Nicolas Bortolotti

El análisis de datos masivo resulta muy interesante cuando podemos validar hipótesis rápidamente. En este caso nuestra pregunta central, propone descubrir los servicios de salud más demandados en los último 4 años y ver si nuestra cobertura de salud cubre los mismos. Estudiaremos la demanda de los egresos hospitalarios por tipo y utilizaremos d atos oficiales de la Secretaría de Salud con licencia abierta. Link (portal de datos abiertos con todas las especificaciones de los datos). Vamos a procesar los datos con #BigQuery(en el TableID de la Fig.1 está el camino para si quieren utilizar los datos) Fig.1 ¿De cuanto es la muestra? 14,128,192 MM Trabajando solo los egresos de los datos publicados por la #SecretaríaSalud #Mx. Fig.2 Utilicé VMs de Google ComputeEngine, y #bq para la carga de los datos a #BigQuery ¿Será importante incorporar en nuestros servicios de salud elementos como obstetricia/ginecología/pediatría? Fig.3 Vamos por l...

Quería compartir con toda la comunidad una plataforma totalmente #OpenSource que lanzamos esta semana con estilo latino. El avance de la educación virtual abierta y colaborativa fue siempre un desafío personal, hace 10 meses atrás iniciamos este proyecto abierto para entregar de forma libre esta herramienta escalable, social y colaborativa. #ContentBox propone un modelo que utiliza tecnología de nube y facilita un entorno amistoso al ambiente mobile para la distribución de contenidos. Uno de los desafíos de diseño fue el representar 3 ambientes en la presentación de contenidos [Web en general, tabletas y móviles tradicionales] Fig.1 Interfaz Web general Con elementos simples, filtro y barra de búsqueda #ContentBox simplifica la navegabilidad de contenidos. Fig. 2 Interfaz Tablet En la Fig.2 podemos un modelo amistoso para la visualización en tabletas. Fig.3 Interfaz móviles Finalmente como muestra la Fig.3 el diseño sobre móviles para poder visualizar el mism...

Hace unos días tuve que afrontar un desafío para procesar una cierta cantidad de archivos y portarlos #BigQuery para luego ejecutar algunas consultas a estos conjuntos de datos masivos. El objetivo proponía utilizar el raw data de stack exchange propuesto en este [ link ]. Ahi comenzaron los problemas, los archivos inicialmente utilizan 7z como modelo de compresión. Pero esto es simple de resolver, ahora en su interior tenemos archivos xml y como #BigQuery ingiere datos en json o csv, primera barrera. El trabajo con json en primera instancia parecía razonable pero el trabajo sobre el esquema es una tarea laboriosa. Entonces el paso fue directo para procesar desde xml a csv. Hay varias opciones, pero para archivos pequeños.. el desafío final es trabajar con archivos de más de 2GB hay opciones de archivo de más de 10 GB. Entonces aquí inicia la historia de  XmlCsvBigConvert, proyecto open source, en modo herramienta de consola desarrollado en #python que propone la rápida tr...

El aporte al código libre y abierto es un escenario de gran amplitud para fortalecer una visión innovadora en el desarrollo de soluciones tecnológicas actuales. En esta oportunidad en el marco de la Conferencia Internacional de Software Libre y Código Abierto he disfrutado de un panel junto a grandes referentes del concepto a nivel mundial como Jon ‘maddog’ Hall, director ejecutivo de Linux Internacional ( www.li.org ) y Bryan House vicepresidente de comercialización de productos en Acquia analizando "Las claves para la gestión exitosa de un proyecto de SW Libre". Además tuve la posibilidad de exponer la conferencia " Pasión de los Desarrolladores en el Ecosistema Google. Tema central: Proyecto DART " remarcando una visión del ecosistema desde nuestras soluciones, con el tremendo aporte al código libre y abierto. El jueves 10 de mayo por la tarde, realizamos la mesa redonda junto a  Jon ‘maddog’ Hall y Bryan House donde moderó la conversación fluidamente Danie...