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¿Podría ser realmente el final de otro año? Llevamos mucho tiempo publicando resúmenes anuales, y esta recta final todavía, de algún modo, nos sigue sorprendiendo.
Cada año se siente agitado, por supuesto. Pero estamos bastante seguros de que nunca hemos estado más ocupados, ¡de la mejor manera posible! – que en 2025, ya sea reconstruyendo TDS como una publicación independiente, repitiendo nuestro Programa de Pago a Autores o manteniendo la determinación de publicar los mejores artículos de expertos en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Al final de un año tan monumental, estamos encantados de destacar las historias que se destacaron entre los cientos que hemos publicado, y nuestra celebración de las lecturas obligadas de 2025 refleja la diversidad de temas y experiencias que cubren nuestros autores.
Cada año, un nuevo y apasionante conjunto de herramientas captura inevitablemente la imaginación de los profesionales; Después de los LLM en 2023 y RAG en 2024, este ha sido, sin lugar a dudas, el Año del Agente (y marcos complementarios como MCP y la ingeniería contextual).
Más allá de la IA agente, Python continuó su largo reinado como lenguaje de programación esencial, y tanto nuestros autores como lectores se concentraron en mantener sus habilidades actualizadas en un mercado laboral competitivo.
Antes de explorar los artículos que más resonaron entre nuestros lectores este año, nos gustaría tomarnos un momento para agradecerles por confiarnos su curiosidad y a nuestros autores por acompañarnos en nuestro nuevo hogar.
Agentes, agentes y más agentes
Si bien la IA agente no fue del todo nueva este año, ¡ya apareció como tema de tendencia en nuestro resumen anual anterior! – su alcance y estatus general crecieron exponencialmente. Aquí están las noticias más destacadas sobre la tecnología insignia de 2025.
Cómo diseñar mi primer agente de IA
En 2025, todos los que trabajaban en, alrededor o con IA querían saber qué son los agentes y cómo aprovechar su poder. El exitoso tutorial de Fabiana Clemente respondió a esta necesidad con pautas claras y prácticas que se pueden personalizar para contextos y casos de uso específicos.
Una guía para desarrolladores para crear IA escalable: flujos de trabajo frente a agentes
Una inmersión magistral en profundidad de Hailey Quach, quien analiza las compensaciones entre agentes autónomos y flujos de trabajo orquestados y las situaciones en las que se requieren agentes.
LangGraph 101: construyamos un agente de investigación profunda
Como explica Shuai Guo, “Crear agentes LLM que realmente funcionen en la práctica no es una tarea fácil”, lo que explica por qué una guía accesible como esta resonó entre tantos lectores.
IA agente: sistemas de un solo agente frente a sistemas de múltiples agentes
Los agentes de IA vienen en varios tipos y podemos usarlos para una amplia gama de tareas. Ida Silfverskiöld se centra en una distinción clave a tener en cuenta.
Agentes de IA desde cero: agentes únicos
Confiando únicamente en Python y Ollama, Mauro Di Pietro compartió uno de los tutoriales prácticos más destacados del año pasado, mostrándonos cómo construir un agente funcional.
Habilidades imprescindibles, crecimiento profesional y otros temas de actualidad
Desde los conceptos más recientes que generan expectación hasta las áreas imperecederas que mantienen competitivos a los profesionales de datos y ML en un panorama laboral desafiante, nuestros principales autores cubrieron una impresionante variedad de temas y preguntas.
Cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático (paso a paso), por Egor Howell
Nuestro artículo más leído de 2025 presenta una guía integral para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático.
Gané $10,000 en una competencia de aprendizaje automático: aquí está mi estrategia completa, por Claudia Ng
Guía completa para la selección de funciones, optimización de umbrales y arquitectura de redes neuronales para competiciones de aprendizaje automático.
Ingeniería Rápida Avanzada para Proyectos de Ciencia de Datos, por Sara Nobrega
En la parte 2 de la popular serie de Sara, aprendemos todo sobre la ingeniería rápida de funciones, modelado y evaluación.
¿RAG está muerto? El auge de la ingeniería de contexto y las capas semánticas para la IA agente, por Steve Hedden
Cómo está evolucionando la generación con recuperación aumentada desde canalizaciones estáticas hasta sistemas gobernados y conscientes del contexto que hacen que la IA sea más explicable, confiable y escalable.
Tutorial del protocolo de contexto modelo (MCP): cree su primer servidor MCP en 6 pasos, por Destin Gong
Una guía paso a paso para desarrollar un servidor MCP de código a diagrama personalizado.
Pitón, para siempre
Las tendencias y las palabras de moda van y vienen, pero la capacidad de codificar en Python es más relevante que nunca. Aquí están nuestras principales lecturas centradas en Python del año pasado.
Construyendo un tablero moderno con Python y Taipy, por Thomas Reid
De un autor que ha publicado muchos artículos virales de Python sobre TDS (¡asegúrese de volver a visitar algunas de las otras historias de Tom!) llega una guía para crear una aplicación de datos front-end.
Cómo reducimos los costos de LLM en un 90% con 5 líneas de código, por Uri Peled
Cuando el código limpio oculta ineficiencias: lo que aprendimos al corregir algunas líneas de código y ahorrar un 90 % en el costo de un LLM.
Implementando la máquina de café en Python, por Mahnoor Javed
Una guía paso a paso para principiantes sobre cómo codificar una cafetera (y aprender sobre declaraciones condicionales, bucles y diccionarios de Python a lo largo del camino).
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