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Ciencias de datos

Autor: Luis Joyanes Aguilar

Número de Páginas: 574

Descubra qué es la ciencia de datos y cómo contribuye al cambio de paradigma de investigación La ciencia de datos es un campo académico multidisciplinar que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos. Ha adquirido gran popularidad en los últimos años debido al soporte de diversas disciplinas científicas y tecnológicas tradicionales, junto a la transversalidad de otras de gran impacto como los servicios en la nube, el Internet de las cosas, el Blockchain o la ciberseguridad. La demanda de profesionales en el campo de la ciencia de datos ha aumentado y ha supuesto un cambio significativo en empresas, organizaciones y carreras académicas. Si desea adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, ha llegado al libro indicado. Ciencias de datos recoge las tecnologías, herramientas y aplicaciones de los soportes fundamentales de la ciencia de datos: • Aborda la multidisciplinaria naturaleza de la ciencia de datos y su popularidad en campos como las matemáticas, la estadística, la programación, la IA y el aprendizaje automático. • Explora tecnologías como BigData, IoT, servicios en la nube, IA, Blockchain y...

Ciencia de datos

Autor: John D. Kelleher , Brendan Tierney

Número de Páginas: 175

"El crecimiento en el uso de la ciencia de datos en nuestras sociedades está impulsado por la aparición del big data y las redes sociales, la aceleración de la potencia informática, la reducción masiva en el costo de la memoria de la computadora y el desarrollo de métodos más potentes para el análisis y modelado de datos, como el aprendizaje profundo. Todos estos factores juntos hacen que nunca haya sido tan fácil para las organizaciones recopilar, almacenar y procesar datos. Al mismo tiempo, estas innovaciones técnicas y la aplicación más amplia de la ciencia de datos hacen que los desafíos éticos relacionados con el uso de datos y la privacidad individual nunca han sido tan apremiantes."

Ciencia de los datos

Autor: Herbert Jones

Número de Páginas: 210

2 manuscritos completos en 1 libro Ciencia de los datos: Lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce Ciencia de Datos para Empresas: Modelo Predictivo, Minería de Datos, Análisis de Datos, Análisis de Regresión, Consulta de Bases de Datos y Aprendizaje Automático para Principiantes Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí. El objetivo de "Data Science: What the Best Data Scientists Know ...

Ciencia de los datos con Python

Autor: Francisco J. Toro López

Número de Páginas: 234

Esta obra demuestra una metodología de desarrollo de investigaciones, proyectos e iniciativas aplicadas en muchas áreas del conocimiento, que en diversas instancias se fundamentan en base de datos e información proveniente de fuentes internas y externas en el marco de objetivos de las sociedades abiertas al cambio. Se repasa el lenguaje de programación Python muy utilizado en estos casos. La estructura está compuesta por funciones, algoritmos y metodologías hechos con Python y otras herramientas computacionales, con varias técnicas de corte administrativo y funcional. La intención es facilitar los procesos de análisis en diversos proyectos e investigaciones de acuerdo a un plan estratégico. Los ejercicios disponibles están en un formato de presentación sencilla; son de fácil desarrollo y seguimiento. Dirigido a aquellas personas que examinan, prueban, ensayan y realizan funciones orientadas a dar respuestas a diversas inquietudes comerciales, administrativas y científicas, analizando múltiples datos y forjando la planeación y desarrollo de proyectos, con un enfoque que busque siempre la efectividad al emplear funciones y algoritmos diseñados e implementados para...

CIENCIA DE DATOS PARA TODOS: Las respuestas a cada una de las inquietudes sobre el mundo de los datos

Autor: Elisa Cabana

Número de Páginas: 239

La Ciencia de Datos es un campo emocionante pero, a la vez, también desafiante. Para aquellos que están empezando puede resultar un poco abrumador: ¿Merece la pena estudiar Ciencia de Datos? ¿Por dónde debo empezar? ¿Cómo puedo aprender todo lo que necesito saber? ¿En cuánto tiempo? ¿Seré capaz de manejar los conocimientos técnicos necesarios? ¿Cómo puedo llevar a cabo un proyecto tan complejo? ¿Qué retos encontraré por el camino? ¿Qué necesito para encontrar trabajo de científico de datos? ¿Cuánto ganaré? En este libro pretendemos dar respuesta a estas y muchas otras inquietudes. Este libro te guiará por el universo de los datos. Veremos en qué consiste la Ciencia de Datos y por qué merece la pena dedicarse a ella. Hablaremos sobre las tres profesiones relacionadas con datos: Ingeniero, Analista y Científico de Datos, en qué se diferencian y qué tienen en común, así como la tasa de empleabilidad, los rangos salariales y qué tareas debe desempeñar cada uno en un proyecto de datos. También definiremos qué conocimientos son necesarios para tener éxito en este campo. Abordaremos los temas de Inteligencia Artificial, Redes neuronales, Machine...

Ciencia de Datos Con Python

Autor: Ethan Williams

Número de Páginas: 212

Según un informe publicado por LinkedIn, la ciencia de datos es uno de los campos tecnológicos de más rápido crecimiento en los últimos 7 años. La necesidad de que las empresas tengan una mejor comprensión de los datos generados a través de su negocio ha motivado mucho interés en el campo. Como fuese, hay una brecha que se debe inferir, ya que la oferta de científicos dedatos competentes es mucho menor que la demanda. Esto hace que la ciencia de datos sea una habilidad muy demandada, con una generosa compensación por los pocos que poseen la cartera relevante. En promedio, un científico de datos gana alrededor de $109,000/año (según glassdoor.com); esto puso a los científicos de datos en los rangos mejor pagados de la industria tecnológica. Esto tiende a plantear ciertas preguntas: En una escala de la "ciencia de cohetes" a la "física cuántica", ¿qué tan complicada es la ciencia de datos? Bueno, si usted - como muchas otras personas (yo incluido), se ha preguntado qué es la ciencia de datos, y por qué los científicos de datos están tan en demanda, entonces esa pregunta no es tan descabellada. Por el contrario, sin embargo, la ciencia de datos no es tan...

Ciencia de Datos Python

Autor: Christopher Wilkinson

Número de Páginas: 208

Python Data Science- descripciónUna guía definitiva para aprender los fundamentos de la ciencia de datos de Python está llena de conocimientos y estrategias para científicos de datos, profesionales de programación y estudiantes que quieren equiparse con las nuevas bibliotecas de tendencia y funciones de Python como administración de datos como gestión de datos Herramienta. Este libro cuenta con todas las principales técnicas de recopilación, interpretación y procesamiento de datos para lograr información refinada. El lector aprenderá sobre la investigación científica de los datos, la sintaxis del lenguaje de programación Python y todos los conocimientos básicos de las bibliotecas y métodos importados.Un enfoque eficaz de la ciencia de datos de Python puede ahorrar tiempo, recursos y energía. Puede aprender a ayudar a cualquier empresa con los procesos en ejecución: cuentas, módulos de recursos humanos, ventas, servicios y más. Teniendo en cuenta los requisitos de marca y competencia, esta guía para principiantes cubre todas las estrategias y tácticas de gestión de datos. El desarrollo de la función bien estructurada de Python es puramente una técnica...

50 principios de la ciencia de datos

Autor: Matiias Liberty Vittert

Número de Páginas: 164

* La ciencia de datos es un ecosistema artificial emergente que configura una nueva era de la información, y que permite desde localizar delincuentes hasta predecir epidemias. * Pero ¿sabe qué hay detrás de esas ingentes cantidades de datos obtenidos por nuestros ordenadores, teléfonos inteligentes y tarjetas de crédito? * Este libro trata de los principios estadísticos elementales que rigen los algoritmos, del modo en que los datos nos afectan en todos los ámbitos (ciencia, sociedad, negocios, placer), así como de los dilemas éticos y su promesa futura de un mundo mejor. Cada entrada detalla en 30 segundos una faceta distinta de la ciencia de datos en solo 300 palabras y una imagen, y muestra cómo el concepto de reunir distintos tipos de datos y utilizar potentes programas informáticos para hallar patrones que ningún ojo humano es capaz de detectar transforma nuestro mundo. A través de las ideas clave y de las biografías de quienes están detrás de ellas, en esta obra descubrirá por qué los datos no son tan solo el eje que determinan los grandes temas, tales como el cambio climático y la asistencia sanitaria, sino también nuestra vida cotidiana.

Ciencia de los datos

Autor: Herbert Jones

Número de Páginas: 134

Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos.

Armas de destrucción matemática

Autor: Cathy O'neil

Número de Páginas: 255

Vivimos en la edad del algoritmo. Las decisiones que afectan a nuestras vidas no están hechas por humanos, sino por modelos matemáticos. En teoría, esto debería conducir a una mayor equidad: todos son juzgados de acuerdo con las mismas reglas, sin sesgo. Pero en realidad, ocurre exactamente lo contrario. Los modelos que se utilizan en la actualidad son opacos, no regulados e incontestables, incluso cuando están equivocados. Esto deriva en un refuerzo de la discriminación: si un estudiante pobre no puede obtener un préstamo porque un modelo de préstamo lo considera demasiado arriesgado (en virtud de su código postal), quedará excluido del tipo de educación que podría sacarlo de la pobreza, produciéndose una espiral viciosa. Los modelos apuntalan a los afortunados y castigan a los oprimidos: bienvenido al lado oscuro del big data. O'Neil expone los modelos que dan forma a nuestro futuro, como individuos y como sociedad. Estas "armas de destrucción matemática" califican a maestros y estudiantes, ordenan currículos, conceden (o niegan) préstamos, evalúan a los trabajadores, se dirigen a los votantes, fijan la libertad condicional y monitorean nuestra salud.

Inteligencia de negocios y analítica de datos

Autor: Luis Joyanes Aguilar

Número de Páginas: 483

El término Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) con frecuencia también se utiliza el término Inteligencia de Negocio (en singular) fue acuñado por Gartner a mitad de la década de los 90, aunque el concepto tiene su origen en el comienzo de los sistemas de información gerenciales (MIS, Management Information System) de los años 70, cuando comenzaba la automatización de las tareas en las empresas. Hoy en día los sistemas de información son la espina dorsal de las empresas y su soporte diario y el eje sobre el que se vertebran los sistemas de Inteligencia de Negocios. El libro hace una introducción teórico-práctica a la Inteligencia de Negocios y a la Analítica de Negocios, extendida a la Analítica de Datos y sus diferentes categorías, así como a la Analítica de Big Data, dada la expansión de esta tendencia tecnológica en todo tipo de organizaciones y empresas, además de en los mundos académicos y de investigación. Se da respuesta a las preguntas más utilizadas en la gestión empresarial y en los campos de la educación y de la investigación. Se describe el panorama general del empleo y tendencias de esta tecnología con estadísticas e...

Ciencia de datos con python

Autor: José Padilla , Leonardo Contreras

Número de Páginas: 291

Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los fundamentos del análisis de datos mediante el lenguaje Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un conjunto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para comprender el conjunto de datos en cuestión. Además, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analítica de datos y Machine Learning. Aborda temas clave para estudiantes o docentes que buscan realizar trabajos o investigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo preparar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para determinar el valor de la variable de salida o visualizar patrones dentro de los datos.

DAMA-DMBOK: Guía Del Conocimiento Para La Gestión De Datos (Spanish Edition)

Autor: Dama International

Número de Páginas: 580

La Guía del Conocimiento para la Gestión de Datos (DAMA-DMBOK2) presenta una visión exhaustiva de los desafíos, complejidades y valor de la gestión eficaz de los datos. Las organizaciones de hoy en día reconocen que la gestión de los datos es fundamental para su éxito. Reconocen que los datos tienen valor y quieren aprovechar ese valor. A medida que nuestra capacidad y deseo de crear y explotar datos ha aumentado, también lo ha hecho la necesidad de prácticas de gestión de datos confiables. La segunda edición de la Guía del Conocimiento para la Gestión de Datos de DAMA International actualiza y aumenta el exitoso DMBOK1. DMBOK2, un libro de referencia accesible y autorizado, escrito por los principales pensadores en el campo y ampliamente revisado por los miembros de DAMA, reúne materiales que describen exhaustivamente los desafíos de la gestión de datos y cómo cumplirlos mediante: · Definir un conjunto de principios rectores para la gestión de datos y describir cómo se pueden aplicar estos principios dentro de las áreas funcionales de gestión de datos. · Proporcionar un marco de referencia funcional para la implementación de prácticas de gestión de...

El manejo de datos

Autor: Georgina Araceli Torres Vargas

Número de Páginas: 128

Tras la creciente proliferación de dispositivos móviles, transitan grandes cantidades de datos de diversa naturaleza a través de Internet. La coexistencia de esta heterogeneidad de datos es uno de los principales desafíos al momento de su manejo, por lo que surge una amplia diversidad de procesos para su análisis y sistematización, que va desde algoritmos genéticos, procesamiento del lenguaje, aprendizaje automático, redes neuronales, modelos predictivos, análisis de redes sociales, visualización de datos y minería de datos, por mencionar sólo algunos. Desde los estudios de la información se ha vuelto necesario abordar cómo aprovechar las tecnologías y métodos que existen para efectuar el análisis de datos, con el fin de derivar servicios y productos de información acordes con los requerimientos que se tienen en el ámbito de la investigación, de la empresa, o de cualquier otro ámbito.

Big Data, Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones

Autor: Luis Joyanes Aguilar

Número de Páginas: 347

El libro introduce al lector hacia los fundamentos de los volúmenes masivos de datos, las tecnologías y herramientas de Big Data, se estudiaran las diferentes formas en las que una organización puede hacer uso de esos grandes datos para sacar mayor rendimiento en su toma de decisiones y trataremos de las oportunidades que traerán consigo su adopción y los riesgos de su no adopción, dado el gran cambio social que se prevé producirá el enorme volumen de datos que se irán creando y difundiendo.

Estado de ánimo de los tuiteros en los Estados Unidos Mexicanos. Documento metodológico

Autor: Inegi

Número de Páginas: 10

La ciencia de la investigación cualitativa

Autor: Martin Packer

Número de Páginas: 571

Este es un momento ideal para escribir sobre el carácter de la investigación en las ciencias sociales, ya que hay un creciente interés por ellas y una apertura a nuevas formas de investigación. Los investigadores en todas las ciencias sociales han aumentado su trabajo con información cualitativa —transcripciones de entrevistas, reportes verbales, videos de interacciones sociales, dibujos y notas—, ya sea que la visualicen como "información suave" (Ericsson y Simon, 1984), "información enredada" (Chi, 1997:271) o "lo 'bueno' de las ciencias sociales" (Ryan y Bernard, 2000:769). Los proyectos de investigación que incluyen dicho material empírico son cada vez más populares. Aparte de investigadores que se consideran explícitamente "investigadores cualitativos", los investigadores en las ciencias del aprendizaje [Learning Sciences], en psicología del desarrollo, en psicología cultural, aun en investigación de encuestas y en muchas otras áreas han girado hacia material no cuantitativo y están explorando maneras de recolectarlo, analizarlo y llegar a conclusiones a partir de este.

Fundamentos de ingeniería de datos

Autor: Joe Reis , Matt Housley

Número de Páginas: 691

La ingeniería de datos ha crecido rápidamente en la última década. Esto ha ocasionado que muchos ingenieros de software, científicos de datos y analistas se hayan quedado estancados y busquen conseguir una visión completa de esta materia. Si quiere estar a la última y desea aprender a planificar y desarrollar sistemas para satisfacer las necesidades de su organización y las de sus clientes, este es el libro indicado. En él se explica cómo evaluar las mejores tecnologías disponibles a través del ciclo de vida del framework de la ingeniería de datos. Los autores Joe Reis y Matt Housley detallan, en este libro, el ciclo de vida de la ingeniería de datos y muestran cómo unir una variedad de tecnologías en la nube para satisfacer las necesidades de los procesos consumidores de datos que se encuentran en las fases posteriores al ciclo de vida de la ingeniería de datos. Gracias a esta lectura, entenderá cómo aplicar los conceptos de generación de datos, ingestión, orquestación, transformación, almacenamiento y gobernanza, que son críticos en cualquier entorno de datos, independientemente de la tecnología subyacente. Asimismo, con este libro: "Obtendrá una...

Estadística Descriptiva Aplicada en Python para la Investigación Científica en Ciencias Sociales y Educativas

Autor: Marcelo Bernave Chancusig López , Guido Euclides Yauli Chicaiza , Guadalupe De Las Mercedes López Castillo , José Antonio Andrade Valencia , Jhon Eduardo López Velasco

Número de Páginas: 129

En la era de la información, el conocimiento es poder. Pero este poder no radica únicamente en la acumulación de datos, sino en la capacidad de analizarlos, interpretarlos y convertirlos en decisiones informadas. Este libro, "Estadística Descriptiva Aplicada en Python para las Ciencias Sociales y Educativas", se concibe como una herramienta fundamental para estudiantes, investigadores y profesionales de las ciencias sociales y educativas que desean adquirir o reforzar habilidades en el análisis estadístico utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares y poderosos en el campo del análisis de datos. El propósito de este texto es doble. En primer lugar, aspiramos a proporcionar una comprensión sólida de los principios y métodos de la estadística descriptiva, que son la base para cualquier tipo de análisis estadístico. En segundo lugar, buscamos enseñar cómo aplicar estos conceptos utilizando Python, haciendo que los procesos de análisis sean más eficientes y reproducibles. Abordamos este desafío presentando ejemplos relevantes y actuales que resuenan con problemas y situaciones típicas en las ciencias sociales y la educación. Nos...

Ciencia de datos para la ciberseguridad

Autor: Alberto Fernández Isabel , Isaac Martín De Diego

Número de Páginas: 229

El propósito de este libro es presentar la Ciencia de Datos como herramienta para comprender, prevenir, detectar y remediar las amenazas en el dominio de la Ciberseguridad. Este libro está dirigido a los profesionales, estudiantes, ingenieros, matemáticos y todos aquellos interesados en como abordar el reto de comprender la Ciencia de Datos en el entorno de la Ciberseguridad. El libro se estructura en diez capítulos donde se describen y desarrollan, de forma amena, didáctica y a través de ejemplos, los siguientes temas: Conceptos fundamentales de la Ciencia de Datos como campo interdisciplinar en la intersección de las matemáticas y estadística, las ciencias de la computación y el aqmbito de aplicación. Ciclo de vida de un proyecto de Ciencia de Datos, recorriendo sus etapas en el dominio de la Ciberseguridad. Objetivos Preparación de datos Modelización Evaluación Visualización Despliegue Casos de estudio tales como la detección de fraude, análisis malware, dinámicas de comportamiento, y detección de noticias falsas. Retos emergentes de Ciberseguridad que pueden ser abordados desde la perspectiva de la Ciencia de Datos.

Big Data en Educación

Autor: Ben Williamson

Número de Páginas: 334

Los macrodatos o la inteligencia de datos tienen el poder de transformar la educación y la investigación educativa. Gobiernos, investigadoras e investigadores y empresas están comprendiendo el potencial que ofrecen para informar ideas, políticas, contribuir al desarrollo de nuevas herramientas educativas y de formas innovadoras de realizar la enseñanza y de llevar a cabo investigaciones. Este libro focaliza en un imaginario poder de los macrodatos en educación que anima las actividades de quienes desarrollan aplicaciones educativas; en las potencialidades del análisis de datos a alta velocidad en tiempo real, en la supuesta objetividad de los algoritmos, en la posibilidad de aprehender una gran diversidad de actividades de aprendizaje, en el potencial para predecir o anticipar eventos futuros y en la posibilidad de poder dar forma al futuro a través de intervenciones tecnológicas específicas. Por tanto, se requieren nuevos tipos de alfabetización para que los datos personales y escolares se utilicen de manera informada y ética, pues entre otros asuntos, la próxima ola de desarrollos está diseñada para extraer datos mucho más íntimos de los cuerpos del alumnado, de ...

Introducción a la ciencia de datos en R

Autor: Pérez Castillo José Nelson

Número de Páginas: 161

Este libro busca que el lector adquiera la capacidad de utilizar las técnicas y herramientas propias de lo que hoy se conoce como ciencia de datos, teniendo como propósito resolver problemas que involucren diversas fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados, dotándolo de la capacidad de generar valor y diferenciación a las organizaciones a partir del análisis de sus conjuntos de datos.

La nueva ciencia de la política

Autor: Eric Voegelin

Número de Páginas: 239

Considerado, junto con Carl Schmitt, uno de los representantes más influyentes de la teología política -entendida en el sentido de una interpretación política que también utiliza categorías religiosas-, Eric Voegelin dio forma acabada a su pensamiento en la escritura de su obra 'La nueva ciencia de la política'. Con la intención de poner en evidencia lo que consideraba influencias gnósticas defectuosas en la ciencia -y apoyándose tanto en autores cristianos clásicos como en las obras de Hans Urs von Balthasar, Henri de Lubac o Hans Jonas-, Voegelin detecta un importante número de similitudes entre el gnosticismo antiguo y ciertas teorías políticas modernas e identifica la raíz del impulso gnóstico como alienación, es decir, como una desconexión de la política respecto de la sociedad, desconexión que lleva a un deseo de dominio crecientemente alejado de la preocupación por el bienestar de los gobernados. Controvertida e influyente desde su publicación, poco después de la Segunda Guerra Mundial, 'La nueva ciencia de la política' sigue siendo una de las obras mayores de la ciencia política del siglo XX y provoca, hoy, renovadas y poderosas lecturas. El...

Industria 4.0 La cuarta revolución industrial

Autor: Luis Joyanes Aguilar

Número de Páginas: 501

El término Industria 4.0 se acuñó en Alemania en el año 2011 en la Feria tecnológica de Hannover-Messe, si bien fue en la edición de dicha feria en 2013 cuando se presentó la Iniciativa oficial del Gobierno de Alemania. El documento fundacional de Industria 4.0 y de la plataforma asociada (Platform Industrie 4.0) denominado Recommendations for implementig the strategic initiative Industrie 4.0 fue redactado por Acatech (Academia Nacional de Ciencia e Ingeniería de Alemania) y presentado en abril de 2013. Contó con la colaboración del DFKI (Centro de Investigación alemán para la Inteligencia Artificial) así como el apoyo de la industria y grandes empresas alemanas. Industria 4.0 describe la digitalización de sistemas y procesos industriales, y su interconexión mediante la Internet de las cosas e Internet de los Servicios para conseguir una mayor flexibilidad e individualización de los procesos productivos. Es una visión de la fábrica del futuro o fábrica inteligente. La transformación digital de la industria y las empresas con la integración de las nuevas tecnologías disruptivas, el citado Internet de las Cosas, Big Data, la Nube (Cloud Computing) y la...

Curación digital y género en la Ciencia de la Información

Autor: Jorente, Maria José Vicentini , San Segundo Manuel, Rosa , Frías Montoya, José Antonio , Martínez Ávila, Daniel , Landim, Laís Alpi

Número de Páginas: 207

El mundo de las presencias es simulado, presentado y representado en el medio digital. En el contexto de la comunicación digital-virtual, y a partir de las recientes transformaciones en sus soportes, las colecciones multimodales de información pasan a un estado en el que el acceso de los sujetos informacionales a la información se puede facilitar y ampliar. En tal universo, la información y los datos representados necesitan tratamientos conceptuales y técnicos que respeten la naturaleza y las particularidades de los medios y de los lenguajes que transitan por ellos. Además, al ser procesados en un medio frágil como es el digital, la información codificada para medios electrónicos también requiere de procedimientos y cuidados dirigidos a su preservación integral. En la Ciencia de la Información, el conjunto de procedimientos continuos e iterativos destinados a satisfacer las demandas de atención para optimizar el acceso y la preservación se denomina Curación Digital: un complejo de procesos que van desde el design inicial y conceptualización hasta la designación de metadatos, la evaluación de decisiones de preservación o descarte, la transformación, el acceso,...

Python desde el laboratorio. Estructuras de datos

Autor: Sara Arana Torres , Teodoro Córdova Neri

Número de Páginas: 487

Dé un paso más allá en Python y domine las estructuras de datos En el dinámico mundo de la tecnología, las estructuras de datos son el pilar sobre el que las empresas construyen su capacidad para administrar información y forjar estrategias de crecimiento. Este libro le invita a sumergirse en el fascinante mundo de las estructuras de datos más utilizadas, como las listas y arrays; todas ellas fundamentales en Python. Gracias a su lectura, profundizará en el conocimiento de estas estructuras a través de una serie de ejercicios prácticos, donde aprenderá no solo la teoría sino también la implementación efectiva de listas, arrays (incluyendo técnicas y arreglos) y tuplas (abarcando métodos y diccionarios), habilidades imprescindibles en el campo de la programación. Dirigido a estudiantes, profesionales de la informática, programadores y a cualquier persona interesada en Python, este libro es una herramienta indispensable para comprender y aplicar de manera efectiva las estructuras de datos en proyectos reales. "Listas "Estructura de datos: arrays "Tuplas Indicado para estudiantes, profesionales en informática, programadores y entusiastas del tema, este es el...

Programación de inteligencia artificial

Autor: Carlos Ramírez , Wilmar Ramírez

Número de Páginas: 325

La inteligencia artificial se centra en la creación de sistemas capaces de ejecutar tareas que requieran algún tipo de inteligencia humana. Entrar en este campo sin conocimientos previos puede parecer muy complejo, pero con esta obra estamos convencidos que cualquier lector puede lograrlo sin demasiado esfuerzo. El objetivo de este libro es hacer que la IA sea accesible y fácil de entender para personas con poca o ninguna experiencia en programación. De forma progresiva los lectores obtendrán el conocimiento que necesitan sobre cómo crear sistemas capaces de ejecutar tareas que requieren alguna forma de inteligencia similar a la humana, siempre acompañado de ejercicios prácticos para facilitar el aprendizaje. A través de ejemplos se comienza introduciendo al lector en la programación con Python, así como los conceptos claves en inteligencia artificial y se avanza de forma gradual hacia temas más complejos como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, acompañando siempre la parte teórica con ejemplos prácticos que facilitarán la asimilación. Para finalizar, se abordan conceptos básicos de inteligencia artificial, como la clasificación y la regresión ...

Programación de Inteligencia Artificial. Curso Práctico

Autor: Carlos Mario Ramírez Gil

Número de Páginas: 237

La inteligencia artificial se centra en la creación de sistemas capaces de ejecutar tareas que requieran algún tipo de inteligencia humana. Entrar en este campo sin conocimientos previos puede parecer muy complejo, pero con esta obra estamos convencidos que cualquier lector puede lograrlo sin demasiado esfuerzo. El objetivo de este libro es hacer que la IA sea accesible y fácil de entender para personas con poca o ninguna experiencia en programación. De forma progresiva los lectores obtendrán el conocimiento que necesitan sobre cómo crear sistemas capaces de ejecutar tareas que requieren alguna forma de inteligencia similar a la humana, siempre acompañado de ejercicios prácticos para facilitar el aprendizaje. A través de ejemplos se comienza introduciendo al lector en la programación con Python, así como los conceptos claves en inteligencia artificial y se avanza de forma gradual hacia temas más complejos como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, acompañando siempre la parte teórica con ejemplos prácticos que facilitarán la asimilación. Para finalizar, se abordan conceptos básicos de inteligencia artificial, como la clasificación y la regresión ...

Python desde el laboratorio. Aplicaciones GUI, integración con base de datos e inteligencia artificial

Autor: Sara Arana Torres , Teodoro Córdova Neri

Número de Páginas: 441

Descubra las ventajas de integrar Python con las aplicaciones GUI, las bases de datos y la inteligencia artificial En la era digital actual, las interfaces gráficas de usuario (GUI) y la inteligencia artificial (IA) juegan un papel crucial en la informática, facilitando la interacción del usuario y optimizando procesos. Si quiere dominar estos conceptos, ha llegado al libro indicado. Enfocado en la programación gráfica (GUI), el libro recoge diversas técnicas para la consulta de registros. También presenta una integración única entre plataformas de ingeniería de software y hardware de última generación, combinando archivos binarios o de texto con Tkinter (GUI) y Python con bases de datos como SQLite o SQL (lenguaje de consulta estructurada). Este enfoque multidisciplinar es fundamental para el diseño de sistemas de mantenimiento eficientes y modernos. Asimismo, este libro constituye una exploración práctica de la inteligencia artificial, la técnica más avanzada de este siglo. Mediante ejercicios, aprenderá a aplicar la IA en el reconocimiento de imágenes y otros objetos, adquiriendo habilidades valiosas para el campo tecnológico, que está en constante...

Todo el mundo miente

Autor: Seth Stephens-davidowitz

Número de Páginas: 210

En un día promedio de principios del siglo xxi, los seres humanos que buscan en Internet acumulan ocho billones de gigabytes de datos. Esta asombrosa cantidad de información puede decirnos mucho sobre quiénes somos, los miedos, deseos y comportamientos que nos impulsan y las decisiones conscientes e inconscientes que tomamos. De lo profundo a lo mundano, podemos obtener un asombroso conocimiento sobre la psique humana que hace menos de veinte años parecía insondable. Stephens-Davidowitz nos ofrece información fascinante, sorprendente y a menudo graciosa, sobre temas que van desde la economía hasta la ética, los deportes, el sexo, etc. Todo ello extraído del mundo del big data. A partir de estudios y experimentos sobre cómo vivimos y pensamos realmente, el autor demuestra en qué medida todo el mundo es un laboratorio. Con conclusiones que van desde lo extraño pero cierto hasta lo provocador y lo perturbador, explora el poder de este suero de la verdad digital y su potencial más profundo, revelando sesgos profundamente arraigados en nosotros; una información que sin duda podemos utilizar para cambiar nuestra cultura. La influencia del big data se está multiplicando...

Introducción a una Ciencia del lenguaje

Autor: Jean-claude Miller

Número de Páginas: 287

Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python

Autor: Peter Bruce , Andrew Bruce , Peter Gedeck

Número de Páginas: 439

Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas...

Ciencia de redes

Autor: Albert-lászló Barabási

Número de Páginas: 508

Texto clásico y pionero que acerca al lector a la ciencia de redes. Abarca una amplia gama de temas que van de la computación y las ingenierías a las ciencias económicas y sociales, apoyándose en ejemplos de la vida real. Es el caso de la teoría de los seis grados de separación, que le permite explicar la robustez de las redes frente a los ataques de que son objeto, además de explorar cómo se propagan algunos virus, como el ébola o el H1N1, o por qué algunos de nuestros conocidos tienen más amigos que nosotros. Si quieres la versión impresa pídela en https://publicaciones.iteso.mx/ (ITESO), (ITESO Universidad).

Jacinda Ardern pragmática, empática, fuerte y amable (Magis 479)

Autor: Vanesa Robles , Francisco J. Cibrián , Iván González Vega , Raúl Fuentes González , Eugenia Coppel , Jorge Esquinca , Gabriel Orihuela , Helena Soderpalm , Édgar Velasco , Érika Torres , Juan Pablo Gil, Sj , Hugo Hernández Valdivia , Vonne Lara , Kaliope Demerutis , Joaquín Peón Íñiguez , Nydia Pando

Número de Páginas: 72

Cambiar de año no es cambiar de mundo, y al comenzar 2021 nuestra realidad difícilmente será muy distinta de la que veníamos habitando hasta el 31 de diciembre pasado. Sin embargo, en estas fechas siempre está a nuestro alcance al menos una pequeña cantidad de ilusión y de esperanza, y podemos disponer de ellas para retomar la marcha. Volver la vista atrás tendrá sentido en la medida en que lo hagamos para recuperar los mejores aprendizajes: es por ello que queremos dar la bienvenida a este nuevo año con un repaso a las voces de mujeres y hombres cuyas historias, aun cuando lo vivido por cada quien es único e irrepetible, podrán resultarte muy cercanas. En pro de orientar nuestras búsquedas hacia lo mejor que podríamos proponernos, pensamos que sería buena idea presentarte una semblanza de quien quizá sea uno de los personajes más significativos del año que acaba de concluir: Jacinda Ardern, la primera ministra neozelandesa. Se trata de una política que ha ganado notoriedad mundial por resguardar muy eficazmente a los habitantes de su país ante los embates de la pandemia. Asimismo, queremos que conozcas el trabajo de Paola Villarreal, joven científica mexicana ...

Menos tech y más Platón

Autor: Scott Hartley (business Consultant)

Número de Páginas: 234

Explica de forma brillante un tema de actual relevancia en la empresa y en la educación actual: la importancia de la ética, las humanidades y las habilidades sociales en un mundo inminentemente tecnológico y su aplicación en las tecnologías que dominarán el mundo en el futuro del trabajo: el big data, la inteligencia artificial o la robótica. Hartley nos muestra que, en realidad, son los formados en humanidades los que juegan un papel clave en el desarrollo de los negocios y las tecnologías porque analizan los problemas y ofrecen los mejores enfoques para resolverlos aportando habilidades fundamentales como la gestión, el liderazgo o la comunicación. Incluye casos de cómo los fundadores de las empresas más importantes de Silicon Valley como Apple, Google, PayPal o LinkedIn han incorporado las humanidades para convertirse en compañías de éxito mundial.

Big Data

Autor: Luis Joyanes Aguilar

Número de Páginas: 428

Big Data (grandes volúmenes de datos o macrodatos) supone la confluencia de una multitud de tendencias tecnológicas que venían madurando desde la primera década del siglo cuando han explosionado e irrumpido con gran fuerza en organizaciones y empresas, en particular, y en la sociedad, en general. Muchas veces estos datos no están estructurados, esta tecnología viene a iluminarlos. El libro se divide en 3 partes principales, se introduce el tema, se descubre la infraestructura y la analítica del Big Data. Tiene en sus manos la referencia necesaria para introducirse en Big Data. Aprenda: ¿Qué es Big Data? Analítica de datos, analítica Web y analítica social. Sectores estratégicos de Big Data y Open Data. Conozca: Las mejores herramientas informáticas para procesar sus datos. Las nuevas tendencias tecnológicas y sociales que traen la nube y los Big Data.

¿Cómo piensan las máquinas?

Autor: Fredi Vivas

Número de Páginas: 192

Este libro podría haber sido escrito por una inteligencia artificial, y no solamente por un humano en un documento de Word. Aunque, en parte, así fue. Con inteligencia artificial podemos escribir ensayos, incluso libros, y también, entre muchas posibilidades, predecir cuántos pacientes llegarán a un hospital con gripe dentro de quince días, o detectar automáticamente una operación fraudulenta con una tarjeta de crédito. ¿Cuáles son los límites de esta tecnología? ¿Cuáles son sus riesgos? ¿Cuál es la mejor manera de aprovecharla? ¿Cómo desarrollar inteligencia artificial responsablemente? En ¿Cómo piensan las máquinas?, Fredi Vivas te invita a sumarte a un viaje fascinante, una aventura literaria que transita entre la realidad y la ficción para demostrarnos que, independientemente del área o disciplina, la inteligencia artificial está revolucionando la vida humana mucho más de lo que creemos o soñamos. Y como no podía ser de otra forma, este es un libro interactivo, que incorpora tecnología en sus páginas, y que propone al lector una experiencia multiplataforma. Apto para cualquiera que tenga como objetivo entender el mundo que se viene y estar a la...

Industria 4.0

Autor: Luis Joyanes

Número de Páginas: 492

El término Industria 4.0 se acuñó en Alemania en el año 2011 en la Feria tecnológica de Hannover-Messe, si bien fue en la edición de dicha feria en 2013 cuando se presentó la Iniciativa oficial del Gobierno de Alemania. El documento fundacional de Industria 4.0 y de la plataforma asociada (Platform Industrie 4.0) denominado Recommendations for implementig the strategic initiative Industrie 4.0 fue redactado por Acatech (Academia Nacional de Ciencia e Ingeniería de Alemania) y presentado en abril de 2013. Contó con la colaboración del DFKI (Centro de Investigación alemán para la Inteligencia Artificial) así como el apoyo de la industria y grandes empresas alemanas.

Farmacovigilancia. Un enfoque práctico

Autor: Thao Doan , Fabio Lievano , Mondira Bhattacharya , Linda Scarazzini , Cheryl Renz

Número de Páginas: 226

Se centra en la evolución del panorama normativo, los estudios de casos y el uso actual y futuro de las tecnologías digitales. - Abarca la evolución del panorama regulador, así como el uso actual y futuro de las tecnologías digitales. Utiliza estudios de casos para asegurar que el contenido es relevante para la práctica diaria. - Aborda la ciencia del comportamiento y las perspectivas de los pacientes, la comunicación de riesgos y las nuevas fronteras de la especialidad. - Consolida la información disponible hoy día sobre este tema.

Big data

Autor: David Gómez-ullate Oteiza , David Ríos Insúa

Número de Páginas: 114

La captura de datos a través de aplicaciones y teléfonos móviles produce cantidades ingentes de información sobre nuestro día a día online. Es por ello comprensible que dichos datos tengan cada vez más valor, ya que se utilizan para mejorar las relaciones con los ciudadanos o clientes, personalizar servicios y productos y automatizar todo tipo de procesos. Descubrir que estamos cediendo nuestra información personal despierta a menudo el pánico general, pero hasta las actividades más rutinarias —como consultar el tiempo o pasar el robot aspirador— suponen la apertura de una ventana a nuestra privacidad; la misma que también hace posible que una aplicación traduzca un texto sin mucho esfuerzo o que nuestro móvil nos resuelva una duda preguntándole a viva voz. En este libro se explican, de manera accesible, los conceptos básicos del big data y la ciencia de datos, algunos de sus beneficios y riesgos, y se promueve un uso responsable de la tecnología.