diff --git a/Notas.md b/Notas.md
new file mode 100644
index 0000000..1262c5e
--- /dev/null
+++ b/Notas.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+## Puntos clave
+* Es imposible separar la arquitectura de la funcionalidad. Hagamos lo que hagamos, la arquitectura terminará adaptándose para realizar la funcionalidad de manera más optitma. Si aceptamos este hecho, podemos adaptarlo todo y conseguir sistemas muy eficientes.
+* Apache Arrow es la tecnología más relevante de lo que llevamos de década, y probablemente lo sea en la siguiente.
+* Python es un lenguaje tan válido para la ingeniería de datos como Java.
+  * Hace 5 años un cliente me dijo que no correría pyspark en el cluster porque era lento. Me recordó a la gente que prefería el ensamblador al Fortan porque el segundo tardaba mucho en compilar en el año 66
+* Python es un lenguaje tan válido para el cálculo distribuido como los lenguajes funcionales
+  * El hecho que en el fondo async sean generadores (yield from) demuestra que se trata de un concepto clave. Hay una charla muy interesante de David Beazley al respecto
+
+## Setup
+* No usaremos una Raspberry pi porque compilar todos los paquetes necesarios a esa arquitectura es un montón de tiempo
+* Al final he comprado un PC de segunda mano que está literalmente en la mesa de mi despacho con el que he preparado la charla y ejectaré todo el código
+  * Ha costado prácticamente lo mismo que una RPi de 8 GB, pero tiene un procesador decente y 16G de RAM. Eso sí, el disco es más malo que el agua del bacalao.
+* Haré la presentacin y programaré en una tablet vieja, con el teclado bluetooth más barato que encontré en la tienda donde compran los que creen que no son tontos.
+
+## Datos
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+* Muchos están en el error que lo más importante del cálculo distribuido es el proceso en paralelo. En realidad  es la gestión de los metadatos
+  * Los metadatos permiten a los query engines optimizar el acceso a disco mediante filter pushdown.
+  * Dentro de poco Arrow podrá hacer predicate pushdown, con lo que todo será más eficiente aún
+
+* Diferencias entre una base de datos para una aplicación y una base de datos para proceso masivo de datos
+  * La primera está normalizada, la segunda muy probablemente no lo esté
+* La operación más frecuente en una base de datos relacional (join) es muy cara si los datos están particionados
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