Python con IA no es una profesión: elige el flujo de trabajo que puedes demostrar en tu portafolio
Una vacante menciona Python. Otra pide consumo de APIs. Una tercera habla de ETL, Power BI e inteligencia artificial. Una
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La pantalla se ve correcta, la respuesta de la IA llega y el proyecto parece listo para enseñarlo. Después abres
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Aprende a diseñar un contrato de frescura para tus respuestas HTTP: vida útil clara, revalidación con ETag/Last-Modified e invalidación explícita. Incluye árbol de troubleshooting y tabla de headers.
Aprende a diseñar logging en Python con propósito: autopsia de un incidente realista, taxonomía de niveles y contexto útil. Configura handlers, formatos y filtros sin caer en ruido.
Un árbol de diagnóstico y escenarios prácticos para decidir con seguridad entre git restore, git reset y git revert. Aprende a deshacer sin romper historial público y recupera errores comunes con pasos verificables.
Entiende qué hacen el DOM, CSSOM, render tree, layout y paint, y aprende a diagnosticar la primera pantalla antes de aplicar optimizaciones al azar.
Las anotaciones de tipo mejoran el diseño y las herramientas, pero no sustituyen la validación en tiempo de ejecución. Aprende a separar cada responsabilidad.
Una guía práctica para mejorar la accesibilidad desde HTML semántico, teclado, etiquetas y foco antes de añadir atributos ARIA.
fetch() solo rechaza su Promise en errores de red, nunca en códigos HTTP como 404 o 500. Descubre por qué y cómo corregirlo.