El avance de la supercomputación y la analítica de datos en campos tan dispares como las redes sociales o la atención al cliente está fomentando que una parte de la inteligencia artificial (IA) se enfoque en desarrollar algoritmos capaces de procesar y generar un lenguaje natural.

Para poder llevar a cabo esta tarea en un contexto como el actual, tener acceso a un heterogéneo listado de bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural es clave para diseñar soluciones IA eficaces y funcionales de forma ágil. Estos archivos de código fuente, que se utilizan para desarrollar software, facilitan la programación al proporcionar funcionalidades comunes, resueltas previamente por otros desarrolladores, evitando duplicidades y minimizando los errores.

Así y con el objetivo de fomentar la compartición y reutilización para diseñar aplicaciones y servicios que aporten valor económico y social, desglosamos cuatro conjuntos de bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural, divididas en base al lenguaje de programación utilizado.

Librerías para Python

Idóneas para codificar utilizando el lenguaje de programación Python. Al igual que sucede con los ejemplos disponibles para otros lenguajes, estas librerías cuentan con gran variedad de implementaciones que permiten al desarrollador crear una nueva interfaz por su propia cuenta.

Algunos ejemplos son:

NLTK: Natural Language Toolkit

• Descripción: NLTK ofrece interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos como WordNet, junto con un conjunto de bibliotecas de procesamiento de textos. Permite realizar tareas de preprocesado de texto, entre las que encontramos, la clasificación, tokenización, lematización o la exclusión de stop words, el análisis sintáctico y el razonamiento semántico.

• Materiales de apoyo: Una de las secciones más interesantes para consultar información y resolver dudas es el apartado dedicado a las preguntas frecuentes. Puedes encontrarlo en este enlace. También tiene disponible ejemplos de uso y una wiki.

Gensim

• Descripción: Gensim es una biblioteca Python de código abierto para representar documentos como vectores semánticos. La diferencia principal respecto al resto de librerías de lenguaje natural para Python reside en que Gensim es capaz de identificar automáticamente la temática del conjunto de documentos a tratar. También permite analizar la similitud entre ficheros, algo realmente útil cuando utilizamos la librería para realizar búsquedas.
• Materiales de apoyo: En la sección de Documentación de su página web, es posible encontrar materiales didácticos enfocados a tres áreas muy concretas. Por un lado, hay una serie de tutoriales dirigidos a aquellos programadores que nunca antes han utilizado este tipo de bibliotecas. Existen lecciones formativas orientadas a cuestiones específicas del lenguaje de programación, una serie de guías cuyo objetivo es resolver las dudas que surgen ante determinados problemas y también una sección dedicada únicamente a las preguntas frecuentes

Librerías para JavaScript

Las librerías de JavaScript sirven para diversificar el abanico de recursos que pueden utilizar los programadores y desarrolladores web que hacen uso de este lenguaje. Puedes elegir entre los siguientes ejemplos propuestos a continuación:

Apache OpenNLP

• Descripción: La biblioteca Apache OpenNLP es un conjunto de herramientas basadas en el aprendizaje automático para el procesamiento de textos en lenguaje natural. Es compatible con las tareas básicas de programación de lenguaje natural, tokenización, segmentación de frases, el etiquetado de las partes de un discurso, la extracción de entidades con nombre o la detección de idiomas, entre otras muchas.
• Materiales de apoyo: Dentro de la categoría General de su web, encontramos un subapartado denominado Books, Tutorials and Talks  donde se proporcionan una serie de charlas, tutoriales y publicaciones destinadas a resolver las dudas de los programadores. Igualmente, en la categoría Documentation disponen de distintos manuales de uso.

NLP.js

• Descripción: NLP.js está dirigida a node.js, un entorno de ejecución de JavaScript de código abierto. Admite 41 idiomas de forma nativa e, incluso, puede ampliarse hasta 104 idiomas con el uso de Bert embeddings. Se trata de una librería utilizada principalmente para la construcción de bots, el análisis de sentimiento o la identificación automática del lenguaje, entre otras funciones. Precisamente por esta razón, es una librería a tener en cuenta para la construcción de chatbots.
• Materiales de apoyo: Dentro de su perfil alojado en el portal de código Github ofrecen un apartado de preguntas frecuentes y otro de ejemplos de uso que pueden resultar útiles a la hora de hacer uso de la librería para desarrollar una app o servicio.

Natural

• Descripción: Al igual que NLP.js, Natural también facilita el procesamiento del lenguaje natural para node.js. Ofrece una variada gama de funcionalidades como la tokenización, coincidencia fonética, frecuencia de términos (TF-IDF) y la integración con la base de datos WordNet, entre otras.
• Materiales de apoyo: Al igual que la anterior biblioteca, esta librería tampoco tiene web propia. En su perfil de Github, dispone de contenidos de apoyo como ejemplos de casos de uso desarrollados anteriormente por otros programadores.

Wink

• Descripción: Wink es una familia de paquetes de código abierto para el análisis estadístico, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático en NodeJS. Ha sido optimizada para lograr un equilibrio entre rendimiento y precisión, lo que hace que el paquete pueda manejar grandes cantidades de texto en bruto a una alta velocidad.

• Materiales de apoyo: Acceder a los tutoriales desde su página web resulta muy intuitivo ya que una de las categorías que tiene el mismo nombre recoge precisamente este tipo de contenido divulgativo. En ella es posible encontrar guías de aprendizaje divididas según el nivel de experiencia del programador o de la parte del proceso en el que esté inmerso.

Librerías para R

En este último apartado aglutinamos las bibliotecas específicas para construir una web, aplicación o servicio utilizando el lenguaje de codificación R. Algunas de ellas son:

koRpus

• Descripción: Se trata de un paquete de análisis de textos capaz de detectar el idioma de manera automática y diversos índices de diversidad léxica o legibilidad, entre otras funciones. Además, incluye el plugin RKWard que proporciona cuadros de diálogo gráficos para sus funciones básicas.
• Materiales de apoyo: koRpus ofrece una serie de directrices enfocadas a su instalación y aglutinadas en el documento Read me que puedes encontrar en este enlace. Igualmente, en el aparado News están disponibles las actualizaciones y cambios que se han ido realizando en las sucesivas versiones de la librería. 

Quanteda

• Descripción: Esta biblioteca ha sido diseñada para que los programadores que utilizan R apliquen técnicas de procesamiento de lenguaje natural a sus textos desde la versión original hasta la obtención de los resultados finales. Por ello, su API ha sido desarrollada para permitir un análisis potente y eficiente con un mínimo de pasos, reduciendo así las barreras de aprendizaje, al procesamiento del lenguaje natural y el análisis cuantitativo de textos.
• Materiales de apoyo: Ofrece como material de apoyo principal esta guía de inicio rápido. A través de ella, es posible seguir las instrucciones principales para no cometer ningún error. Incluye también varios ejemplos que pueden servir para comparar resultados.

Isa - Natural Language Processing

• Descripción: Esta librería se basa en el análisis semántico latente que consiste en crear datos estructurados a partir de una colección de textos no estructurados.

• Materiales de apoyo: En el apartado dedicado a la documentación, podemos encontrar información útil para el desarrollo.

Librerías para Python y R

Hablamos de librerías para Python y R para referirnos a aquellas que son compatibles para codificar utilizando ambos lenguajes de programación.

spaCy

• Descripción: Es una herramienta muy útil para preparar textos que, posteriormente, serán empleados en otras tareas de aprendizaje automático. Además, permite aplicar modelos lingüísticos estadísticos para resolver diferentes problemas de procesamiento del lenguaje natural.

• Materiales de apoyo: spaCy ofrece una serie de cursos online divididos en distintos capítulos y que podrás encontrar aquí. A través de los contenidos compartidos en NLP Advanced podrás seguir paso a paso las utilidades de esta biblioteca, ya que cada capítulo se centra en una parte del procesamiento del texto. Si aún quieres aprender más sobre esta librería, te recomendamos leer este artículo de Alejandro Alija sobre su experiencia probando esta biblioteca.

En este artículo hemos compartido una muestra de algunas de las librerías más populares para el procesamiento del lenguaje natural. Aun así, conviene subrayar que se trata de una mera selección.

Por todo ello, si conoces de alguna otra librería de interés que quieras recomendarnos, puedes dejarnos un mensaje en comentarios o envíanos un correo electrónico a dinamizacion@datos.gob.es

 

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Contenido elaborado por el equipo de datos.gob.es.

Las librerías de programación hacen referencia a los conjuntos de archivos de código que han sido creados para desarrollar software de manera sencilla. Gracias a ellas, los desarrolladores pueden evitar la duplicidad de código y minimizar errores con mayor agilidad y menor coste. Existen multitud de librerías, enfocadas en distintas actividades. Hace unas semanas vimos algunos ejemplos de librerías para la creación de visualizaciones, y en esta ocasión nos vamos a centrar en librerías de utilidad para tareas de aprendizaje automático (Machine Learning).

Estas librerías son altamente prácticas a la hora de implementar flujos de Machine Learning. Esta disciplina, perteneciente al campo de la Inteligencia Artificial, utiliza algoritmos que ofrecen, por ejemplo, la capacidad de identificar patrones de datos masivos o la capacidad de ayudar a elaborar análisis predictivos.

A continuación, te mostramos algunas de las librerías de análisis de datos y Machine Learning más populares que existen en la actualidad para los principales lenguajes de programación, como Python o R:

Librerías para Python

NumPy

• Descripción:

Esta librería de Python está especializada en el cálculo matemático y en el análisis de grandes volúmenes de datos. Permite trabajar con arrays que permiten representar colecciones de datos de un mismo tipo en varias dimensiones, además de funciones muy eficientes para su manipulación.

• Materiales de apoyo:

Aquí encontramos la Guía para principiantes, con conceptos básicos y tutoriales, la Guía del usuario, con información sobre las características generales, o la Guía del colaborador, para contribuir al mantenimiento y desarrollo del código o en la redacción de documentación técnica. NumPy también cuenta con una Guía de referencia que detalla funciones, módulos y objetos incluidos en esta librería, así como una serie de tutoriales para aprender a utilizarla de forma sencilla.

Pandas

• Descripción:

Se trata de una de las librerías más utilizadas para el tratamiento de datos en Python. Esta herramienta de análisis y manipulación de datos se caracteriza, entre otros aspectos, por definir nuevas funcionalidades de datos basadas en los arrays de la librería NumPy. Permite leer y escribir fácilmente ficheros en formato CSV, Excel y especificar consultas a bases de datos SQL.

• Materiales de apoyo:

Su web cuenta con diferentes documentos como la Guía del usuario, con información básica detallada y explicaciones útiles, la Guía del desarrollador, que detalla los pasos a seguir ante la identificación de errores o sugerencia de mejoras en las funcionalidades, así como la Guía de referencia, con descripción detallada de su API. Además, ofrece una serie de tutoriales aportados por la comunidad y referencias sobre operaciones equivalentes en otros softwares y lenguajes como SAS, SQL o R.

Scikit-learn

• Descripción:

Scikit-Learn es una librería que implementa una gran cantidad de algoritmos de Machine Learning para tareas de clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad. Además, es compatible con otras librerías de Python como NumPy, SciPy y Matplotlib (Matpotlib es una librería de visualización de datos y como tal está incluida en el artículo anterior).

• Materiales de apoyo:

Esta librería cuenta con diferentes documentos de ayuda como un Manual de instalación, una Guía del Usuario o un Glosario de términos comunes y elementos de su API. Además, ofrece una sección con diferentes ejemplos que ilustran las características de la librería, así como otras secciones de interés con tutoriales, preguntas frecuentes o acceso a su GitHub.

Scipy

• Descripción:

Esta librería presenta una colección de algoritmos matemáticos y funciones construidas sobre la extensión de NumPy. Incluye módulos de extensión para Python sobre estadística, optimización, integración, álgebra lineal o procesamiento de imágenes, entre otros.

• Materiales de apoyo:

Al igual que los ejemplos anteriores, esta librería también cuenta con materiales como Guías de instalación, Guías para usuarios, para desarrolladores o un documento con descripciones detalladas sobre su API. Además, ofrece información sobre act, una herramienta para ejecutar acciones de GitHub de forma local.

Librerías para R

mlr

• Descripción:

Esta librería ofrece componentes fundamentales para desarrollar tareas de aprendizaje automático, entre otros, preprocesamiento, pipelining, selección de características, visualización e implementación de técnicas supervisadas y no supervisadas utilizando un amplio abanico de algoritmos.

• Materiales de apoyo:

En su web cuenta con múltiples recursos para usuarios y desarrolladores, entre los que destaca un tutorial de referencia que presenta un extenso recorrido que abarca los aspectos básicos sobre tareas, predicciones o preprocesamiento de datos hasta la implementación de proyectos complejos utilizando funciones avanzadas.

Además, cuenta con un apartado que redirige a GitHub en el que ofrece charlas, vídeos y talleres de interés sobre el funcionamiento y los usos de esta librería.

Tidyverse

• Descripción:

Esta librería ofrece una colección de paquetes de R diseñados para la ciencia de datos que aporta funcionalidades muy útiles para importar, transformar, visualizar, modelar y comunicar información a partir de datos. Todos ellos comparten una misma filosofía de diseño, gramática y estructuras de datos subyacentes. Los principales paquetes que lo componen son: dplyr, ggplot2, forcats, tibble, readr, stringr, tidyr y purrr.

• Materiales de apoyo:

Tidyverse cuenta con un blog en el que podrás encontrar posts sobre programación,  paquetes o trucos y técnicas para trabajar con esta librería. Además, cuenta con una sección que recomienda libros y workshops para aprender a utilizar esta librería de una manera más sencilla y amena.

Caret

• Descripción:

Esta popular librería contiene una interfaz que unifica bajo un único marco de trabajo cientos de funciones para entrenar clasificadores y regresores, facilitando en gran medida todas las etapas de preprocesado, entrenamiento, optimización y validación de modelos predictivos. 

• Materiales de apoyo:

La web del proyecto contine exhaustiva información que facilita al usuario abordar tareas mencionadas. También se puede encontrar referencias en CRAN y el proyecto está alojado en GitHub. Algunos recursos de interés para el manejo de esta librería se pueden encontrar a través de libros como Applied Predictive Modeling, artículos, seminarios o tutoriales, entre otros.

Librerías para abordar tareas de Big Data

TensorFlow

• Descripción:

Además de Python y R, esta librería también es compatible con otros lenguajes como JavaScript, C++ o Julia. TensorFlow ofrece la posibilidad de compilar y entrenar modelos de ML utilizando APIs. La API más destacada es Keras, que permite construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning).

• Materiales de apoyo:

En su web se pueden encontrar recursos como modelos y conjuntos de datos previamente establecidos y desarrollados, herramientas, bibliotecas y extensiones, programas de certificación, conocimientos sobre aprendizaje automático o recursos y herramientas para integrar las prácticas de IA responsable. Puedes acceder a su página de GitHub aquí.

Dmlc XGBoost

• Descripción:

Librería de "Gradient Boosting" (GBM, GBRT, GBDT) escalable, portátil y distribuida es compatible con los lenguajes de programación C++, Python, R, Java, Scala, Perl y Julia. Esta librería permite resolver muchos problemas de ciencia de datos de una manera rápida y precisa y se puede integrar con Flink, Spark y otros sistemas de flujo de datos en la nube para abordar tareas Big Data.

• Materiales de apoyo:

En su web cuenta con un blog con temáticas relacionadas como actualizaciones de algoritmos o integraciones, además de una sección de documentación que cuenta con guías de instalación, tutoriales, preguntas frecuentes, foro de usuarios o paquetes para los distintos lenguajes de programación. Puedes acceder a su página de GitHub a través de este enlace.

H20

• Descripción:

Esta librería combina los principales algoritmos de Machine Learning y aprendizaje estadístico con Big Data, además de ser capaz de trabajar con millones de registros. H20 está escrita en Java, y sigue el paradigma Key/Value para almacenar datos y Map/Reduce para implementar algoritmos. Gracias a su API, se puede acceder desde R, Python o Scala.

• Materiales de apoyo:

Cuenta con una serie de vídeos en forma de tutorial para enseñar y facilitar su uso a los usuarios. En su página de GitHub podrás encontrar recursos adicionales como blogs, proyectos, recursos, trabajos de investigación, cursos o libros sobre H20.

 

En este artículo hemos ofrecido una muestra de algunas de las librerías más populares que ofrecen funcionalidades versátiles para abordar tareas típicas de ciencia de datos y aprendizaje automático, aunque hay muchas otras. Este tipo de librerías está en constante evolución gracias a la posibilidad que ofrece a sus usuarios de participar en su mejora a través de acciones como la contribución a la escritura de código, la generación de nueva documentación o el reporte de errores. Todo ello permite enriquecer y perfeccionar sus resultados continuamente.

Si sabes de alguna otra librería de interés que quieras recomendarnos, puedes dejarnos un mensaje en comentarios o envíanos un correo electrónico a dinamizacion@datos.gob.es

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Contenido elaborado por el equipo de datos.gob.es.

Las librerías de programación son conjuntos de archivos de código que se utilizan para desarrollar software. Su objetivo es facilitar la programación, al proporcionar funcionalidades comunes, que ya han sido resueltas previamente por otros programadores. Como curiosidad, el término proviene de una mala traducción de la palabra inglesa library, que en realidad significa biblioteca.

Las librerías (o bibliotecas) son un componente esencial para que los desarrolladores puedan programar de forma sencilla, evitando la duplicidad de código y minimizando errores. También permiten una mayor agilidad, al reducir el tiempo de desarrollo, así como los costes.

Estas ventajas se reflejan a la hora de usar librerías para realizar visualizaciones utilizando lenguajes tan populares como Python, R y JavaScript.

Librerías para Python

Python es uno de lenguajes de programación más utilizados. Se trata de un lenguaje interpretado (fácil de leer y escribir gracias a la semejanza que presenta con el lenguaje humano), multiplataforma, gratuito y de código abierto. En este artículo previo puedes encontrar cursos para aprender más sobre él.

Dada su popularidad, no es de extrañar que encontremos en la red múltiples librerías que nos facilitarán la creación de visualizaciones con este lenguaje, como por ejemplo:

Matplotlib

• Descripción:

Matplotlib es una biblioteca completa para la generación de visualizaciones estáticas, animadas e interactivas a partir de datos contenidos en listas o arrays en el lenguaje de programación Python y su extensión matemática NumPy.

• Materiales de apoyo:

En su web se recogen ejemplos de visualizaciones con el código fuente, para inspirar a nuevos usuarios, y diversas guías dirigidas tanto a usuarios principiantes como a aquellos más avanzados. En la web también hay disponible una sección de recursos externos que redirige a libros, artículos, vídeos y tutoriales elaborados por terceros.

Seaborn

• Descripción:

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en Python basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel que permite dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.

• Materiales de apoyo:

En su web hay disponibles tutoriales, con información sobre la API y los distintos tipos de funciones, así como una galería de ejemplos. También es recomendable echar un vistazo a este paper elaborado por The Journal of Open Source Software.

Bokeh

• Descripción:

Bokeh es una librería para la visualización de datos de forma interactiva en un navegador web. Entre sus funciones está desde la creación de gráficos simples hasta la elaboración de cuadros de mando interactivos.

• Materiales de apoyo:

Los usuarios pueden encontrar en su guía descripciones detalladas y ejemplos que describen las tareas más comunes. La guía incluye la definición de conceptos básicos, el trabajo con datos geográficos o cómo generar interacciones, entre otros.

La web también cuenta con una galería con ejemplos, tutoriales y un apartado de comunidad, donde plantear y resolver dudas.

Geoplotlib

• Descripción:

Geoplotlib es una librería de código abierto en python para la visualización de datos geográficos. Se trata de una sencilla API que produce visualizaciones sobre mosaicos de OpenStreetMap. Permite la creación de mapas de puntos, estimadores de densidad de datos, gráficos espaciales y archivos ”shapes”, entre muchas otras visualizaciones espaciales.

• Materiales de apoyo:

En Github tienes disponible esta guía de usuarios, donde se explica cómo cargar datos, crear mapas de colores o añadir interactividad a las capas, entre otros. También hay disponibles ejemplos de código.

Librerías para R

R también es un lenguaje interpretado para la computación estadística y la creación de representaciones gráficas (puedes aprender más sobre ello siguiendo alguno de estos cursos). Cuenta con su propio entorno de programación, R-Studio, y con un conjunto de herramientas muy flexibles y versátiles que se pueden ampliar fácilmente mediante la instalación de librerías o paquetes –usando su propia terminología-, como las que se detallan a continuación:

ggplot 2

• Descripción:

Ggplot es una de las librerías más populares y utilizadas en R para la creación de visualizaciones interactivas de datos. Su funcionamiento se basa en el paradigma descrito en The Grammar of Graphics para la creación de visualizaciones con 3 capas de elementos: datos (data frame), la lista de relaciones entre las variables (aesthetics) y los elementos geométricos que se van a representar (geoms).

• Materiales de apoyo:

En su web puedes encontrar diversos materiales, como esta cheatsheet que recoge de manera resumida las principales funcionalidades de ggplot2. Por su parte, esta guía comienza explicando las características generales del sistema utilizando como ejemplo los diagramas de dispersión para detallar, a continuación, cómo representar algunos de los gráficos más conocidos. También se incluyen diversas FAQ que pueden ser de ayuda.

Lattice

• Descripción:

Lattice es un sistema de visualización de datos inspirado en los gráficos Trellis o de trama, prestando especial atención a los datos multivariantes.  La interfaz de usuario de Lattice consiste en varias funciones genéricas de "alto nivel", cada una de ellas diseñada para crear un tipo particular de gráfico por defecto.

• Materiales de apoyo:

En este manual puedes encontrar información sobre las diversas funcionalidades, aunque si quieres profundizar en ellas, en esta sección de la web puedes encontrar diversos manuales como R Graphics de Paul Murrell o Lattice de Deepayan Sarkar.

Esquisse

• Descripción:

Esquise permite explorar interactivamente los datos y crear visualizaciones detalladas con el paquete ggplot2 a través de una interfaz de arrastrar y soltar. Incluye multitud de elementos: gráficos de dispersión, de líneas, de cajas, con ejes múltiples, sparklines, dendogramas, gráficos 3D, etc.

• Materiales de apoyo:

La documentación está disponible a través de este enlace, incluyendo información sobre la instalación y las diversas funciones. También tienes información en la web de R.

Leaflet

• Descripción:

Leaflet permite la creación de mapas altamente detallados, interactivos y personalizados. Está basado en la biblioteca de JavaScript del mismo nombre.

• Materiales de apoyo:

En esta web tienes documentación sobre las diversas funcionalidades: el funcionamiento del widget, marcadores, cómo trabajar con GeoJSON & TopoJSON, cómo integrarse con Shiny, etc.

Librerías para JavaScript

JavaScript también es un lenguaje de programación interpretado, responsable de dotar de mayor interactividad y dinamismo a las páginas web. Es un lenguaje orientado a objetos, basado en prototipos y dinámico.

Algunas de las principales librerías para JavaScript son:

D3.js

• Descripción:

D3.js está dirigida a la creación de visualizaciones de datos y animaciones utilizando estándares web, como SVG, Canvas y HTML. Es una librería muy potente y de cierta complejidad.

• Materiales de apoyo:

En Github puedes encontrar una galería con ejemplos de los diversos gráficos y visualizaciones que se pueden obtener con esta librería, así como diversos tutoriales e información sobre técnicas específicas.

Chart.js

• Descripción:

Chart.js es una librería de JavaScript que utiliza canvas de HTML5 para la creación de gráficos interactivos. En concreto, admite 9 tipos de gráficos: barra, línea, área, circular, burbuja, radar, polar, dispersión y mixtos.

• Materiales de apoyo:

En su propia web tienes información sobre la instalación y configuración, y ejemplos de los distintos tipos de gráficos. También hay un apartado para desarrolladores con diversa documentación.

Otras librerias

Plotly

• Descripción:

Plotly es una biblioteca de gráficos de alto nivel, que permite la creación de más de 40 tipos de gráficos, incluidos gráficos 3D, estadísticos y mapas SVG.  Es una librería Open Source, pero tiene versiones de pago.

Plotly no está ligada a un único lenguaje de programación, si no que permite la integración con R, Python y JavaScript.

• Materiales de apoyo:

Cuenta con una completa página web donde los usuarios pueden encontrar guías, casos de uso por ámbitos de aplicación, ejemplos prácticos, webinars y una sección de comunidad donde compartir conocimiento.

 

Cualquier usuario que lo desee puede contribuir con cualquiera de estas librerías, escribiendo código, generando nueva documentación o reportando errores, entre otros. De esta forma se enriquecen y perfeccionan, mejorando sus resultados de manera continua.

¿Conoces alguna otra librería que quieras recomendar? Déjanos un mensaje en comentarios o envíanos un correo electrónico a dinamizacion@datos.gob.es.

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Contenido elaborado por el equipo de datos.gob.es.