Centros de datos: El cerebro de las ciudades inteligentes
310 views · Feb 1, 2025 pcweb.info
Descubre cómo los centros de datos impulsan la revolución de las ciudades inteligentes. Este video explora su papel crucial en la optimización de servicios urbanos, la mejora de la calidad de vida y los desafíos que enfrentan en seguridad y sostenibilidad.
Científico de datos vs analista de datos: ¿Cuál es la dif...
1K views · Jan 22, 2025 pcweb.info
Científico de datos vs analista de datos: ¿Cuál es la diferencia clave para tu negocio? Descubre las diferencias entre un científico de datos y un analista de datos, y cómo cada uno puede aportar valor a tu empresa. En este video, analizamos sus roles, habilidades y cómo puedes decidir cuál es el más adecuado para tus necesidades empresariales. Aprende a maximizar el poder de los datos y tomar decisiones estratégicas informadas. #CientíficoDeDatos #AnalistaDeDatos #estrategiadedatos Ver mas: Aprender Ciencia de Datos: El Camino para Transformar tu Negocio https://youtu.be/eJ8_q2N00E4
Cómo empezar en ciencia de datos: Guía esencial para profe...
2K views · Jan 22, 2025 pcweb.info
Cómo empezar en ciencia de datos: Guía esencial para profesionales de negocios En este video, exploraremos cómo empezar en ciencia de datos y su importancia para los profesionales de negocios. Aprende a dar los primeros pasos en este campo revolucionario, desde los conceptos básicos hasta proyectos prácticos que pueden transformar tu empresa. Descubre cómo la ciencia de datos puede ser la clave para la toma de decisiones estratégicas. #CienciaDeDatos #analisisDeDatos #TransformacionDigital Ver mas: Aprender Ciencia de Datos: El Camino para Transformar tu Negocio https://youtu.be/eJ8_q2N00E4
Aprender Ciencia de Datos: El Camino para Transformar tu Neg...
1K views · Jan 21, 2025 pcweb.info
Aprender Ciencia de Datos: El Camino para Transformar tu Negocio Explora cómo aprender ciencia de datos puede transformar tu negocio. Descubre los conceptos fundamentales, las habilidades esenciales y los recursos prácticos que te llevarán al éxito en un entorno empresarial impulsado por datos. Prepárate para mejorar tus decisiones estratégicas y llevar tu empresa al siguiente nivel. #CienciaDeDatos #AnalisisDeDatos #transformacióndigital Ver mas: Historia del data science, la ciencia de datos https://youtu.be/yVq4WHtwPus
Qué Hace un Científico de Datos: Descubre el Rol Imprescin...
2K views · Jan 21, 2025 pcweb.info
Qué Hace un Científico de Datos: Descubre el Rol Imprescindible en la Era de la Información Descubre qué hace un científico de datos y por qué su rol es fundamental en la era de la información. Aprende cómo estos profesionales transforman datos en decisiones estratégicas y cómo pueden impactar el éxito de tu negocio. Explora cómo convertirte en uno de los expertos más demandados del mercado. #CientificoDeDatos #BigData #AnalisisDeDatos Ver mas: Historia del data science, la ciencia de datos https://youtu.be/yVq4WHtwPus
¿Qué es un Científico de Datos? Descubre el Rol Clave en ...
2K views · Jan 21, 2025 pcweb.info
¿Qué es un Científico de Datos? Descubre el Rol Clave en la Era Digital Descubre qué es un científico de datos y por qué su rol es esencial en la era digital. Aprende sobre sus habilidades, herramientas y cómo pueden transformar los datos en decisiones estratégicas para el éxito empresarial. Prepárate para llevar tu negocio al siguiente nivel con ciencia de datos. #CientificoDeDatos #BigData #transformacióndigital Ver mas: Historia del data science, la ciencia de datos https://youtu.be/yVq4WHtwPus
Guía Completa para Estudiar Ciencia de Datos y Transformar ...
1K views · Jan 21, 2025 pcweb.info
Guía Completa para Estudiar Ciencia de Datos y Transformar tu Carrera Descubre cómo comenzar tu carrera en ciencia de datos con nuestra guía completa. Aprende sobre las habilidades esenciales, los recursos disponibles y cómo aprovechar al máximo esta emocionante disciplina. Prepárate para transformar tu carrera y destacarte en el mercado laboral. ¿Estás listo para convertirte en un experto en ciencia de datos? #CienciaDeDatos #BigData #MachineLearning Ver mas: Historia del data science, la ciencia de datos https://youtu.be/yVq4WHtwPus
Para Qué Sirve la Ciencia de Datos: El Poder de los Datos e...
2K views · Jan 21, 2025 pcweb.info
Para Qué Sirve la Ciencia de Datos: El Poder de los Datos en el Mundo Empresarial Explora para qué sirve la ciencia de datos y cómo puede transformar el éxito de tu negocio. Aprende cómo las empresas están utilizando datos para tomar decisiones estratégicas y mejorar su rendimiento. ¿Estás listo para aprovechar el poder de los datos en tu organización? #CienciaDeDatos #BigData #AnalisisDeDatos Ver mas: Historia del data science, la ciencia de datos https://youtu.be/yVq4WHtwPus
La Triada de la Información: Clave para la Seguridad y la E...
11K views · Dec 22, 2024 pcweb.info
La Triada de la Información: Clave para la Seguridad y la Eficiencia en Centros de Datos Explora cómo la triada de la información transforma la seguridad y eficiencia en la gestión de datos empresariales. Descubre cómo garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de tus activos más valiosos y protege el futuro de tu negocio con estrategias efectivas y prácticas. Ver mas: ¿Por qué estudiar tecnología de la información y sus beneficios?: https://youtu.be/CxM1WoGV5Co #2024 #TriadaDeLaInformación #seguridadinformática #CentrosDeDatos
¿Qué es un centro de datos y por qué es vital para las em...
7 views · Dec 20, 2024 pcweb.info
¿Qué es un centro de datos y por qué es vital para las empresas modernas? Descubra qué es un centro de datos y por qué es esencial para las empresas modernas. Los centros de datos impulsan su mundo digital, garantizando seguridad, eficiencia y conectividad. Descubra cómo estas instalaciones respaldan la computación en la nube, las operaciones de TI y el crecimiento empresarial global. #DataCenter #InfraestructuraDigital #TecnologíaEmpresarial
¿Qué es un centro de datos?: ¡Más allá de los cables y ...
585 views · Oct 8, 2024 pcweb.info
¿Qué es un centro de datos?: ¡Más allá de los cables y servidores! ¿Sabías que cada vez que envías un mensaje, ves un video de gatitos o stalkeas a alguien en redes sociales, estás activando una red enorme de computadoras? ¡Sí! ¡No, no es magia, es tecnología! Te doy la bienvenida al misterioso mundo de los centros de datos. Un centro de datos es básicamente como el cerebro de internet, aunque no es tan sexy como suena. Son lugares llenos de computadoras, o más bien servidores, que se encargan de almacenar y procesar toda esa información que usas a diario. Desde tus fotos de las vacaciones hasta tu lista de reproducción de música, todo pasa por un centro de datos. ¡Todo! Ahora, seguro estás pensando: "Vale, pero, ¿qué hace realmente un centro de datos?" Bien, imagina una gigantesca bodega, pero en lugar de cajas y productos, está repleta de servidores que parecen refrigeradores alienígenas. ¡Y esos bichos están trabajando las 24 horas del día, los 7 días de la semana! No descansan ni para echarse una siestecita. Están ahí, asegurándose de que puedas seguir compartiendo memes y viendo videos de gatitos sin interrupciones. Y sí, estos centros de datos son más seguros que la contraseña de tu ex que nunca pudiste adivinar. Se toman la seguridad súper en serio. Tanto que tienen controles de acceso más estrictos que un concierto de Beyoncé. En estos lugares, si no tienes permiso, ni sueñes en entrar. Y no, no funciona sobornar con pizza. Créanme, lo he intentado. Lo que muchas personas no saben es que mantener estos centros de datos funcionando es un reto enorme. No solo necesitan mucha energía, sino también toneladas de enfriamiento. Estos servidores se calientan más rápido que tu smartphone cuando abres demasiadas apps al mismo tiempo. Así que, básicamente, un centro de datos es como un gimnasio para servidores… ¡con aire acondicionado a tope! Pero aquí va la gran pregunta: ¿por qué debería importarte todo esto? Bueno, sin centros de datos, la vida online que amas sería… un desastre. Adiós a las series en streaming, adiós a las videollamadas con tu familia, adiós a las compras en línea. ¡Un verdadero caos digital! Así que sí, los centros de datos son los héroes anónimos que hacen que todo siga funcionando. ¿Y tú? ¿Ya te habías preguntado dónde vive toda tu información? Ahora que lo sabes, seguro te interesa más aprender cómo funciona todo este mundo. Si te ha picado la curiosidad, suscríbete al canal y déjame un comentario contándome cuál es la app que más usas en tu día a día. ¡Nos vemos en el próximo video, y que los datos siempre estén a tu favor! Ver mas: ¿Cómo funciona un centro de datos ?¿Un mundo de nerds o una fiesta secreta? https://youtu.be/q3q0qNNIRhY #DatosEnAcción #ReinoDeLosServidores #CuriosidadTecnológica
¿Cómo funciona un centro de datos ?¿Un mundo de nerds o u...
1K views · Oct 8, 2024 pcweb.info
¿Cómo funciona un centro de datos ?¿Un mundo de nerds o una fiesta secreta? ¡Alto ahí! ¿Alguna vez te has preguntado cómo es posible que cada vez que subes una foto a Instagram, la envías y mágicamente aparece al otro lado del mundo en cuestión de segundos? Bueno, amigo mío, la respuesta no es magia, ni tampoco es obra de duendes tecnológicos. La respuesta está en un lugar increíble llamado centro de datos. Y hoy, vamos a descifrar el misterio de cómo funciona un centro de datos. Primero, imagina una oficina gigante, pero en lugar de empleados tomando café y mandando correos, está llena de servidores, que son básicamente supercomputadoras. Estos servidores son como cerebritos electrónicos, siempre trabajando, procesando, guardando y enviando toda la información que manejamos en internet. Desde tus memes favoritos hasta las reuniones de trabajo por Zoom, ¡todo pasa por un centro de datos! Pero, ¿cómo logran estos servidores hacer todo eso? ¡Vamos por partes! Cuando mandas un mensaje o subes una foto, tu información viaja como si estuviera en un tren súper rápido. Este tren llega a uno de esos centros de datos, que pueden estar en cualquier parte del mundo, y ahí empieza la magia: los servidores toman tu información, la guardan, la organizan, y cuando alguien más quiere verla, ¡pum! Se la envían de vuelta, todo en cuestión de milisegundos. Sí, lo que antes tardaba días en el correo postal, ahora pasa en un abrir y cerrar de ojos, gracias a estos centros. Pero no todo es diversión y alta velocidad. Los servidores no son precisamente máquinas que puedes dejar desatendidas. De hecho, ¡necesitan cuidados especiales! Primero, se calientan más que tu laptop después de un maratón de Netflix, así que es crucial que siempre estén bien refrigerados. Es como tener un ejército de pequeños aires acondicionados asegurándose de que nada explote… bueno, tal vez no explote, pero ¡definitivamente no quieres que se sobrecalienten! Y aquí viene lo más importante: la seguridad. Un centro de datos no es como tu vieja caja de zapatos donde guardas fotos. No señor. Estos lugares están tan protegidos que ni Tom Cruise en “Misión Imposible” podría colarse. Cámaras, guardias, sensores de movimiento… ¡parecen sacados de una película! Todo para que tu información esté más segura que nunca. ¿Y cómo se aseguran de que nada se pierda? Bueno, los centros de datos no tienen un solo servidor haciendo todo el trabajo. ¡Son decenas, cientos, o incluso miles de servidores! Así que si uno falla, otro toma su lugar sin que tú ni siquiera te des cuenta. Es como si tuvieran una red de respaldo, lista para que todo siga fluyendo sin problemas. Así que, en resumen, los centros de datos son como esas fábricas invisibles que hacen que todo en tu vida digital funcione. Sin ellos, el internet sería un desastre caótico. Ahora que ya sabes cómo funcionan, seguro verás el mundo digital con otros ojos. Si te gustó este video y quieres más contenido así, ¡suscríbete al canal! Y dime en los comentarios, ¿cuál es la app que no puedes dejar de usar? ¡Nos vemos en el próximo! Ver mas: Estadística para ciencia de datos: La clave para tomar decisiones basadas en datos https://youtu.be/TsoXHUo4-2k #TecnologíaInvisible #CentroDeDatosExplicado #ServidoresAlRescate
Estudiar ciencia de datos en Coursera: Tu puerta a una carre...
7K views · Sep 24, 2024 pcweb.info
Estudiar ciencia de datos en Coursera: Tu puerta a una carrera de alto impacto ¿Te has preguntado cómo puedes formarte en ciencia de datos sin salir de casa y acceder a los conocimientos de las mejores universidades del mundo? Estudiar ciencia de datos en Coursera es una oportunidad inigualable para quienes buscan especializarse en esta disciplina en pleno auge, sin importar en qué lugar del mundo se encuentren. Coursera ofrece programas de certificación en ciencia de datos desarrollados por universidades de prestigio como Stanford, la Universidad de Michigan o incluso empresas líderes como IBM y Google. Estos cursos están diseñados para llevarte desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas en machine learning, análisis de grandes volúmenes de datos y visualización de información. Lo mejor de todo es que puedes estudiar a tu propio ritmo y adaptar el contenido a tu disponibilidad de tiempo, algo que lo hace ideal para ingenieros y profesionales con agendas ocupadas. El valor diferencial de Coursera es su enfoque práctico. A lo largo de los cursos, tendrás la oportunidad de trabajar en proyectos reales, utilizando herramientas y lenguajes de programación esenciales como Python, R y SQL. Estos proyectos no solo te permiten aplicar lo que has aprendido, sino que además te proporcionan un portafolio sólido que puedes presentar a futuros empleadores. Además, al finalizar muchos de estos programas, obtendrás un certificado verificado que puede aumentar tu credibilidad y empleabilidad en el competitivo mercado laboral. En ciencia de datos, la constante actualización es clave, y Coursera te asegura que sus programas están alineados con las últimas tendencias y necesidades del mercado. No importa si tu objetivo es cambiar de carrera, avanzar en tu posición actual o simplemente expandir tus conocimientos, Coursera te brinda los recursos necesarios para lograrlo. Si bien estudiar ciencia de datos en Coursera es flexible y accesible, mi recomendación es que seas constante y dediques tiempo a cada módulo, ya que la disciplina que adquieras será fundamental para tu éxito. No esperes más para dar ese paso que puede transformar tu carrera y abrirte a nuevas oportunidades en un campo que sigue creciendo exponencialmente. ¿Estás listo para comenzar tu aventura en la ciencia de datos con Coursera? Comparte tus opiniones en los comentarios y discutamos cómo esta plataforma puede llevar tu carrera al siguiente nivel. #2024 #cienciadedatos #coursera #courserafreecourses #CourseraDataScience #AprenderCienciaDeDatos
Ciencia de Datos en Agronomía: Cómo la Tecnología Revoluc...
4K views · Sep 24, 2024 pcweb.info
Ciencia de Datos en Agronomía: Cómo la Tecnología Revoluciona el Agro ¿Te imaginas un mundo en el que cada decisión en el campo esté respaldada por datos precisos y en tiempo real? Esa es la promesa de la ciencia de datos en la agronomía, una disciplina que está transformando la agricultura tradicional en una actividad de precisión, eficiente y rentable. La ciencia de datos ha llegado para quedarse, y su impacto en la agricultura es profundo. Desde la predicción de rendimientos hasta la optimización del uso de recursos como el agua y los fertilizantes, los datos permiten a los empresarios del agro tomar decisiones informadas que aumentan la productividad y reducen costos. En un mundo donde la demanda de alimentos sigue en aumento, la ciencia de datos se convierte en una herramienta indispensable para cualquier negocio agrícola que quiera mantenerse competitivo. Pero, ¿qué es exactamente la ciencia de datos aplicada a la agronomía? Se trata de la recolección, análisis e interpretación de grandes volúmenes de información obtenida de sensores, satélites, drones y maquinaria agrícola inteligente. Estos datos proporcionan una visión clara de las condiciones del suelo, el clima y el estado de los cultivos, lo que permite predecir con mayor precisión los mejores momentos para sembrar, regar o cosechar. Un ejemplo específico es el uso de algoritmos de aprendizaje automático que pueden analizar el historial de un terreno y predecir con exactitud la cantidad de agua necesaria para maximizar los rendimientos sin desperdiciar recursos. Además, estos modelos permiten identificar plagas o enfermedades de los cultivos antes de que se propaguen, ahorrando tiempo y dinero en tratamientos preventivos. Para los empresarios del sector agrícola, invertir en tecnología basada en ciencia de datos no es solo una opción, es una necesidad. La adopción de estas herramientas no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también abre la puerta a nuevas oportunidades de negocio, como la agricultura de precisión y los mercados agrícolas basados en datos. Si aún no has implementado la ciencia de datos en tu negocio, ahora es el momento. Los beneficios son claros: mayor productividad, reducción de costos y decisiones basadas en información precisa. No esperes a que tu competencia te aventaje en este aspecto crucial para el futuro del agro. ¿Qué pasos estás tomando para incorporar la ciencia de datos en tus operaciones agrícolas? Comparte tus ideas en los comentarios, y sigamos aprendiendo juntos. #2024 #cienciadedatos #agronomia #cienciadedatosenelagro #agricultura #agricola #innovaciónagrícola
Estudiar Ciencia de Datos en Platzi: La llave hacia un futur...
9K views · Sep 21, 2024 pcweb.info
Estudiar Ciencia de Datos en Platzi: La llave hacia un futuro lleno de oportunidades ¿Has pensado en cómo la ciencia de datos está revolucionando el mundo? Si te apasiona la tecnología y la ingeniería, estudiar ciencia de datos en Platzi podría ser el impulso que necesitas para destacar en una de las áreas más demandadas del mercado laboral actual. Platzi, una de las plataformas de educación en línea más reconocidas en el mundo hispanohablante, ofrece un enfoque práctico y especializado en ciencia de datos. A través de sus cursos, puedes aprender desde los fundamentos del análisis de datos hasta las técnicas más avanzadas de machine learning y big data. ¿Lo mejor? Puedes hacerlo a tu propio ritmo, con una comunidad de estudiantes y mentores siempre dispuestos a ayudarte a avanzar. El principal valor de estudiar ciencia de datos en Platzi es su enfoque en la aplicabilidad real. Los cursos no solo te enseñan teoría, sino que te permiten trabajar en proyectos que simulan escenarios del mundo laboral. Desde el primer curso, estarás resolviendo problemas con datasets reales, aprendiendo a usar herramientas como Python, R y SQL, y diseñando modelos predictivos que pueden aplicarse en cualquier industria. Además, Platzi te ofrece acceso a una ruta de aprendizaje completa en ciencia de datos, que cubre desde los aspectos más básicos hasta los más avanzados. Podrás empezar con análisis de datos y visualización para luego adentrarte en temas más complejos como machine learning, deep learning y big data. De esta manera, obtendrás una formación integral que te permitirá enfrentarte a cualquier reto en este campo. Una de las grandes ventajas de Platzi es su constante actualización de contenidos. La tecnología avanza rápido, y Platzi asegura que sus cursos estén siempre alineados con las últimas tendencias del mercado. Así, te mantendrás a la vanguardia y serás capaz de implementar soluciones innovadoras en tu trabajo o emprendimiento. Si estás buscando una plataforma que combine flexibilidad, contenido actualizado y un enfoque práctico en ciencia de datos, Platzi es la opción perfecta para ti. No esperes a que la competencia te supere, aprovecha este recurso y prepárate para el futuro del trabajo. ¿Te has planteado comenzar tu camino en ciencia de datos con Platzi? Comparte tus impresiones en los comentarios, ¡me encantaría conocer tu opinión! Ver mas: Estadística para ciencia de datos: La clave para tomar decisiones basadas en datos https://youtu.be/TsoXHUo4-2k #CienciadeDatos #PlatziTech #AprenderConPlatzi
Álgebra lineal para ciencia de datos: La base matemática q...
21K views · Sep 21, 2024 pcweb.info
Álgebra lineal para ciencia de datos: La base matemática que impulsa la inteligencia artificial ¿Te has preguntado alguna vez por qué el álgebra lineal es fundamental en la ciencia de datos? Si te dedicas a la ingeniería o estás interesado en la inteligencia artificial, comprender esta disciplina matemática te permitirá abrir la puerta a técnicas avanzadas que forman la base de los algoritmos más poderosos en la ciencia de datos. El álgebra lineal es la columna vertebral de muchas de las operaciones que se realizan en el análisis de datos. Desde el procesamiento de grandes volúmenes de datos hasta la implementación de redes neuronales, el álgebra lineal se utiliza para modelar y resolver problemas complejos. Si bien a primera vista puede parecer abstracto, esta rama de las matemáticas es crucial para desarrollar modelos predictivos, optimizar sistemas y analizar grandes conjuntos de datos. Un concepto clave en álgebra lineal es la matriz, una estructura que organiza datos en filas y columnas. Estas matrices permiten manipular datos masivos de manera eficiente y son esenciales para técnicas como la descomposición en valores singulares (SVD) o la factorización de matrices, utilizadas en aplicaciones de recomendación, compresión de imágenes y análisis de grandes datos. Además, las operaciones vectoriales son críticas en la representación de datos en espacios de múltiples dimensiones, lo que es fundamental para los algoritmos de machine learning. Por ejemplo, en el aprendizaje automático, los modelos de regresión lineal y logística se basan en la resolución de sistemas de ecuaciones lineales, y las redes neuronales aprovechan operaciones matriciales para ajustar los pesos en sus capas. Sin una comprensión sólida del álgebra lineal, resulta difícil entender cómo estos modelos funcionan realmente y cómo optimizarlos para obtener mejores resultados. Si estás estudiando ciencia de datos o ya trabajas en este campo, mi consejo es que no subestimes el poder del álgebra lineal. No solo te permitirá manejar de manera más eficaz los datos, sino que te dará una ventaja al comprender profundamente los algoritmos que implementas. Invertir tiempo en dominar esta herramienta matemática te ayudará a destacarte en un campo cada vez más competitivo. ¿Cómo planeas mejorar tus habilidades en álgebra lineal para aplicarlas en la ciencia de datos? Comparte tu experiencia en los comentarios y sigamos aprendiendo juntos. Ver mas: ¿Qué es algebra? ¿Para qué se usa? https://youtu.be/avzFBLnTZAU #ÁlgebraLineal #CienciadeDatos #machinelearning
Estadística para ciencia de datos: La clave para tomar deci...
17K views · Sep 21, 2024 pcweb.info
Estadística para ciencia de datos: La clave para tomar decisiones basadas en datos ¿Alguna vez te has preguntado cómo los datos se convierten en información valiosa para las empresas? La estadística es la base de la ciencia de datos, y sin ella, sería imposible transformar grandes volúmenes de información en decisiones precisas y estratégicas. La estadística para la ciencia de datos no se trata solo de números o gráficos, sino de entender y modelar el comportamiento de los datos para predecir tendencias, descubrir patrones y, en última instancia, resolver problemas. Si estás interesado en el mundo de la ingeniería o la tecnología, dominar la estadística te dará una ventaja significativa en el análisis de datos y en la creación de modelos predictivos. Un concepto fundamental en estadística es la distribución de los datos. Saber si tus datos siguen una distribución normal o si presentan sesgos es crucial para elegir las técnicas de análisis correctas. Además, el uso de medidas descriptivas como la media, la mediana y la desviación estándar te permitirá resumir la información de manera efectiva y comprender la variabilidad en los datos. Estas herramientas son esenciales para cualquier científico de datos que quiera generar modelos sólidos y confiables. Además de las estadísticas descriptivas, las pruebas de hipótesis y el análisis de regresión son técnicas clave para validar modelos y entender relaciones entre variables. En ciencia de datos, estas técnicas ayudan a verificar si un patrón observado en un conjunto de datos es significativo o si se debe al azar. Este conocimiento es especialmente valioso para la creación de modelos de predicción en machine learning, donde la estadística juega un papel crucial en la evaluación de su precisión. La estadística no solo se limita a la teoría, su aplicación práctica es lo que la hace poderosa. Por ejemplo, los algoritmos de machine learning utilizan modelos estadísticos para ajustar predicciones y mejorar con el tiempo. Conocer las bases estadísticas te permitirá elegir mejor los algoritmos y técnicas más adecuadas para cada problema que enfrentes en el análisis de datos. Si aún no te has sumergido en el estudio de la estadística para ciencia de datos, ahora es el momento. La capacidad de interpretar y manipular datos de manera efectiva te abrirá las puertas a nuevas oportunidades profesionales en un campo que no deja de crecer. ¿Ya estás listo para profundizar en el mundo de la estadística aplicada a la ciencia de datos? Déjame tus comentarios y comparte cómo estás integrando estas herramientas en tu aprendizaje. Ver mas: Ciencia de Datos en Agronomía: Cómo la Tecnología Revoluciona el Agro
Ingeniería de software vs ingeniería de ciencia de datos: ...
2K views · Sep 21, 2024 pcweb.info
Ingeniería de software vs ingeniería de ciencia de datos: ¿Cuál es tu camino? ¿Te has preguntado alguna vez si tu futuro está en la ingeniería de software o en la ciencia de datos? Aunque ambas disciplinas son esenciales en el mundo tecnológico, tienen enfoques y objetivos distintos que pueden hacer una gran diferencia en tu carrera. La ingeniería de software se centra en el diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones y sistemas. Los ingenieros de software crean las bases sobre las cuales funcionan aplicaciones de todo tipo, desde apps móviles hasta complejos sistemas empresariales. Su trabajo implica no solo escribir código, sino también asegurarse de que este sea escalable, eficiente y mantenible. Si te apasiona resolver problemas mediante la construcción de soluciones técnicas robustas, la ingeniería de software podría ser tu mejor elección. Por otro lado, la ingeniería de ciencia de datos se enfoca en el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de datos. Los ingenieros de ciencia de datos no solo desarrollan algoritmos para procesar información, sino que también aplican técnicas de machine learning, estadísticas y matemáticas avanzadas para encontrar patrones, predecir tendencias y tomar decisiones basadas en datos. Si disfrutas desentrañando el significado detrás de los números y buscas generar impacto a través del análisis de datos, la ciencia de datos puede ofrecerte un camino desafiante y gratificante. Ambas disciplinas comparten ciertas habilidades clave, como la capacidad de programar y manejar bases de datos. Sin embargo, la diferencia radica en el enfoque: mientras que los ingenieros de software se concentran en la construcción de sistemas, los ingenieros de ciencia de datos trabajan para extraer valor de los datos generados por esos sistemas. Esto convierte a los ingenieros de ciencia de datos en los intérpretes de la era digital, dándole sentido a la información que impulsa las decisiones empresariales. Si estás considerando tu futuro en una de estas áreas, mi consejo es que evalúes tus intereses y habilidades. ¿Te ves más creando sistemas que permitan el funcionamiento de plataformas o descubriendo información valiosa a través de los datos? Ambas son carreras con alta demanda y excelentes perspectivas laborales, pero la elección depende de dónde encuentres tu verdadera pasión. ¿Qué camino seguirás: ser el arquitecto de soluciones o el analista de datos? Déjame tu reflexión en los comentarios, y exploremos juntos estas oportunidades. #2024 #software #ingenieríadesoftware #cienciadedatos #desarrollotecnológico
¿Por qué estudiar un máster en ciencia de datos puede tra...
2K views · Sep 21, 2024 pcweb.info
¿Por qué estudiar un máster en ciencia de datos puede transformar tu carrera? ¿Te has preguntado cómo los datos están dando forma al futuro? Estudiar un máster en ciencia de datos no solo te abre las puertas a un mundo lleno de oportunidades, sino que también te coloca en el centro de la revolución tecnológica que está transformando industrias en todo el mundo. La demanda de científicos de datos no ha parado de crecer, y las empresas están buscando profesionales capaces de extraer información valiosa de los datos masivos que generan. Un máster en ciencia de datos te proporciona las herramientas y conocimientos necesarios para navegar este vasto campo, desde el análisis de datos hasta la implementación de modelos de machine learning. Si eres un ingeniero o un estudiante de ingeniería, este es un camino que complementa y amplía tus habilidades técnicas. ¿Qué hace que la ciencia de datos sea tan atractiva? La capacidad de analizar patrones, predecir comportamientos y tomar decisiones basadas en datos es algo que todas las industrias valoran. Un máster en esta disciplina te permitirá dominar técnicas avanzadas de programación, estadística y algoritmos, que te harán indispensable en el mercado laboral. No solo aprenderás a manejar lenguajes como Python o R, sino también a trabajar con grandes volúmenes de datos, a comprender redes neuronales y a desarrollar inteligencia artificial. Además, estudiar un máster en ciencia de datos te abre las puertas a sectores diversos como la banca, la salud, el marketing o la tecnología, donde los datos son el motor del crecimiento. La versatilidad que ofrece esta formación te permitirá aplicar tus conocimientos en campos tan variados como la predicción de enfermedades, la optimización de procesos o el análisis de grandes mercados. Si estás considerando un máster en ciencia de datos, ahora es el momento de actuar. El mercado está ávido de expertos que no solo entiendan los datos, sino que sepan cómo convertirlos en oportunidades reales de negocio. No es solo una inversión en tu futuro, es la clave para ser parte de la próxima gran ola de innovación tecnológica. ¿Estás listo para dar el paso hacia el futuro y especializarte en una de las profesiones más demandadas? Comparte tus pensamientos en los comentarios y empecemos esta conversación. #2024 #estudiarvirtual #cienciadedatos #master #bigdata #oportunidadestecnologicas
¿Te gusta la ciencia de datos? Descúbrelo con estas claves
6K views · Sep 21, 2024 pcweb.info
¿Te gusta la ciencia de datos? Descúbrelo con estas claves ¿Alguna vez te has preguntado si la ciencia de datos es para ti? En un mundo cada vez más impulsado por los datos, muchos ingenieros y estudiantes de ingeniería están explorando esta disciplina, pero no siempre es fácil saber si realmente te apasiona. A continuación, te ayudaré a descubrir si la ciencia de datos es un campo que podría emocionarte y convertirse en tu próximo gran desafío profesional. Para comenzar, debes preguntarte: ¿Disfrutas resolviendo problemas complejos? La ciencia de datos implica analizar grandes cantidades de información, encontrar patrones y proponer soluciones. Si te gusta enfrentarte a desafíos donde la lógica y el pensamiento crítico son claves, podrías estar en el camino correcto. A los científicos de datos les encanta transformar problemas difusos en soluciones claras a través de algoritmos, estadísticas y modelos predictivos. Otro aspecto fundamental es tu relación con la programación. La ciencia de datos requiere conocimientos en lenguajes como Python o R, y habilidades para trabajar con bases de datos. Si te divierte programar y explorar nuevas herramientas, el campo de la ciencia de datos puede ofrecerte un terreno fértil para crecer. Es un espacio donde la tecnología y la innovación se encuentran, y si te apasiona estar al día con las últimas tendencias, este podría ser tu sitio. Además, debes considerar tu interés por los números y el análisis estadístico. Si te gustan las matemáticas y sientes satisfacción al descubrir patrones numéricos, la ciencia de datos tiene mucho que ofrecerte. Esta disciplina no se trata solo de manejar datos, sino de interpretarlos y sacar conclusiones relevantes para mejorar procesos, optimizar recursos o tomar decisiones informadas. Finalmente, pregúntate si te motiva el impacto de tu trabajo. Los científicos de datos no solo procesan información, sino que generan valor en empresas e industrias de todo tipo. Si te atrae la idea de que tu análisis influya directamente en el éxito de proyectos, campañas o productos, entonces la ciencia de datos es un campo que te permitirá ver el impacto directo de tu trabajo. ¿Sientes que estos elementos resuenan contigo? Comparte tus reflexiones en los comentarios y cuéntame si crees que la ciencia de datos es tu próxima aventura profesional. Ver mas: Ciencia de Datos: Definición y Aplicaciones; significado y concepto https://youtu.be/okoEWQKFqJE #CienciadeDatos #DescubreTuPasión #ResolverConDatos
Coaching, neuromarketing y otras estrategias: entre el sujet...
4K views · Aug 26, 2024 pcweb.info
Este hangout tratará sobre Coaching, neuromarketing y otras estrategias: entre el sujeto y los datos duros; entrenamiento emocional, desarrollo y liderazgo. Obtener datos del movimiento de una página web o de cualquier instalación virtual y aprender a interpretarlos resulta hoy una de las tareas claves para controlar la gestión en cualquier actividad. Parafraseando a Stephen Covey: No alcanza con ser el más veloz, debemos asegurarnos que estamos aplicando esa velocidad en la dirección correcta. A este escenario de control y predicciones concurren toda clase de disciplinas a aportar lo suyo. Pero siempre hablamos de relaciones entre personas, entre sujetos sujetados por emociones, por la cultura, por sus hábitos. Entonces nos preguntamos, ¿todo se puede medir?¿o en lo que se vende como solución hay algo de novedad disfrazada, justamente para generar tráfico? Actividades como el Coaching o el Neuromarketing, que ponen el acento fuertemente en la conducta del sujeto, suelen quedar atrapadas en polémicas interminables. El próximo jueves 28 de abril, nos encontramos en el espacio de SEO-Marketing a conversar entre un grupo de colegas sobre este tema. La novedad es que todos ellos serán disertantes invitados del evento Social Media Inclusive, que se realizará el 2 de junio 2016 en Rosario.http://smirosario.com.ar Todo el mundo invitado a sumarse a la conversación!
Privacidad y datos en Google plus
2K views · Aug 26, 2024 pcweb.info
El tema que nos convoca en esta ocasión es el de la privacidad y el manejo de la información personal en Google plus, cómo podemos decidir con quienes compartir ciertos datos (entre estos los post, fotos y links que publiquemos). Parece algo trivial pero la gran mayoría no es consciente de sus alcances. ¿Nos acompañan? ¿Nos ayudan a compartirlo en sus muros?
Uso de datos estructurados
16K views · Aug 26, 2024 pcweb.info
¿Cual es el uso de los datos estructurados? ¿para que sirven? ¿ayudan a posicionar? ¿Mejoran la usabilidad de un sitio? este tipo de interrogantes trataremos de resolverlos durante este hangout al cual estan todos cordialmente invitados
Que es un data center, centro de datos, definición, en qué...
9K views · Aug 26, 2024 pcweb.info
Que es un data center, centro de datos, definición, en qué consiste. Soy Angel Eulises Ortiz, blogger y consultor en Marketing digital, tratando de ayudar a las personas y empresas a entender y solucionar los problemas de sus servidores web. Diccionario de data center.Un par de urls para expandir esta definición https://pcweb.info/concepto-data-center-centro-datos-definicion/ https://pcweb.info/dia-a-dia-en-un-centro-de-datos-data-center/
Ciencia de datos vs análisis de datos: diferencias clave y ...
13K views · Jul 18, 2024 pcweb.info
Ciencia de datos vs análisis de datos: diferencias clave y aplicaciones La ciencia de datos y el análisis de datos son dos campos interrelacionados que juegan un papel fundamental en la toma de decisiones basadas en datos en diversas industrias. Aunque a menudo se utilizan de manera intercambiable, existen diferencias significativas entre ambos que los hacen únicos en su enfoque y aplicación. En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre la ciencia de datos y el análisis de datos, así como sus respectivas aplicaciones y habilidades requeridas. La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que combina estadísticas, informática y conocimientos de dominio específico para extraer información y conocimientos de grandes conjuntos de datos. Los científicos de datos utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático, algoritmos y modelos predictivos para identificar patrones y tendencias ocultas en los datos. Su objetivo es no solo entender los datos existentes, sino también desarrollar modelos que puedan predecir comportamientos futuros y tomar decisiones informadas. Por otro lado, el análisis de datos se centra en la interpretación y presentación de los datos existentes. Los analistas de datos utilizan herramientas y técnicas estadísticas para examinar conjuntos de datos y generar informes detallados que ayuden a las organizaciones a comprender mejor su desempeño y tomar decisiones basadas en evidencia. A diferencia de los científicos de datos, los analistas de datos suelen trabajar con datos estructurados y se enfocan en responder preguntas específicas a través de análisis descriptivos y diagnósticos. Una de las diferencias clave entre la ciencia de datos y el análisis de datos radica en las habilidades requeridas. Los científicos de datos necesitan tener una sólida formación en matemáticas, estadística y programación, así como habilidades en aprendizaje automático y minería de datos. También deben ser competentes en el uso de herramientas y lenguajes de programación como Python, R y SQL. Además, los científicos de datos deben tener una capacidad analítica avanzada y la habilidad para trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados. En contraste, los analistas de datos suelen tener una formación en estadística, economía o administración de empresas. Sus habilidades incluyen el uso de herramientas de análisis de datos como Excel, Tableau y SAS, así como una comprensión sólida de las técnicas estadísticas básicas y avanzadas. Los analistas de datos deben ser capaces de interpretar datos de manera efectiva y comunicar sus hallazgos a través de informes claros y concisos. En cuanto a las aplicaciones, la ciencia de datos se utiliza ampliamente en áreas como el desarrollo de productos, la detección de fraudes, la personalización de marketing y la mejora de la experiencia del cliente. Por ejemplo, las empresas de tecnología utilizan modelos predictivos desarrollados por científicos de datos para recomendar productos a los usuarios basados en su historial de compras y comportamientos de navegación. En el sector financiero, los modelos de aprendizaje automático ayudan a detectar transacciones fraudulentas y mitigar riesgos. El análisis de datos, por otro lado, se aplica comúnmente en la toma de decisiones operativas y estratégicas. Las empresas utilizan análisis de datos para monitorear su desempeño, identificar áreas de mejora y optimizar procesos. Por ejemplo, en el comercio minorista, los analistas de datos examinan las ventas y los patrones de inventario para ajustar las estrategias de abastecimiento y maximizar las ganancias. En el cuidado de la salud, los análisis de datos ayudan a mejorar la eficiencia operativa y la atención al paciente. En conclusión, aunque la ciencia de datos y el análisis de datos están interrelacionados y comparten algunos puntos en común, son disciplinas distintas con enfoques y aplicaciones únicos. La ciencia de datos se centra en el desarrollo de modelos predictivos y la extracción de conocimientos de grandes volúmenes de datos, mientras que el análisis de datos se enfoca en la interpretación y presentación de datos para tomar decisiones informadas. Ambos campos son esenciales en el panorama actual impulsado por los datos y ofrecen numerosas oportunidades profesionales para aquellos con las habilidades y el interés adecuado. Para obtener más información sobre la ciencia de datos y el análisis de datos, te invitamos a ver más videos en la lista de reproducción asociada o el video recomendado en la descripción del video que acabas de ver. Ver mas: Ciencia de Datos: Definición y Aplicaciones; significado y concepto https://youtu.be/okoEWQKFqJE #cienciadatos #analsisdedatos #datos
Qué es el Histograma en Estadística Una Herramienta Crucia...
28K views · Jul 11, 2024 pcweb.info
Qué es el Histograma en Estadística: Una Herramienta Crucial para el Análisis de Datos El histograma es una representación gráfica fundamental en estadística que permite visualizar la distribución de un conjunto de datos numéricos. Este gráfico es especialmente útil para comprender la forma de la distribución, identificar patrones, detectar la presencia de outliers y realizar análisis exploratorios detallados. Concepto y Construcción del Histograma En su esencia, un histograma consiste en barras verticales que representan la frecuencia de ocurrencia de diferentes intervalos o clases de datos. Estos intervalos son colocados en el eje horizontal (eje X), mientras que en el eje vertical (eje Y) se representa la frecuencia o la densidad de los datos en cada intervalo. La altura de cada barra indica cuántas veces los datos caen dentro de ese intervalo específico. Para construir un histograma correctamente, es crucial determinar el número adecuado de intervalos (o clases) y la amplitud de cada intervalo. La elección incorrecta de estos parámetros puede llevar a una interpretación errónea de la distribución de los datos. Por ejemplo, un número insuficiente de intervalos puede ocultar detalles importantes de la distribución, mientras que un número excesivo puede generar barras demasiado pequeñas para ser significativas. Interpretación y Aplicaciones La interpretación de un histograma proporciona insights valiosos sobre la naturaleza de los datos analizados. Al observar la forma de la distribución (como simétrica, sesgada a la derecha o sesgada a la izquierda), es posible inferir tendencias centrales, dispersión y presencia de valores atípicos. Esto es especialmente útil en campos como la investigación científica, el análisis financiero, la ingeniería y muchas otras disciplinas donde entender la distribución de los datos es crucial. Además, los histogramas son útiles para comparar varias distribuciones de datos o para evaluar cómo cambia una distribución a lo largo del tiempo o en diferentes condiciones. Esta capacidad de visualización facilita la identificación de patrones y la toma de decisiones informadas basadas en evidencia empírica. Consideraciones Adicionales Es importante tener en cuenta que, aunque los histogramas son extremadamente útiles, pueden presentar limitaciones. Por ejemplo, la interpretación visual está sujeta a la elección de intervalos y puede variar según el método utilizado para su construcción. Además, los histogramas son ideales para datos numéricos continuos o discretos, pero pueden no ser la mejor opción para datos categóricos. En resumen, el histograma es una herramienta esencial en el kit de herramientas de cualquier analista de datos. Proporciona una representación visual poderosa que facilita la comprensión de la distribución y la estructura de los datos numéricos, permitiendo revelar patrones ocultos y tomar decisiones informadas. Para explorar más sobre el uso y la interpretación de histogramas, te invitamos a ver más videos en la playlist relacionada o a consultar el video recomendado en la descripción. #histograma #estadistica #análisisdedatos Ver también: https://youtu.be/BlWuGfj7X48
La Importancia de la Mediana Estadística en el Análisis de...
58K views · Jul 2, 2024 pcweb.info
La Importancia de la Mediana Estadística en el Análisis de Datos La mediana estadística es un concepto fundamental en el análisis de datos que proporciona una medida de tendencia central robusta frente a valores extremos o sesgados en una distribución. A diferencia de la media aritmética, que se calcula sumando todos los valores y dividiendo por el número de observaciones, la mediana se define como el valor central de un conjunto de datos ordenados. Para comprender mejor la mediana, es crucial destacar su proceso de cálculo. Primero, se ordenan todos los datos en orden ascendente o descendente. Si el número de datos es impar, la mediana es el valor que ocupa la posición central en la secuencia ordenada. Por ejemplo, en un conjunto de datos {3, 5, 1, 7, 2}, al ordenarlos se obtiene {1, 2, 3, 5, 7}, donde la mediana es 3. Si el número de datos es par, la mediana se calcula promediando los dos valores centrales. La mediana es especialmente útil cuando los datos están sujetos a valores atípicos o cuando la distribución de los datos no es simétrica. En tales casos, la media aritmética puede verse distorsionada por valores extremos, mientras que la mediana ofrece una representación más robusta del centro de la distribución. En términos de aplicación práctica, la mediana se utiliza ampliamente en diversas disciplinas, como la economía, la salud, la sociología y más. Por ejemplo, en estudios salariales, la mediana suele preferirse sobre la media para describir el ingreso promedio, ya que los salarios extremadamente altos o bajos pueden sesgar la media, proporcionando una imagen menos precisa de los ingresos típicos. Además, la mediana es crucial en estadísticas descriptivas para resumir la distribución de datos en conjunto con otras medidas de tendencia central, como la moda y la media. Estas medidas combinadas permiten una comprensión más completa y detallada de la estructura de los datos observados. Es importante señalar que la mediana no es solo una herramienta descriptiva, sino también un parámetro utilizado en pruebas estadísticas y modelos predictivos. Por ejemplo, en análisis de supervivencia o en la evaluación de datos sesgados, la mediana juega un papel central en la interpretación de resultados y en la toma de decisiones informadas. En resumen, la mediana estadística es una medida robusta de tendencia central que proporciona una representación más resistente frente a valores extremos o distribuciones no normales. Su capacidad para describir la posición central de un conjunto de datos ordenados la convierte en una herramienta fundamental en la estadística descriptiva y en diversas aplicaciones analíticas. Para profundizar más en temas relacionados con la mediana y otras medidas estadísticas importantes, te invitamos a explorar nuestra playlist de estadística avanzada. Descubre cómo estas herramientas pueden mejorar tu comprensión y análisis de datos de manera significativa. #mediana #estadistica #análisisdedatos Ver también: https://youtu.be/xEJ7_Q0POEM
Ciencia de Datos: Definición y Aplicaciones; video
11K views · May 16, 2024 pcweb.info
Ciencia de Datos: Definición y Aplicaciones; video. Este campo es fundamental para analizar grandes volúmenes de datos, a menudo denominados "big data", y tiene aplicaciones en una multitud de sectores incluyendo negocios, gobierno, ciencias sociales, tecnología, medicina, y mucho más.
Ciberseguridad en el Gobierno: Proteger los Datos Sensibles
6K views · Nov 17, 2023 pcweb.info
Descubre la importancia de la ciberseguridad en el ámbito gubernamental y cómo se protegen los datos sensibles. Acompáñanos en este video informativo y conoce las medidas clave que se implementan para garantizar la seguridad de la información.
Web Semántica Explicada: Transformando Datos en Conocimient...
8K views · Nov 13, 2023 pcweb.info
Web Semántica Explicada: Transformando Datos en Conocimiento La Web Semántica, es una revolucionaria evolución, en la forma en que compartimos y entendemos la información en línea. Imagina un internet en el que las máquinas pueden no solo leer el texto, sino también comprender su significado. Eso es precisamente lo que la Web Semántica busca lograr: transformar datos en conocimiento. En la web tradicional, la información se presenta en forma de texto y enlaces, y la interpretación de esa información es responsabilidad exclusiva de los humanos. La Web Semántica, por otro lado, añade una capa de significado a los datos, permitiendo que las computadoras procesen y entiendan la información de manera más inteligente. Esta transformación se logra mediante el uso de estándares y tecnologías específicas, como el lenguaje RDF (Resource Description Framework) y el lenguaje OWL (Web Ontology Language). RDF permite describir relaciones entre objetos y conceptos en la web, mientras que OWL se utiliza para definir ontologías, es decir, modelos de conocimiento que especifican las relaciones y propiedades de los conceptos. Un ejemplo sencillo de cómo funciona la Web Semántica es el siguiente: en la web tradicional, un motor de búsqueda podría mostrar resultados basados en palabras clave coincidentes, pero no entendería el contexto de la búsqueda. En cambio, en la Web Semántica, un motor de búsqueda podría comprender que cuando un usuario busca "restaurantes italianos en Nueva York", está interesado en encontrar lugares para comer comida italiana en la ciudad de Nueva York, y no simplemente páginas web que contienen esas palabras clave. La Web Semántica también tiene aplicaciones en la ciencia, la medicina, la gestión del conocimiento empresarial y muchos otros campos. Por ejemplo, en medicina, podría ayudar a los investigadores a encontrar relaciones entre genes, enfermedades y tratamientos de manera más eficiente. En resumen, la Web Semántica es una poderosa herramienta que está transformando la web de un conjunto de datos desordenados en una fuente de conocimiento estructurado y comprensible tanto para humanos como para máquinas. #web #datos #conocimiento #internet #sistemas
¿Qué es una base de datos? Video blog
11K views · Aug 4, 2023 pcweb.info
¿Qué es una base de datos? Video blog En términos sencillos, podemos imaginar una base de datos como una biblioteca electrónica donde la información se encuentra meticulosamente organizada en estanterías, con etiquetas precisas que permiten acceder rápidamente a los libros que necesitamos. Cada dato en una base de datos se representa mediante tablas, que se asemejan a hojas de cálculo, con filas y columnas que contienen información específica. Estas tablas están interconectadas, lo que facilita la búsqueda y recuperación de datos complejos.
¿Qué es la ciencia de datos?
69K views · Mar 23, 2023 pcweb.info
¿Qué es la ciencia de datos? Video pcweb.info La ciencia de datos es interdisciplinaria y se basa en varios campos, como estadísticas, informática, matemáticas y experiencia de dominio en el área de aplicación. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como negocios, atención médica, finanzas, ciencias sociales y más.
Historia del data science, la ciencia de datos
5K views · Feb 3, 2023 pcweb.info
Mirando hacia atrás en la historia temprana acerca de la ciencia de datos, podemos ver que dos temas están estrechamente relacionados y ligados entre sí, Big Data significa un mayor uso de computadoras y es difícil para los estadísticos implementar algoritmos escritos en papel en computadoras. Después de ingresar al siglo 21, la aparición de Internet ha aumentado considerablemente la cantidad de datos disponibles y el campo de la ciencia de datos finalmente ha florecido. https://pcweb.info/historia-del-data-science-la-ciencia-de-datos/
Evolución de los centros de datos-video
8K views · Jan 26, 2023 pcweb.info
Un centros de datos, estos son también conocidos como data centers, que son instalaciones que proporcionan a las empresas una red de ordenadores y de sistemas de almacenamiento e infraestructura informática utilizados para reunir, procesar, almacenar y difundir grandes cantidades de datos de diferentes personas y en especial clientes. https://pcweb.info/evolucion-de-los-centros-de-datos-historia/
Datos semiestructurados video
11K views · Jan 6, 2023 pcweb.info
Cuando se diseña un sistema de información, el almacenamiento de datos específicos definitivamente estará involucrado, ya que generalmente, guardamos la información de un sistema en una base de datos específica. https://pcweb.info/datos-semiestructurados-definicion-que-son-tipos-ventajas-y-desventajas/