Decimotercera entrega de BermejaSat: realización del ensayo telemétrico por cable (Tethered Test). Incluye la calibración del punto cero de altitud en la Heltec V3.2, renderizado OLED en tamaño uniforme, envío USB-Serie y la Estación Terrena en Python con gráficas y Caja Negra.
Duodécima entrega de BermejaSat: implementación integral del sistema de telemetría usando ESP-NOW a 2.4 GHz. Incluye emisor CanSat con BMP280 y pantalla OLED completa, receptor hardware y Estación Terrena en Python con gráficas y Caja Negra CSV.
Octava entrega de BermejaSat: creamos una Estación Terrena gráfica en Python utilizando Matplotlib y PySerial. Implementamos un simulador Hardware-in-the-Loop (HIL) en la placa ESP32 para visualizar el descenso del CanSat en tiempo real.
Guía paso a paso para construir un agente de Inteligencia Artificial 100% local, privado y sin costes de API mediante la técnica de Function Calling (Tool Calling). Utilizando Qwen 2.5 3B en LM Studio y un servidor con FastAPI, el proyecto enseña a conectar un LLM con herramientas ejecutables en Python (cálculo matemático, sensores y generación de gráficos con Matplotlib) mostrando además la trazabilidad de los datos en tiempo real.
Sesion final del Proyecto Florence Nightingale: se visualiza la evolucion mensual de muertes por enfermedad, heridas y otras causas durante la guerra de Crimea, se identifica el punto de inflexion tras la llegada de la Comision Sanitaria en 1855, y se reconstruye una version simplificada del famoso diagrama de la rosa de Nightingale con matplotlib en coordenadas polares.
Sesion 1 del Proyecto Florence Nightingale, un mini proyecto de solo dos sesiones centrado en visualizacion de datos en vez de clasificacion: presentacion de la pionera de la estadistica britanica y carga directa (sin descarga) de sus datos reales de mortalidad de la guerra de Crimea, con una primera comparacion simple entre muertes por enfermedad y por heridas de combate.
Cuarta entrega de METIS: un tipo de gráfica nuevo para contar cuánta gente hay en cada grupo y un aviso que pregunta por qué están tan desiguales. Con un ejercicio completo de aula sobre sesgo de selección —una olimpiada de programación con datos calibrados a las cifras reales de participación femenina en Informática— y la paradoja de Simpson en los datos reales de Berkeley 1973, incluida la conclusión de los autores que casi siempre se cita mal.
Cuarta entrega de METIS: un tipo de gráfica nuevo para contar cuánta gente hay en cada grupo y un aviso que pregunta por qué están tan desiguales. Con un ejercicio completo de aula sobre sesgo de selección —una olimpiada de programación con datos calibrados a las cifras reales de participación femenina en Informática— y la paradoja de Simpson en los datos reales de Berkeley 1973, incluida la conclusión de los autores que casi siempre se cita mal.
Tercera entrega de METIS: gráficas con matplotlib desde un catálogo cerrado, y avisos que miden con números exactos cuánto deforma cada opción del eje. Con un ejercicio completo de aula sobre dos conjuntos de datos —el CO₂ real de Mauna Loa y horas de móvil frente a notas— donde el mismo truco de gráfica da resultados opuestos.