¿Qué es el CSS? Aprende desarrollo web MDN

La solución vino de la mano de CSS (siglas en inglés de Cascading Style Sheets), en español “Hojas de estilo en cascada”, un lenguaje de marcas enfocado a definir, crear y mejorar la presentación de un documento basado en HTML. Para muchos diseñadores gráficos CSS significó la puerta de entrada al mundo de la web y junto con otras tecnologías como JavaScript, CSS se ha ido imponiendo como uno de los pilares imprescindibles de la web de hoy en día. Al final conseguir un diseño medianamente atractivo y homogéneo a lo largo de los navegadores solo con CSS era muy complicado y se tenía que continuar variando el HTML o el Javascript para solucionar sus carencias. Se incluyeron etiquetas como en HTML versión 3.2, y esto les causó muchos problemas a los desarrolladores.

Los navegadores, como por ejemplo Firefox, Chrome o Edge (en-US), están diseñados para presentar documentos visualmente en una pantalla de ordenador, un proyector o una impresora. Puedes cambiar el código de color por cualquiera como el que elegiste usar en tu proyecto. El selector de ID permite seleccionar un elemento de la página a través del valor de su atributo id. CSS permite agrupar reglas que aplican a diferentes etiquetas en una sola regla con un selector múltiple. Para ello, se incluyen todos los selectores separados por una coma (,). Esto hacía que con el tiempo cualquier proyecto web se hacía muy difícil de mantener.

Así estaríamos indicando que queremos aplicar estilos sobre todos los párrafos y todas las divisiones con la clase “bloque”.

Además, no podrás usar el mismo estilo CSS en varias páginas, ya que está contenido en una sola página. Tener todo en una página facilita compartir la plantilla para una vista previa. Como hay tantas cosas que se podrían diseñar usando CSS, el lenguaje se divide en módulos. Verás referencias a estos módulos a medida que explores en MDN y observarás que muchas de las páginas de documentación están organizadas en torno a un módulo en particular. Por ejemplo, puedes echar un vistazo a la referencia MDN del módulo Fondos y bordes para averiguar cuál es su propósito, qué otras propiedades y características diferentes contiene.

CSS

Cada elemento, atributo o bloque en el lenguaje de marcado se convierte en un nodo DOM con estructura de árbol. Algunos elementos son padres de nodos secundarios, y estos nodos hijos tienen hermanos. Para resolver esto la W3C (World Wide Web Consortium), encargado de crear todos los estándares relacionados con la web, propuso la creación de un lenguaje de hojas de estilos específico para el lenguaje HTML y se presentaron nueve propuestas.

Editores de CSS

Hoy podemos decir que https://bitcu.co/carrera-en-ti-bootcamp-de-programacion/ cubre las necesidades de los diseñadores, más aún después de la aparición de CSS Flexbox, que permite agregar una facilidad enorme a la hora de colocar los elementos en la página. Las hojas de estilo en cascada llegaron al mundo de la web bastante más tarde que el lenguaje HTML. Aunque fue propuesto en 1994 el primer estándar no llegaría hasta prácticamente entrado 1997.

  • Dado que los sitios web tenían diferentes fuentes, fondos de colores y estilos, el proceso de reescribir el código fue largo, doloroso y costoso.
  • Hemos aprendido los conceptos básicos de CSS, para qué sirve y cómo escribir hojas de estilo simples.
  • Algunos elementos son padres de nodos secundarios, y estos nodos hijos tienen hermanos.
  • Por ejemplo, algunos navegadores antiguos no entienden calc() como valor.

A partir de este punto el mundo de los estándares abiertos para la web tuvo un parón generalizado. bootcamp de programación 2 tuvo una revisión publicada como CSS 2.1 en la que añadieron algunos selectores nuevos, pero pasaron años antes de la presentación de una nueva versión. Con todo entramos en una etapa oscura en la que CSS no llegó a cubrir totalmente sus objetivos. Los estilos CSS hechos de esta manera se cargan cada vez que se actualiza un sitio web, lo que puede aumentar el tiempo de carga.

¿Cómo funciona realmente el CSS?

En el próximo artículo, pondrás en práctica tu conocimiento nuevo para cambiar el estilo de un ejemplo y probarte con un poco de CSS en el proceso. Puede que al principio sea un concepto un poco complicado de entender pero a la larga simplifica y mucho la creación de hojas de estilo más complejas. Aquí la práctica hace al maestro y este artículo pretende ser de introducción para que te animes a dar tus primeros pasos. Cada declaración incluye un nombre de propiedad CSS y un valor, separados por dos puntos. Una declaración CSS siempre termina con un punto y coma, y ​​los bloques de declaración están rodeados por llaves.

La ciencia de datos: ¿qué es y por qué es importante?

Los científicos de datos pueden utilizar métodos de machine learning como herramientas o trabajar con otros ingenieros de machine learning para procesar los datos. Data science es el área de estudio que implica extraer conocimientos de grandes cantidades de datos utilizando diversos métodos, algoritmos y procesos científicos. El término ciencia de datos ha surgido debido a la evolución de la estadística matemática, el análisis de datos y grandes volúmenes de datos. Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente.

  • Los expertos en seguridad de la información aplican los principios de seguridad de la información a los sistemas de información mediante la creación de programas de seguridad de la información.
  • Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones.
  • Al implementar SAS® Model Manager, el fabricante de cartón yeso puede seleccionar la formulación de materias primas más óptima y ajustar el proceso de producción casi en tiempo real para lograr su objetivo.

Mejor información sobre las decisiones de compra, los comentarios de los clientes y los procesos empresariales puede impulsar la innovación en las operaciones internas y las soluciones externas. Por ejemplo, una solución de pago en línea utiliza la ciencia de datos para cotejar y analizar los comentarios que hacen los clientes sobre la empresa en redes sociales. Los análisis revelan que los clientes olvidan las contraseñas durante los periodos de pico de compra y que no están satisfechos https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten con el actual sistema de recuperación de contraseñas. La empresa puede innovar para obtener una mejor solución y ver un aumento significativo en la satisfacción del cliente. Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización de datos. Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico.

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Un científico de datos es responsable de recopilar, almacenar y mantener la forma estructurada y no estructurada de los datos. A través de estas conclusiones, es capaz de ayudar a las empresas a tomar decisiones empresariales más inteligentes. El objetivo principal de la ciencia de datos es encontrar patrones en los datos. Utiliza varias técnicas estadísticas para analizar y extraer información o insights de los datos. Dada la pronunciada curva de aprendizaje en la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el retorno de inversión en proyectos de IA.

Las universidades están empezando a ofrecer cursos y diplomados y algunas, maestrías y doctorados en ciencia de datos. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción.

Análisis de diagnóstico

Otra habilidad importante es la capacidad de presentar información y explicar su significado de una manera que sea fácil de entender para los usuarios de negocios. Eso incluye capacidades de narración de datos para combinar visualizaciones de datos y texto narrativo en una presentación preparada. Las empresas tienen sus propias necesidades Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción y utilizan los datos en consecuencia. Al final, el objetivo de los científicos de datos es hacer que las empresas tengan un mejor crecimiento. Gracias a las decisiones y a la información visualizada en un tablero de datos, las empresas pueden adoptar estrategias de datos adecuadas para mejorar la experiencia del cliente.

A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. La evolución del papel de los científicos de datos se ha debido principalmente a dos factores. En primer lugar, a la integración plena del rol de científico de datos dentro de la organización, proporcionándole competencias y conocimientos específicos del negocio. Un científico de datos alcanza su mayor potencial cuando comprende el propósito de los productos que desarrolla.

Lenguaje de Programación Concepto, tipos y ejemplos

Acrónimo de formula translator, Fortran se utiliza principalmente en aplicaciones científicas y análisis numérico. Se usan palabras del inglés lo cual facilita que una persona pueda intervenir más fácil que en los dos anteriores. Es un lenguaje un poco más fácil de interpretar, pero puede variar de acuerdo a la máquina o computadora que se esté programando.

lenguajes de programacion

Referencia del Lenguaje Python dónde se ofrece una definición más formal del lenguaje. Para escribir extensiones en C o C++, leer Ampliación e incrustación del intérprete de Python y Manual de referencia de la API en C de Python. En C++ se ha mejorado la creación de comandos y facilita la decodificación de código. Al mismo tiempo, C++ puede reconocer y leer código diseñado en lenguaje C, lo que permite adaptarlo a este lenguaje más reciente y aprovechar las nuevas funcionalidades. Conocido también como “Código simbólico de instrucciones de propósito general para principiantes”, es uno de los lenguajes de alto nivel más famosos de la historia. Empezó emplearse a principios de 1964 y actualmente cuenta con versiones como .NET y Visual Basic.

Lenguaje de programación

Gracias al lenguaje de alto nivel, cualquier usuario podría llegar a solventar problemas de softwares de forma mucho más fácil y cómoda. Cabe destacar además, que la tercera generación dio paso a la creación de lenguajes como Java, PHP, C++, Cobol y Pascal. Desde un punto de vista más técnico, la escritura del código fuente de cualquier software es lo que se hace a través de un lenguaje de programación. En este sentido, cualquier software de sistema o aplicación que exista o se cree, ha sido diseñado a través de un lenguaje de programación, ya que es https://www.dreamstime.com/sivaf14182_info esta la herramienta empleada para crear un sistema de instrucciones que puede ser leída por una computadora. La pragmática, en programación, se refiere al modo en que el contexto influye en la forma cómo interpretamos y analizamos los problemas que queremos resolver con un lenguaje de programación. Como vimos en el ejemplo de sintaxis, el mismo problema puede ser resuelto utilizando diferentes lenguajes de programación, incluso existen problemas que pueden ser resueltos aplicando distintas sentencias o instrucciones lógicas usando el mismo lenguaje.

lenguajes de programacion

Este tutorial introduce al lector informalmente a los conceptos básicos y las funcionalidades del lenguaje de programación Python y a su sistema. Ayuda a tener un interprete de Python accesible para una experiencia práctica, todos https://snowie.com/forums/users/keral75300/ los ejemplos son auto-contenidos, permitiendo utilizar el tutorial sin conexión. Es un lenguaje orientado al desarrollo web, aunque al ser de propósito general, también puede emplearse para desarrollo de software de aplicación.

Estos son los lenguajes de programación que deberás manejar en 2020

Se refiere a la capacidad de crear estructuras informáticas complejas sin generar errores relacionados con las instrucciones propias bajo la cual funciona el lenguaje. Sin duda, estos sistemas de comunicación han cambiado el mundo para siempre y convertirte en un experto en estos te dará un perfil profesional muy interesante. Entre otras cosas, estos sistemas permiten automatizar procesos de áreas claves como la contabilidad, las finanzas y los inventarios. Entre los diferentes softwares que se programan con ayuda de estos lenguajes están los dirigidos a las empresas y organizaciones. Además, las instrucciones registradas impactan directamente en el hardware y no en el software, es decir, están dirigidos al funcionamiento de las partes físicas y tangibles de computadores y equipos informáticos.

Por esta razón, los programas escritos en lenguajes de bajo nivel tienden a ser programas no portables, necesitando instalarse en el ordenador para configurarse y guardarse en los archivos. Esto tiene su traducción en la variación en las posiciones del tradicional ránking que elabora GitHub sobre los lenguajes de programación más utilizados. A diferencia de C++, en Java existe una interfaz que se encuentra entre el código escrito por el desarrollador y la computadora. Se llama JVM (o Máquina Virtual Java) y es responsable de ejecutar los programas escritos en Java, garantizando una mayor compatibilidad entre códigos escritos para diferentes sistemas operativos. Los lenguajes de programación multiparadigma, por otro lado, son aquellos que pueden utilizarse en diferentes estrategias de programación.

¿Algunos ejemplos de lenguajes ampliamente utilizados?

Mientras que Shaila Pérez Fernández explica que para procesamiento y análisis de datos también recomendaría Python, “para ello, hay muy buenas librerías como Pandas, NumPy y scikit-learn”. Por su parte, recuerda el experto que .NET es más popular y demandado en empresas de todos los tamaños. Ambos tienen una gran potencia y capacidad, si se acomete su estudio con un buen plan y una buena guía se pueden aprender http://www.brenkoweb.com/user/22047/profile en unos meses  (relativamente rápido para la complejidad que tiene hoy todo esto), y  luego tienen una buena salida laboral. Muchos lenguajes adoptan esta palabra reservada para asegurar que, al construir el programa, sea posible identificar un punto de partida. Aquí tienes 25 cursos online que están dirigidos a principiantes y que son obra de algunas de las compañías más reconocidas del sector.

Analista de dados: o que faz, quanto ganha e como escolher um curso

O Guia Salarial 2024 da Robert Half aponta a profissão de Analista de Dados como um dos profissionais mais demandados (permanentemente) na área de Seguros. Além do Analista de Dados, os profissionais que atuam como Gerente de Finanças, Gerente de Crédito, Gerente de Subscrição, Gerente Comercial também foram mencionados na pesquisa. Um projeto apresentado pelo senador Angelo Coronel (Bahia) visa reforçar a segurança dos dados pessoais dos consumidores fornecidos aos estabelecimentos comerciais durante as compras. Essa é uma habilidade de comunicação, algumas pessoas podem desenvolver naturalmente enquanto outras precisam se esforçar mais. Além de criar sua visualização, também é importante ser capaz de usar a visualização para apresentar o que foi descoberto com os dados.

  • O Analista de Dados é responsável por transformar dados em informações que podem ser utilizadas para apontar os melhores caminhos e soluções para as empresas.
  • Portanto, se você tem interesse em tecnologia e marketing digital, considere se tornar um analista de ecommerce.
  • Para fazer esta Análise de Dados recorre a softwares próprios de modo a poder obter insights, ou seja, informações fundamentais para a tomada de decisões.
  • Entender estatística descritiva e inferencial são dois campos interessantes para começar a aprender.
  • Durante o processo de análise, o analista de dados utiliza ferramentas e linguagens de programação, como Python, R, SQL e Excel, para manipular e visualizar os dados.

Para falar sobre o assunto, entrevistamos o Analista de Dados Sênior da Shopee Marco Túlio. Segundo o especialista, essa área é uma ótima oportunidade de carreira para pessoas refugiadas e migrantes que procuram uma recolocação no mercado e uma estabilidade financeira, basta gostar de números e solução de problemas. O curso de análise de dados da Alura ensina técnicas da área, estatística, modelagem e visualização prática, escalando seu crescimento como profissional para trazer novas oportunidades. Se você entende o quão importante é o papel desse profissional e deseja seguir uma carreira na área, confira a seguir nossa lista com os melhores cursos de análise de dados da internet. O primeiro requisito essencial para um analista de ecommerce eficaz é ter um sólido conhecimento em marketing digital.

Educação e formação necessária

Poder trocar ideias com essas pessoas e absorver insights relevantes sobre a atuação é algo incrível. Nos cursos, profissionais estabilizados no mercado estão sempre prontos para compartilharem sua expertise com estudantes. Dominar essas habilidades técnicas essenciais é fundamental para se destacar como analista de dados e se tornar um especialista em extrair https://surgiu.com.br/2024/02/17/curso-de-analista-de-dados-como-bootcamp-da-tripleten-prepara-voce-para-o-mercado/ valor e insights a partir dos dados. Então, continue aprimorando suas habilidades e conhecimentos para enfrentar os desafios do mundo da análise de dados com eficácia. O Analista de Dados serve como guardião dos dados de uma organização para que as partes interessadas possam entender os dados e usá-los para tomar decisões estratégicas de negócios.

Profissionais de visão compreendem que estarão sempre em evolução e quanto mais você desenvolve seu conhecimento mais consegue perceber quanto conhecimento ainda precisa adquirir. Você não precisa curso de analista de dados esperar até estar 100% pronto para começar a buscar a sua vaga como Analista de Dados. Se o papel de um Analista de Dados parece adequado para você, aqui está o que você precisa saber.

Vale a pena estudar para ter essa profissão?

Portanto, estudar sobre apresentações, gráficos e representações visuais se torna obrigação. Afinal, a análise é feita sobre o conteúdo que a equipe de dados foi capaz de reunir. Esse material ficará disponível nos bancos e, a partir disso, a pessoa analista o consultará para projetar algumas possibilidades ou checar informações. Assim, se torna possível construir percepções sólidas e confiáveis sobre presente e futuro do negócio. Então você vai gostar de saber que, segundo a consultoria Gartner, até 2023, mais de 33% das maiores organizações terão analistas responsáveis por tomar decisões inteligentes para os negócios. Com esse mercado tão aquecido, investir na carreira de analista de dados é uma excelente ideia.

o que um analista de dados faz

Felizmente, a carreira oferece uma variedade de opções de formação, permitindo que você escolha a trajetória mais alinhada com suas habilidades e interesses. Para ser um Cientista de Dados, acredito que o desenvolvimento em função do tempo como Analista de Dados é que seria predominante para um avanço maior. Gostei muito deste artigo já que me interessa particularmente visto estar a fazer a vossa formação de Analista de Dados se bem que agora fiz um intervalo entre o primeiro e o segundo curso para efetuar uma revisão ao Python. Os processos de seleção podem ser uma excelente forma de adquirir experiência ao conversar com gestores ou responsáveis pela contratação e pessoas da equipe técnica da empresa. – Demonstrar a importância de seu trabalho no contexto das tendências locais, nacionais e globais que impactam tanto sua organização quanto o setor de atuação. Normalmente, os Analistas de Dados trabalham com análise descritiva e diagnóstica e Cientistas de Dados com análise preditiva e prescritiva.

Formação Data Science

Como um analista de dados, seu trabalho é realizar cada etapa do processo de análise de dados para que resolva e identifique problemas. Conforme sua carreira progride, você pode escolher também se especializar em outras áreas do mesmo campo, tal como visualização de dados ou engenharia de dados. De forma simplificada, a análise de dados é o processo de extrair informação de informações desordenadas. Através de uma exploração sistemática de dados à procura de padrões e relacionamentos entre si, analistas de dados procuram encontrar e comunicar insights valiosos através desses dados.

Essa modalidade é uma solução à rotina moderna e às dificuldades que a vida do profissional atarefado traz. Portanto, o melhor curso de Análise de Dados é o que pode se encaixar ao seu dia a dia, sem deixar de ser altamente qualificado. Dependendo do contexto da empresa, analistas têm abertura para lidar com gestores e debater sobre o que foi percebido durante seu trabalho de análise.

Desenvolver consultas com SQL ou PL/SQL

Pessoas que trabalham na área da tecnologia têm a oportunidade de atuar nas mais variadas áreas e realizar atividades diversas. Por esse motivo, é muito comum que as pessoas não saibam ao certo como funciona essa profissão. O investimento em formação acadêmica nem sempre é acessível para todos, mas não se preocupe! Existem diversas opções de bolsas de estudo disponíveis para ajudar aspirantes a analistas de dados a realizarem seus sonhos.

️ ¿Qué es la prueba de caja blanca? Técnicas y ejemplos

Al analizar de manera detallada el código y realizar pruebas exhaustivas, los desarrolladores pueden asegurarse de que todas las funciones del software se comporten como se espera. Esto incluye verificar la lógica de los algoritmos, la correcta implementación de las reglas de negocio y la validación de entradas y salidas. En resumen, las pruebas de Conoce el curso de tester de software que te ayudará a conseguir un empleo TI caja blanca son esenciales para garantizar que el software cumpla con los requisitos y expectativas de los usuarios finales. Depender únicamente de las pruebas de caja negra no es suficiente para obtener la máxima cobertura de prueba. Necesitamos tener una combinación de técnicas de prueba de caja negra y caja blanca para cubrir defectos máximos .

prueba de caja blanca

Después de cada prueba, el analizador audita los eventos y registra un informe que depende de sus descubrimientos. Normalmente, este informe se completará como una forma de corregir todos los problemas técnicos reconocidos, mantener el producto libre de errores y garantizar que todo funcione a la perfección. Tanto los desarrolladores como los evaluadores utilizan la técnica de prueba de caja blanca. Esto puede indicar que falta una lógica o un error tipográfico, lo que eventualmente puede dar lugar a algunas consecuencias negativas.

Enlaces externos[editar]

Estas pruebas son esenciales para evitar obligaciones especializadas y garantizar que, en general, sea bienvenido por todo el público una vez entregado el producto. Las pruebas basadas en código se denominan básicamente “caja blanca” como resultado de la metodología transparente que recibe. Esta metodología transparente exhibe la capacidad de ver a través de los enredos del caparazón externo del programa y profundamente en las funciones internas del producto. No obstante, la “caja negra” se refiere a no tener la opción de ver a través del caparazón interno. Es una estrategia de prueba que está planeada hasta tal punto que se puede probar la experiencia del cliente final en solitario. Por lo tanto, este procedimiento también se conoce como prueba de caja abierta, prueba de caja transparente, prueba basada en código, prueba de caja sencilla y prueba de caja de vidrio.

prueba de caja blanca

Los resultados de sus pruebas de caja blanca le dirán si necesita continuar con más pruebas, si hay defectos que necesitan ser corregidos, y si cada caso de prueba individual ha pasado o fallado. La documentación exhaustiva es necesaria porque ayuda a los desarrolladores y probadores a comprender los resultados de las pruebas de caja blanca. El hecho de que las pruebas de caja blanca las planifiquen y realicen los desarrolladores no significa que el equipo de control de calidad no deba participar de ninguna manera. Mantener la documentación adecuada antes, durante https://almomento.mx/conoce-el-curso-de-tester-de-software-que-te-ayudara-a-conseguir-un-empleo-ti/ y después de las pruebas garantiza que todas las personas implicadas en el desarrollo y las pruebas de software tengan acceso a la información correcta en el momento adecuado. Cuando escriba casos de prueba en pruebas de caja blanca, querrá crear casos de prueba que verifiquen que el sistema funciona como usted espera, así como casos de prueba que verifiquen el rendimiento del sistema. Puede hacerlo maximizando la cobertura de rutas y ramas y escribiendo casos de prueba que exploren todas las rutas y resultados posibles durante la fase de preparación.

¿Qué es la prueba de caja blanca en la ingeniería de software?

Los evaluadores examinan el código para ver los pasos que sigue la calculadora y el orden en que se suceden, antes de ver el resultado después de cada etapa. Las pruebas de caja negra, en cambio, sólo comprueban si la página funciona, sin analizar por qué ni cómo. Los desarrolladores utilizan los informes de las pruebas para comunicarse con otros desarrolladores cuya tarea puede ser corregir los fallos y errores detectados durante las pruebas.

  • Debido a los prerrequisitos únicos de las pruebas de caja blanca, los expertos se encargan de echar un vistazo al diseño interno del producto, distinguir la comunicación entre las partes y arreglar lo que haya salido mal.
  • Se denominan técnicas estáticas a los procedimientos que ayudan a conseguir una simetría de la cara en la parálisis facial.
  • Evidencia física, objeto, instrumento o producto relacionado con un hecho delictivo y que puede constituirse como prueba.
  • Las evaluaciones de vulnerabilidades suelen ser exploraciones automáticas y recurrentes que buscan vulnerabilidades conocidas en un sistema y las marcan para analizarlas.

La prueba es el medio que nos lleva a saber si un hecho es real o es falso, es el camino que nos permite a través de un proceso judicial confirmar que el derecho en realidad nos pertenece o estamos usurpando el derecho de otro. Se trata de un equipo que evalúa la percepción de imágenes en las retinas de ambos ojos y permite corregirla en caso de anomalía o defecto de enfoque. La principal característica del dispositivo es que posee una montura que permite separar una mitad del dispositivo de la otra. Además, consulte todas las herramientas que hemos enumerado en Análisis de código estático aquí . Como se dijo anteriormente, la cobertura de ruta se usa para probar los fragmentos de código complejos, que básicamente involucran declaraciones de bucle o una combinación de bucles y declaraciones de decisión. Dado que la cobertura de la declaración no es suficiente para probar todo el pseudocódigo, necesitaríamos cobertura de sucursal para garantizar la máxima cobertura .

Pruebas de penetración

Las evaluaciones de vulnerabilidades suelen ser exploraciones automatizadas recurrentes que buscan vulnerabilidades conocidas en un sistema y las marcan para su revisión. Los equipos de seguridad usan evaluaciones de vulnerabilidad para verificar rápidamente fallas comunes. La cobertura de declaraciones es el tipo más fundamental de examen de inclusión de código en las pruebas de programación de caja blanca.

  • Las evaluaciones de vulnerabilidades suelen ser exploraciones automatizadas recurrentes que buscan vulnerabilidades conocidas en un sistema y las marcan para su revisión.
  • El equipo de seguridad interno puede usar esta información para fortalecer las defensas contra los ataques del mundo real.
  • Estas pruebas son especialmente útiles para identificar y corregir posibles errores internos antes de que el programa sea implementado en producción.
  • La mayor diferencia entre White Box Testing y Black Box Testing es que, a diferencia de Black Box Testing, que se realiza desde el punto de vista del usuario, White Box Testing se realiza desde el punto de vista del desarrollador.
  • Cuando se utilizan técnicas de cobertura de ramas, los probadores de caja blanca comprueban si cada rama se procesa al menos una vez y validan que ambas ramas funcionan correctamente.

En las pruebas de caja blanca, el probador puede ver el código completo del programa y se le encarga verificar el flujo de cómo funcionan las entradas y salidas en el programa. A diferencia de la prueba de caja negra, que se centra más en probar la funcionalidad del programa, White Box Testing se preocupa de probar las estructuras internas del programa. Echar un vistazo al programa de esta manera nos permite trabajar para mejorar el diseño, la usabilidad y hacer que el producto sea más seguro. Los probadores de penetración pueden buscar fallos de software, como una vulnerabilidad de seguridad de un sistema operativo que permite a los hackers obtener acceso remoto a un punto final. Pueden buscar vulnerabilidades físicas, como un centro de datos mal protegido al que podrían acceder los agentes maliciosos. El equipo de pruebas también puede evaluar cómo podrían los hackers moverse desde un dispositivo comprometido a otras partes de la red.

Cómo Convertirse en un Desarrollador Backend: Habilidades Importantes que Hay que Aprender

Uno de los aspectos más importantes del desarrollo del back-end es la seguridad. El back-end es responsable de la gestión de datos sensibles, y es importante asegurarse de que estos datos están a salvo de accesos no autorizados. Hay muchas medidas de seguridad que se pueden implementar en el back-end, incluyendo encriptación, control de acceso y validación de entrada. Mencionamos los ejemplos más sencillos de Front-end y Back-end en la práctica. Sin embargo, existen otros que de igual manera contribuyen a la construcción de un sitio web. Se relaciona con todo lo que ven las personas, esto incluye el diseño (bien sea UI o UX) y ciertos lenguajes.

back end

El desarrollo full-stack también maneja las bases de datos, pero un trabajador del frontend sólo interactúa con las bases de datos para asegurarse de que la interfaz de usuario produce los resultados correctos. Junto con los lenguajes, los frameworks y las bibliotecas, los desarrolladores de frontend y backend se diferencian en el trabajo con las bases de datos. Con estos lenguajes puedes hacer aplicaciones web, desarrollo backend y aplicaciones de machine learning, entre otras cosas. Te recomendamos verificar cuál te parece más sencillo para trabajar y empezar a estudiarlo. Un experto en desarrollo backend se encarga de desarrollar el código de programación que se utilizará para el funcionamiento lógico de un sitio web.

NoSQL

De lo contrario, es más lógico que un principiante dé prioridad a habilidades como Python y SQL. Es el lenguaje de programación más utilizado en la encuesta de StackOverflow anterior, y también es el lenguaje más popular en GitHub. El desarrollo backend puede ser un campo profesional lucrativo y satisfactorio.

Sólo los socios del club de expertos pueden utilizar esta funcionalidad. Su trabajo es mucho más visual que el del back-end, pero ambos trabajan mano a mano en cada proyecto porque no se entienden uno sin el otro. Único en México y el mundo: el bootcamp de programación de TripleTen Guarda mi nombre, correo electrónico y web en este navegador para la próxima vez que comente. Por su parte, al Back-end se le atribuye todo lo que sucede en segundo plano porque facilita la interacción web.

Encontrar trabajos para desarrolladores backend

Java no es tan fácil de aprender como otros lenguajes más nuevos, y su rendimiento no es tan bueno. Pero todavía lo verás utilizado en muchos sitios web, y habrá trabajos de desarrollador de backend que lo requieran. Los lenguajes frontales son esenciales para https://laverdad.com.mx/2023/12/unico-en-mexico-y-el-mundo-el-bootcamp-de-programacion-de-tripleten/ producir sitios web, aplicaciones web y aplicaciones móviles fáciles de usar. Son la forma en que los desarrolladores generan hermosas interfaces, sitios web de alto rendimiento y todos los elementos con los que sueles interactuar cuando visitas un sitio web.

  • Los desarrolladores web frontend trabajan en las partes del sitio web que el usuario ve y con las que interactúa.
  • La API obtiene los datos del proveedor de vuelos u hoteles y los muestra en el sitio web de viajes.
  • SQL es el lenguaje implementado dentro de las bases de datos relacionales, por lo que estructura las tablas, mueve los datos y permite a los desarrolladores adaptar las características de la base de datos a sus propias necesidades.
  • El diseñador de front-end suele ser muy visual y por eso parece más creativo.

En nuestro nuevo artículo, profundizaremos más en qué es el Backend, qué significa, y los principales lenguajes de programación que se utilizan en la programación backend. En general, la comparación entre el desarrollo backend y el frontend requiere examinar las diferencias clave entre ambos. Además, es esencial explorar los marcos, bibliotecas, lenguajes y bases de datos únicos que se utilizan para el backend y el frontend. A la hora de elegir el lenguaje frontend adecuado, los desarrolladores empiezan con lo que conocen, y luego optan por frameworks y lenguajes específicos que se ajustan al resultado deseado.

Caja de herramientas del desarrollador Back End

En India, puedes esperar un aumento significativo con respecto a lo que gana un desarrollador front end. Como hemos descubierto, realmente no se trata de un debate entre front end developer y backend developer. Ambas especialidad se supone deben complementarse entre ellas, permitiendo que el sitio web trabaje adecuadamente tanto del lado del cliente como del servidor. Antes de sumergirnos en los detalles del back-end, es importante entender la diferencia entre desarrollo front-end y back-end. El front-end es la parte de un sitio web o aplicación con la que interactúan los usuarios. Es responsable de mostrar la información y permitir que los usuarios interactúen con ella.

Muchos sitios web tienen alguna combinación de HTML, CSS y JavaScript que funcionan conjuntamente. Por otro lado, las bibliotecas tienden a «volcar» más recursos en el desarrollador sin proporcionar tanta estructura. Algunas bibliotecas están al borde de los frameworks, y los frameworks suelen contener lo que se consideraría una biblioteca. En pocas palabras, una biblioteca puede ayudar a un desarrollador a realizar tareas específicas, pero no requiere ningún estilo arquitectónico del sitio del desarrollador.

Software

En primer lugar, analicemos las herramientas que utilizan los desarrolladores front end. Si fuera aprobado, deberías reconstruir el 60% del front end del sitio web. Sin embargo, al presentar este nuevo diseño, no puedes evitar estar emocionado. Esta compañía posee un equipo de diseñadores UI/UX, desarrolladores front end y back end, además de administradores de sistema.

Pruebas de caja blanca

Ya hemos visto que las pruebas funcionales se centran en resultados, en lo que la aplicación hace, pero no en cómo lo hace. Independientemente de la metodología que utilice un equipo de pruebas, el proceso suele seguir los mismos pasos generales. Cuando creces, tiendes a que te digan que el mundo es como es y que tu vida es solo vivir tu vida dentro del mundo, nunca arriesgar tu vida, solo sigue un camino establecido y muere al final, y trata de no hacerlo.

En una red muy sensible, uno se puede realizar solo un escaneo de vulnerabilidades y en otras redes, más robustos, se podría ejecutar una prueba más real de penetración. De esta manera, las vulnerabilidades adicionales pueden ser identificadas en caso que un atacante futuro pudiese violar el primer nivel de defensa. Los evaluadores de penetración pueden buscar fallas de software, como una irrupción del sistema operativo que permite a los hackers obtener acceso remoto a un punto final. Pueden buscar vulnerabilidades físicas, como un centro de datos mal protegido al que podrían acceder los agentes maliciosos. El equipo de pruebas también puede evaluar cómo los hackers podrían pasar de un dispositivo comprometido a otras partes de la red.

Pruebas de caja blanca. Técnica del camino básico

Un probador que tiene un buen conocimiento del código suele desarrollar pequeñas pruebas para cada proceso de la aplicación. La prueba manual — otro método de prueba — utiliza herramientas de prueba para el trabajo. Las pruebas https://negociosyempresa.com/el-curso-de-tester-de-software-que-necesitas/ de caja negra, una forma de prueba que se realiza sin conocimiento de los componentes internos de un sistema, se pueden realizar para evaluar la funcionalidad, la seguridad, el rendimiento y otros aspectos de una aplicación.

Sin embargo, los diferentes tipos de pruebas de penetración se dirigen a diferentes tipos de activos empresariales. Las evaluaciones de vulnerabilidades suelen ser exploraciones automatizadas recurrentes que buscan vulnerabilidades conocidas en un sistema y las marcan para su revisión. Los equipos de seguridad usan evaluaciones de vulnerabilidad para verificar rápidamente fallas comunes. Existen diversas herramientas y frameworks que facilitan la realización de pruebas de caja blanca. Este framework de automatización de pruebas web permite simular acciones de los usuarios y verificar que el código se comporte correctamente en diferentes navegadores y plataformas. Al analizar de manera detallada el código y realizar pruebas exhaustivas, los desarrolladores pueden asegurarse de que todas las funciones del software se comporten como se espera.

Pruebas de penetración del personal

Las pruebas de caja gris demuestran ser útiles en general a nivel de pruebas de coordinación. Es apropiado para probar aplicaciones web, ya que no tienen código fuente o pares, lo que hace que sea difícil probarlas utilizando la estrategia de caja blanca. Las pruebas de caja oscura también se pueden aplicar a las pruebas de espacios comerciales para afirmar que el producto satisface las necesidades. Las pruebas de caja gris combinan eficazmente las ventajas de las pruebas de caja negra y de caja blanca al tiempo que abordan las desventajas de ambas para crear un sistema más equilibrado.

El desarrollador o probador debe saber dónde se ejecuta la aplicación y compilar el código de la misma, información detallada de la red y el servidor y todas las direcciones IP conectadas. Aunque muchas de estas técnicas son utilizadas por los probadores, las técnicas de cobertura de sentencias y ramas comprueban al menos entre el 80% y el 90% del código en busca de errores, lo que suele ser adecuado. En este artículo has podido conocer qué es la monitorización de pruebas de caja blanca, así como sus principales características y beneficios. Ahora, si te interesa seguir aprendiendo y profundizar El curso de tester de software que necesitas acerca de estos conceptos y otras herramientas del sector IT, no dudes en dar el siguiente paso en tu proceso de formación e inscríbete en nuestro DevOps & Cloud Computing Full Stack Bootcamp. También es bienvenido a Contáctenos para saber cómo podemos ayudar a identificar y corregir problemas de seguridad dentro de su organización. Una lista de contactos debiese desarrollarse para identificar todas las personas clave (incluyendo los nombres, roles, direcciones de correo electrónico y números de teléfono) participando en la planeación, coordinación y ejecución de las pruebas.

Científico de datos: qué es, sueldo y funciones

En este caso, el bootcamp de programación necesita hacer preguntas para entender cómo funciona el sector, analizar posibilidades y hacer preguntas sobre principios y procesos en el área. Es posible estudiar una Licenciatura en Ciencias de Datos, que integra conocimientos de todas las disciplinas que conforman el campo del análisis de la información. El salario promedio de un científico de datos en México ronda los $35,000 pesos y varía según la experiencia y puesto del que se trate.

Científico de Datos

Así que, si eres de los que haya estudiando actuaría, ciencias de la computación, física, ingeniería en computación, matemáticas, matemáticas aplicadas y matemáticas aplicadas y computación esta es una carrera ideal para ti. ¿Puede usarse la IA para generar “papers” terroristas, diseminar virus mortales o aprender a hacer bombas nucleares en su domicilio? …
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Estadística con R

Un científico de datos realiza el análisis de datos con la información guardada en los almacenes de datos o centros de datos, con el fin de resolver una variedad de problemas de negocio, optimizar el rendimiento y reunir información de Business Intelligence. Conviértete en científico de datos y aprende a construir modelos estadísticos, resolver problemas y expandir la estrategia comercial basada en algoritmos de Machine Learning y Big Data. Crea tus primeros proyectos e inicia tu carrera en uno de los mercados de mayor crecimiento. En este paso, el científico recopila información de los expertos comerciales para entender cómo ven el problema y obtener conocimientos técnicos sobre la empresa.

Además, hoy en día, muchos de los cálculos necesarios los puede realizar una computadora. Teoría y ejemplos sobre cómo identificar itemsets frecuentes y crear reglas de asociación con python. Es el caso de la propuesta de EAE Business School Barcelona, que en su Máster en Big Data Analytics consiguen integrar los conocimientos tecnológicos y soft skills como es el liderazgo de equipos y la capacidad para https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten gestionar plantillas. «Si no puedes desplegar [la historia de los datos] en el mundo», dijo, «no te está haciendo ningún dinero». No, estos programas especializados no otorgan créditos universitarios ni son homologables por ningún curso valido por créditos en la Universidad de los Andes. Consideramos que si tomas los cursos en el siguiente orden, podrás aprovechar al máximo esta especialización.

Forecasting de demanda intermitente con Python y Skforecast

El científico de datos también debe comprender los conceptos específicos del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria. Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos. Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron.

Además, el salario de estos profesionales también suele ser muy atractivo, incluso para puestos de nivel junior. Desde hace algunos años la profesión de científico de datos o data scientist en inglés, figura entre los trabajos de alta calidad en México y el mundo. El análisis de la información que llevan a cabo los data scientist les permite responder a diferentes preguntas sobre porque se dieron los resultados obtenidos y qué puede hacer una determinada organización para modificarlos o mantenerlos.

Python:

La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los practicantes dentro de ese campo. Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning.

  • ¿Puede usarse la IA para generar “papers” terroristas, diseminar virus mortales o aprender a hacer bombas nucleares en su domicilio?
  • En esta búsqueda, puede encontrar artículos científicos sobre el tema e incluso encontrar a alguien que ya haya enfrentado el mismo problema y que haya compartido la solución que usó en Internet.
  • Siempre están equipados con modelos estadísticos y analizan el pasado junto a los datos actuales almacenados para de ellos sacar recomendaciones y sugerencias para la toma de decisiones óptima en un negocio.
  • Ahora, los datos son parte fundamental de ciencias como el aprendizaje automático y profundo, la inteligencia artificial y de negocios, la big data.
  • «Alguien viene a mí con un problema», explicó, «y puedo traducirlo en algo que se puede resolver con matemáticas y construir un modelo a su alrededor».

¿Cuáles son los mejores ordenadores para programar? Top 5

Además de eso, su gama de colores DCI-P3 del 99 % garantiza colores precisos, lo cual es una ventaja adicional si te gusta el diseño web o de interfaz de usuario. Este portátil tiene un procesador Intel Core i5 -7 de 11ª generación, 16 GB de memoria RAM y un SSD de 1 TB para un rendimiento sólido en programación. El sistema operativo es el software principal que permite que tu computadora funcione y se comunique con otros programas. Hemos comentado las características que hay que tener en cuenta para escoger el mejor ordenador para programar y también hemos recomendando 5 portátiles que te ayudarán a desarrollarte como profesional de la programación.

Sin embargo, la pantalla no es lo único que vale la pena gracias a la CPU Intel Core i7  y los gráficos Iris Xe integrados que se encuentran en su interior. Si bien estarás limitado a un máximo de 16 GB de RAM, esto es más que suficiente para realizar la mayoría de las tareas, especialmente cuando se combina con la increíble CPU de ocho núcleos. Algunos ejemplos de buenos teclados para introducir texto son el Corsair K83, Filco Majestouch-2, Logitech Craft, Roccat Vulcan 120 Aimo, etc.

Asus ZenBook Pro UX535LH-BN033 Intel Core i7-10750H/16GB/1TB+512GB SSD/GTX1650/15.6″

De hecho, es un exceso para los principiantes o programadores de nivel intermedio. Yo recomendaría a la mayoría de los estudiantes o aquellos que trabajan proyectos moderadamente complejos en considerar este portátil como una buena opción de compra. Para empezar, tiene un procesador Intel Dual Core i7-6500U que es más que suficiente para la mayoría de los programadores.

  • La Alienware m17 R6 es una computadora portátil para juegos potente que también es una excelente opción para la programación.
  • Las computadoras portátiles, tales como tabletas, netbooks, notebooks, ultrabooks, pueden ser alimentadas por pequeñas baterías.
  • Aunque existen muchas laptops 2 en 1, ésta es realmente la mejor versión de una tableta Windows que puede transformarse en un portátil, especialmente si la combinas con la Type Cover.

Al hablar de los mejores ordenadores para programar, debemos decir que la elección ideal para estudiantes de programación que buscan un portátil económico es el Acer Aspire 5. Como ya hemos dicho, es una pregunta difícil de responder https://esgeeks.com/desarrollo-web-programar-desde-cero/ sin conocer más detalles. En nuestro equipo hay personas que prefieren pantallas de distintos tamaños por muchas razones. Esto también puede cambiar en función de si utilizas un monitor externo como pantalla principal o no.

Lenovo Legion 5

El desarrollo de software personalizado es el proceso de diseño, creación, despliegue y mantenimiento de software para un conjunto específico de usuarios, funciones u organizaciones. Por el contrario, el software comercial listo para usar (COTS) curso de desarrollo web está diseñado para un amplio conjunto de requisitos, lo que permite empaquetarlo, comercializarlo y distribuirlo. El desarrollo de software lo llevan a cabo principalmente programadores, ingenieros de software y desarrolladores de software.

  • Su interior es muy compacto, por lo que el Trident X es un ordenador para programar que no ocupará un montón de espacio encima o debajo de tu escritorio.
  • El resultado es un PC para programar con un audio potente que hará que casi no te sea necesario enchufar altavoces externos.
  • La CPU Intel de 11ª generación también le da al Thinkpad X1 Nano su rendimiento increíblemente rápido, combinado con una duración de la batería asombrosamente prolongada de casi 12 horas a pesar de su diseño increíblemente liviano.
  • Al elegir entre paneles 4K y Full HD, un panel FHD 1080p te brindará una cantidad decente de espacio en pantalla y texto nítido y fácil de leer.
  • Con su pantalla WUXGA (1920 x 1200) pantalla IPS no reflectante y función antirreflejo, puedes seguir y seguir noche desentrañando esos códigos y programas.

El Lenovo 2023 IdeaPad 3 es una potencia con un presupuesto limitado, hecho a medida para programadores y desarrolladores de software. Debajo del capó, incluye un procesador AMD Ryzen U de cuarta generación que puede acelerar hasta 4,30 GHz, lo que hace que compilar código, ejecutar simulaciones o hacer girar contenedores sea muy sencillo. Equipada con un procesador Intel Core i7 de 12.ª generación, esta computadora portátil es una bestia en términos de potencia de procesamiento. Experimentarás la emoción de una velocidad increíblemente rápida, codificación sin demoras y multitarea como nunca antes. Lo primero que notará es el diseño elegante y liviano de la computadora portátil.

El uso del Big Data en la Ciencia

De este modo, producimos flujos de información de gran magnitud que difícilmente pueden ser entendidos y procesados con los métodos tradicionales dadas sus limitaciones logísticas. A su vez, el acceso y procesamiento de dicha información sirve como una nueva manera de extraer ganancias y de aumentar la “vigilancia” de poblaciones a través la creciente interconexión de bases de datos y técnicas de análisis. Los retos que se desprenden del consumo y creación de información a través de la red incluyen necesidades de captura, manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Este tipo de aprendizaje se ha usado en la clasificación de imágenes, por ejemplo, en el estudio de cálculos renales usando un conjunto de datos con imágenes de cálculos en color e infrarrojo23. Sin embargo, se acepta que se trata del “estudio científico de la creación, validación y transformación de datos para crear significado”, es decir, la ciencia que permite extraer valor y conocimiento de los datos. Por tanto, los Big Data están intrínsicamente relacionados con la “ciencia de datos” debido a que son su materia prima17,18. De esta forma se puede afirmar que la “datificación” en el ámbito de la salud es una tradición muy antigua en cambio, la digitalización ha llegado de la mano con la incorporación de las TI en la atención de salud. Éstas han permitido, entre otros, la generación del Registro Electrónico de datos de Salud (RES o en inglés EHR) o Ficha Clínica Electrónica (FCE), los cuales compilan las historias clínicas de una persona5 y que pueden ser consultados por personal de salud6. A juicio de
Peiró y Guallar (2013), el periodismo de
datos está básicamente en relación con el periodismo de investigación, el periodismo
de precisión, la documentación, la infografía, el fact checking y
el open data y el big data.

¿Qué es Big Data?

Independientemente de la denominación, una sociedad en la que aumenta la información y en la que crece la necesidad de transparencia se postula como el marco ideal para que los periodistas utilicen y expliquen los datos, aunque sean complejos, por técnicas como la visualización. En el momento actual, en muchos países se está expandiendo el término periodismo de datos, que sugiere una forma especializada de recogida y análisis de datos en la línea del trabajo realizado por analistas o investigadores, en donde el componente informático es una parte central de la elaboración, en ocasiones automatizada, de la producción de noticias. David Gómez-Ullate es investigador distinguido en la Universidad de Cádiz y profesor titular de Matemática Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid, actualmente en excedencia.

  • Los coronavirus (CoV) pertenecen a la subfamilia Orthocoronavirinae de la familia Coronaviridae en el orden Nidovirales, y esta subfamilia incluye α-coronavirus, β-coronavirus, γ-coronavirus y delta-coronavirus (Banerjee et al., 2019).
  • También se observa una clara controversia sobre el valor periodístico real que tienen los datos, frente al valor que supone filtrar la información, interpretarla; a lo que se suma el recelo que genera la capacidad de manipulación de los datos por parte de las autoridades políticas.
  • El crecimiento de los datos, como la explosión de las redes móviles, la computación en la nube y las nuevas tecnologías son descritas en [12].
  • Los trabajos se concentran, en su gran mayoría, en asociar Big Data a grandes volúmenes de datos o a la distribución de procesamiento.

En esta era digital, los términos Big Data y Data Science se han vuelto omnipresentes, pero a menudo se utilizan indistintamente, lo que puede llevar a confusión. Si bien ambas disciplinas están intrínsecamente relacionadas y curso de ciencia de datos comparten similitudes, representan aspectos diferentes de la gestión y el análisis de datos en el mundo moderno. Duplicándose cada año, transformándolo todo a su paso y dando lugar a términos como big data vs data science.

Cómo crear capital ecológico a partir de edificios ineficientes

La parte central, la “plataforma de minería de Big Data” (nivel I), que se enfoca en el acceso a los datos de bajo nivel y computación. Los desafíos en el intercambio de información y la privacidad, los dominios de aplicación de Big Data y el conocimiento forman el nivel II, que se concentra en la semántica de alto nivel, las aplicaciones de dominio de conocimiento y los problemas de privacidad del usuario. En [16] los autores proponen un teorema llamado “HACE” (Heterogeneous, Autonomous, Complex y Evolving), con el cual buscan describir las características de la revolución de Big Data. En primer lugar, abordamos los desafíos metodológicos que plantean los grandes volúmenes de datos a las ciencias del comportamiento, con especial énfasis en la distinción entre métodos convencionales como encuestas de opinión y el análisis de big data. Luego, revisamos tres agendas de investigación en torno a los cuales se ha desarrollado la investigación empírica respecto a la relación entre política y redes sociales (social media).

En todo lo que rodea a la sanidad hay muchas fuentes de datos que dan lugar a una cantidad tremenda de información. En el sector de la salud se generan desde datos estructurados (aquellos que se pueden almacenar, consultar y manipular de manera automática, como serían https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ los nombres de los pacientes, sus valores analíticos, etc.) hasta datos desestructurados (como las anotaciones médicas, las radiografías, los informes médicos…). Añadamos a esto la gran cantidad de información sobre nuestra salud que generan hoy en día los wearables.

Artificial Intelligence

Los cómputos se hacen en términos de una función de mapeo y otra de reducción y el cálculo se hace de forma paralelizada. Los autores muestran Map Reduce como un modelo que facilita el trabajo con sistemas paralelos y distribuidos, ya que oculta detalles de paralelización, tolerancia a fallos, optimización y balance de carga. Es necesario optimizar los recursos de red cuando se trabaja con Map Reduce, por ello es bueno leer los datos desde discos locales y reducir la cantidad de datos enviados a través de la red. También la ejecución redundante disminuye el impacto de las máquinas lentas, pérdida de datos y fallos de máquina. Nos ayuda a comprender el contenido de una base de datos, filtrarlo, limpiarlo y eliminar todo aquello que no aporta a lo que buscamos. Para ello se utiliza estadística, algoritmos… Nos ayuda a obtener información relevante a partir de los datos.

Esta última revolución sin duda modificó el rol de los equipos médicos, impactó la forma en que se educan y entrenan los profesionales de la salud, generó nuevas necesidades, y mejoró significativamente la calidad de vida de la población. Del mismo modo, hoy nos encontramos en una etapa en la que es necesario responder a nuevas necesidades de cómo realizar investigación y cómo educar a los profesionales médicos del futuro. El marco conceptual presentado nos permite poner casos prácticos en perspectiva, y analizar de manera crítica algunos de los usos de Big Data y la Ciencia de Datos que han mostrado ser efectivos en aplicaciones clínicas. Los Data Scientists dependen de los sistemas de Big Data para acceder y procesar los datos, mientras que los profesionales de Big Data dependen de las habilidades de Data Science para extraer conocimiento y valor de esos datos. Esta simbiosis entre ambas disciplinas es esencial para aprovechar al máximo el potencial de los datos en el mundo empresarial, la investigación y otras áreas.