F# para Data Science: Rompiendo límites con tipado fuerte y pipelines expresivos

¿Crees que ya lo has visto todo en ciencia de datos con Python?
Prepárate para desmontar tus certezas. En esta charla exploraremos F#, el lenguaje funcional del ecosistema .NET que está empezando a colarse en los flujos de trabajo de científicos que buscan más seguridad, más velocidad y menos bugs.
Descubrirás cómo su tipado fuerte y expresivo, junto a sus pipelines funcionales, permiten escribir análisis de datos más claros, correctos y mantenibles. Además, veremos cómo combinar la elegancia de F# con la potencia de toda la plataforma .NET:

• Interoperabilidad total con C#
• Uso de librerías de machine learning
• Integración con herramientas científicas
• Rendimiento que sorprende incluso a los fans más fieles de Python

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Contenido de la charla

• Por qué F# es una alternativa real a Python para ciencia de datos
• Pipelines funcionales: del “spaghetti code” a la fluidez expresiva
• Tipado fuerte que detecta problemas antes de que se conviertan en bugs
• Interoperabilidad con C#: cómo aprovechar todo .NET sin renunciar al estilo funcional
• Machine learning con F#: librerías y frameworks disponibles
• Caso de uso real: análisis de datos biológicos con F# en iGEM UMA

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Si te interesa escribir código más robusto y elegante, esta charla te va a cambiar la forma de pensar. Porque la ciencia de datos no tiene por qué ser una lucha constante contra errores silenciosos, notebooks ilegibles y tipos inciertos.
Descubre cómo F# puede convertirse en tu nueva navaja suiza para analizar, modelar y crear soluciones científicas con muchísima menos fricción.

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Público objetivo
Desarrolladores, científicos de datos e ingenieros interesados en explorar nuevas herramientas y enfoques para la ciencia de datos. Especialmente quienes buscan mejorar la calidad, mantenibilidad y rendimiento de sus análisis y modelos mediante el uso de lenguajes funcionales y tipados.