- KISS (Keep It Simple): Soluciones simples primero, complejas solo si es necesario
- YAGNI (You Aren't Gonna Need It): No código especulativo
- Clean Code: Nombres descriptivos, funciones pequeñas, responsabilidad única
- Test First: TDD cuando sea apropiado, coverage alto siempre
- Refactor Fearlessly: Con tests, mejora continua sin miedo
Interesado en proyectos de:
- 🔬 Computación científica y análisis numérico
- 📊 Análisis de datos y sistemas de optimización
- 🚀 Desarrollo de herramientas de alto rendimiento
- 🎓 Creación de contenido educativo técnico (Python/Julia)
- 🏗️ Arquitectura de software escalable
- 🤖 Machine Learning en producción
¡Hagamos que el código vuele! |
Siempre aprendiendo |
Open Source Contributor |
✨ Donde la elegancia matemática encuentra la velocidad computacional ✨
🤝 Python • Julia • Scientific Computing 🤝