Works in progress
Esta sección es un cajón de sastre digital
que contiene análisis sobre temas específicos que me interesan, o me preocupan, divertimentos, gimnasia de datos, repescas de mis archivos, reflexiones... Aunque originalmente son artículos de consumo interno, he decidido compartirlo porque pueden ser útiles a muchos lectores, o bien por su contenido, o bien por el código utilizado.
Destacado ►
Especial COVID19 Destacado ►
buscOSINT Cuando el tema se presta se incluyen fuentes, datos y código.
Algunas de estas páginas se irán actualizando y corrigiendo según los datos, pero tienen el alcance que tienen, no pretenden ser análisis científicos profundos, aunque aún menos un desfase de la realidad.
Clave:
Entradas terminadas
, o que no tengo planes de retocar.
Entradas incompletas
pero que tienen ya suficiente contenido para ser publicadas.
Entradas para el cajón de sastre que hay dentro del cajón de sastre.
Seguimiento del `COVID-19` - Despliegue en `Netlify`
Seguimiento del `COVID-19` - Despliegue en `AWS`
Estudio de Seroprevalencia ENE-Covid19
15M-Carta a los jóvenes contra el Cambio Climático
Recopilación de gráficos importantes en el debate climático
Buscador de recursos de Inteligencia de fuentes abiertas (OSINT
) entre una recopilación manual de las mejores páginas sobre el tópico.
La V.0.1
obtuvo la segunda plaza en el Hackathon 2020 de IntelCon. 🥈🎉
PROTOTIPOS
- Última versión: V.0.5
Toda colaboración es bienvenida a través de este repositorio
¿Por qué no se pueden medir pequeños desplazamientos con los acelerómetros de los teléfonos móviles?
Conversor de números arábigos a romanos y viceversa
Galería adaptativa con jQuery lightGallery
Si tenemos datos, veamos los datos.
Si todo lo que tenemos son opiniones, vamos con la mía.
La frase es de Jim Barksdale y sintetiza muy bien un principio que creo esencial: si de los datos no puedes sacar conclusiones sólidas, eres carne de, entre otros, el letal sesgo de confirmación. Y en tal caso, puestos a elegir, me quedo con mi propia opinión.
Sólo hay algo peor para nuestra percepción de la realidad que los malos datos
, y son las malas interpretaciones de datos buenos
. En ambos casos se llega a conclusiones espurias, pero en el 2º caso además hay irremediablemente incompetencia
, maldad
o estupidez
, a menudo una combinación de las 3
.
Y el que esté libre de pecado, que tire la primera piedra.
Gracias por su visita.
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