Jason Arias
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Código abierto

Lo que sí es público.

La mayor parte de mi trabajo profesional está en repositorios privados de empresa. Lo público es un producto completo, con un motor verificado, pruebas y un flujo de publicación, junto a trabajo de backend, análisis de datos y los trabajos de física de donde salieron los métodos numéricos. Prefiero mostrarlo con honestidad antes que inflar la lista.

La calculadora de daño de Champions MetaDesk Studio

champions-metadesk-studio

Python

Un banco de trabajo no oficial, de escritorio y web, para Pokémon Champions competitivo: inventario, constructor de equipos, el meta de torneos en vivo desde Limitless y Victory Road, y una calculadora de daño en ambas direcciones. El motor de daño es un port a Python de la calculadora de Smogon, contrastado con casi mil escenarios generados por la original, donde cada tirada tiene que coincidir. Con pruebas y lint en CI en cada push, y publicado como aplicación independiente para Windows, macOS y Linux.

  • Python
  • Flet
  • SQLModel
  • SQLite
  • GitHub Actions
  • PyInstaller

Backend e infraestructura

  • basic_api

    Python

    Un punto de partida en FastAPI con la capa de autenticación ya resuelta: OAuth2 con JWT firmados, PostgreSQL asíncrono a través de SQLModel, e inicio de sesión por usuario, correo o teléfono contra una sola identidad. Lo más parecido que tengo en público al trabajo de autenticación descrito en los casos.

    • FastAPI
    • OAuth2
    • JWT
    • SQLModel
    • asyncpg

  • celestian-mechanics-calculations-api

    Python

    Un servicio en FastAPI para cálculos frecuentes de mecánica celeste. Física y backend en el mismo repositorio, que es más o menos donde se encuentran las dos mitades de mi trabajo.

    • FastAPI
    • Python
    • orbital mechanics

  • Daemons

    Python

    Los daemons que corren en mi propio servidor Linux. Pequeños, poco vistosos y la razón por la que puedo poner administración de systemd y Debian en una hoja de vida.

    • Linux
    • systemd
    • self-hosted

  • Telegram_bot

    Python

    Un bot de Telegram multipropósito, que incluye un actualizador de DNS dinámico para un servidor casero con IP cambiante.

    • Telegram
    • dynamic DNS
    • self-hosted

Análisis de datos

  • Bogota-Apartments-Rework

    Python

    Precios de arriendo y venta de apartamentos en Bogotá: extracción, limpieza, visualización y modelado predictivo. Una reelaboración de un proyecto existente de datos abiertos, no un fork sin tocar.

    • ETL
    • Pandas
    • modelling

  • GSalud_Analysis

    Jupyter

    Análisis financiero de una clínica dental, leyendo desde MySQL y analizado con Pandas. Contabilidad real, no un conjunto de datos de ejemplo.

    • Pandas
    • MySQL
    • EDA

  • Monopoly_Game_Statistics

    Jupyter

    Un estudio de Monte Carlo sobre un tablero de Monopoly: qué casillas realmente rinden y cuánto hay que simular para saberlo.

    • Monte Carlo
    • simulation
    • statistics

Métodos numéricos y física

  • MetodosComputacionales_2

    Jupyter / C++

    Análisis de Fourier, ecuaciones diferenciales ordinarias y en derivadas parciales, en C++ y Python. Trabajo de universidad, público porque ahí es donde realmente aprendí los métodos numéricos detrás del trabajo con filtros de Kalman.

    • Fourier
    • PDEs
    • C++

  • Metodos1_JasonArias_SergioCruz

    Jupyter

    Interpolación, integración numérica, Monte Carlo, mínimos cuadrados y modelos ocultos de Márkov. Trabajo de curso, en pareja con otro estudiante.

    • Monte Carlo
    • least squares
    • HMM

  • University

    Jupyter

    Trabajos de física y análisis de laboratorio del pregrado en la Universidad de los Andes: física moderna, ondas y fluidos, mecánica, astrofísica.

    • physics
    • lab analysis
    • NumPy

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