Ciencia de datos

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Ciencia de datos: una revisión del estado del arte

Ciencia de datos: una revisión del estado del arte

Con un crecimiento explosivo en datos no estructurados y estructurados, las organizaciones buscan formas de innovar a través del análisis y de la ciencia de datos; la disponibilidad de Big Data permite a las organizaciones de todas las industrias aprovechar el análisis de datos. Por tanto, el objetivo de este artículo es realizar una revisión del estado del arte referente a la ciencia de datos. Se realizó un estudio inicial para determinar los temas y términos más representativos en el campo de la ciencia de datos y se utilizaron los métodos de investigación analítico-sintético e histórico-lógico para examinar los elementos fundamentales y característicos de la ciencia de datos y los científicos de datos; y para determinar los diferentes procesos, soluciones, herramientas y la evolución de estas en el transcurso del tiempo. Las principales conclusiones arribadas se encuentran: la amplia aplicación de la ciencia de datos, trae como consigo que existan muchas soluciones diferentes, estrechamente relacionados con el área de aplicación y las características del problema; propiciado por Big Data en la mayoría de las ocasiones se utiliza el aprendizaje automático para resolver los problemas; las técnicas más utilizados son los siguientes: regresión lineal, k-Nearest Neighbors (k-NN), k-means, regresión logística, redes bayesianas, máquina de soporte vectorial y redes neuronales.

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Métodos, experiencias y herramientas para el aprendizaje experiencial de la Ciencia de Datos

Métodos, experiencias y herramientas para el aprendizaje experiencial de la Ciencia de Datos

Resumen. La Ciencia de Datos es una revolución que ya está cambiando la manera en la que nos ocupamos de negocios, sanidad, política, educación e innovación. Hay una gran variedad de cursos online, másteres, grados, y asignaturas que se enfocan a la enseñanza de este campo interdisciplinar, donde existe una demanda creciente de profesionales. En este proyecto se estudian extensiones de las metodologías de aprendizaje experiencial para Ciencia de Datos, se proponen diferentes modelos de enseñanza y aprendizaje para esta ciencia, y se exploran posibles plataformas software para facilitar el seguimiento de estos modelos. Los modelos han sido empleados en una asignatura de Deep Learning, dentro del contexto de un máster internacional en Ciencia de Datos.

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La realidad virtual en los nuevos paradigmas de la ciencia de datos

La realidad virtual en los nuevos paradigmas de la ciencia de datos

Los paradigmas permiten avanzar rápidamente en la consolidación de nuevas teorías, pero pueden dificultar la generación de alternativas junto con la resistencia debida a los paradigmas ya establecidos. Los paradigmas operan cognitivamente como filtros, ya que permiten la detección de patrones, con la eliminación de los detalles. No podemos avanzar en el paradigma de la ciencia de datos si no incorporamos nuevos estilos de búsqueda y detectamos patrones en estos datos.

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Software para la aplicación de ciencia de datos en la unión de medio oriente y norte de África : caso de estudio en Iraq

Software para la aplicación de ciencia de datos en la unión de medio oriente y norte de África : caso de estudio en Iraq

En la Facultad de Ingeniería y Tecnología (FIT) de la Universidad de Montemorelos (UM) se han llevado a cabo estudios previos que muestran la eficacia de la aplicación de ciencia de datos en el evangelismo, por ejemplo, mediante el análisis de tweets para entender las necesidades de los habitantes de Nueva York (Alférez, 2016). Lo primordial en la ciencia de datos son, precisamente, los datos. No obstante, según el informe de Open Data Barometer Fourth Edition (Open Data Barometer, 2017), son pocos los países del medio oriente y norte de África con iniciativas de datos abiertos. Esto se debe a la poca participación de la sociedad civil y a la poca presión para que los gobiernos hagan públicos sus datos.

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Aplicación de ciencia de datos para la creación de software predictivo de morbimortalidad materna en México

Aplicación de ciencia de datos para la creación de software predictivo de morbimortalidad materna en México

El aprendizaje supervisado consiste en la creación de una función capaz de predecir el valor correspondiente a cualquier objeto de entrada válida después de haber visto una serie de ejemplos llamados datos de entrenamiento (González, 2015). Para ello, la función tiene que generalizar a partir de los datos presentados a las situaciones no vistas previa- mente; es decir, se pueden descubrir las relaciones entre variables independientes (tam- bién llamadas atributos o características) y para realizar predicciones que puedan ser úti- les en la toma de decisiones.

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Plan para el desarrollo de la Ciencia de Datos y Big Data (PDCDBD) en la UNAM

Plan para el desarrollo de la Ciencia de Datos y Big Data (PDCDBD) en la UNAM

ü  Iniciar  la  formación  de  especialistas  que  apoyen  a  la  comunidad  universitaria  en   el  desarrollo  de  sus  proyectos  de  Ciencia  de  Datos  y  Big  Data,  y  que  asesoren  la   implementación   de   estas   tecnologías   en   otras   instancias   locales,   regionales   o   nacionales.  

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Clasificación de aceptación de campañas para una entidad financiera, usando random forest con datos balanceados y datos no balanceados

Clasificación de aceptación de campañas para una entidad financiera, usando random forest con datos balanceados y datos no balanceados

18 Cada base de datos de entrenamiento se va a obtener bajo un remuestreo con reemplazo (CR), con un porcentaje determinado del conjunto de datos original. Una vez utilizado el algoritmo en todas las bases de entrenamiento se realiza las predicciones y a partir de estas se toma como resultado aquella clase con más votos (variables cualitativas) y el promedio si estas son variables cuantitativas. Para que la predicción obtenida mediante el método bagging, este debe de ser sensible a las variaciones lo recomendable es que sean pequeñas del conjunto de entrenamiento por ejemplo los arboles de decisión.

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El verano del cohete

El verano del cohete

-Así es. El hombre, decían, ha de afrontar la realidad. ¡Ha de afrontar el Aquí y el Ahora! Todo lo demás tiene que desaparecer. ¡Las hermosas mentiras literarias, las ilusiones de la fantasía, han de ser derribadas en pleno vuelo! Y las alinearon contra la pared de una biblioteca un domingo por la mañana, hace treinta años. Alinearon a Santa Claus, y al jinete sin Cabeza, y a Blanca Nieves y Pulgarcito, y a Mi Madre la Oca.... Oh, ¡qué lamentos!, y quemaron los castillos de papel y los sapos encantados y a los viejos reyes, y a todos los que «fueron eternamente felices», pues estaba demostrado que nadie fue eternamente feliz, y el «había una vez» se convirtió en «no hay más». Y las cenizas del fantasma Rickshaw se confundieron con los escombros del país de Oz, e hicieron unos paquetes con los huesos de Ozma y Glinda la Buena, y destrozaron a Polícromo en un espectroscopío y sirvieron a Jack Cabeza de Calabaza con un poco de merengue en el baile de los biólogos. La Bella Durmiente despertó con el beso de un hombre de ciencia y expiró con el fatal pinchazo desu jeringa. Hicieron que Alicia bebiera algo de una botella que la devolvió a un tamaño donde no podía seguir gritando «más curioso y más curioso» y rompieron el Espejo de un martillazo y acabaron con el Rey Rojo y la Ostra.

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Datos curiosos en las Gacetas de México: la ciencia en el mundo cotidiano

Datos curiosos en las Gacetas de México: la ciencia en el mundo cotidiano

La mayoría de las veces no se hablaba directamente sobre las ciencias porque importaran en sí mismas, sino que se utilizaban para reforzar la nota de la que se estaba hablando (salvo en el caso de la astronomía, como se verá más adelante); es decir, si se utilizaban datos científicos era para fortalecer la verosimilitud de los textos. De tal mane- ra que cuando se escribía sobre el comercio de la Nueva España con algún lugar de Asia o Europa, se solían dar datos exactos de navegación. También cuando se consideraba que el asunto era de suma importancia, usualmente porque se trataba de un tema político o religioso. Un ejemplo de éste último lo encontramos en la Gaceta de 1722, en la que Castorena (Ibidem), al escribir sobre la imperiosa necesidad de convertir al cristianismo a los gentiles en California, hace una descripción muy detallada sobre el recorrido que se realizó para llevar a cabo tal empresa:

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Ciencia abierta y los desafíos de la Oficina Conocimiento Abierto de la Universidad Nacional de Córdoba

Ciencia abierta y los desafíos de la Oficina Conocimiento Abierto de la Universidad Nacional de Córdoba

entre ciencia y sociedad. A saber: a) el final de la guerra fría; b) la revolución científica y técnica cuyos efectos se prolongarán y se extenderán a lo largo del siglo XXI, a todas las actividades civiles, así como al ámbito militar. Las tecnologías de la información y de la comunicación suponen una mutación muy parecida, por su alcance, a la que provocó la revolución de la imprenta; c) la mundialización de las economías y de los mercados y d) la multiplicación de los problemas ambientales que pesan sobre el futuro del planeta.

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Estudio de la factibilidad de la implementación de un centro de ciencias de un área específica en un cluster de computadoras

Estudio de la factibilidad de la implementación de un centro de ciencias de un área específica en un cluster de computadoras

El primer paso del Agente de Búsqueda del Centro de Ciencia es analizar cada consulta propuesta para proveer una “estimación del costo de la tarea” en curso. Este costo es estimado a partir de los subconjuntos de la base de datos que debe ser registrada y mostrado al usuario como el tiempo mínimo obligado para completar la búsqueda, por lo que el usuario basado en el alcance y el costo de la consulta puede decidir abortarla o no. El lenguaje de búsqueda del SDSS es SXQL; es un SQL simple que implementa el subconjunto básico de cláusulas y funciones necesarias para formular consultas para una base de datos objeto relacional. Reconoce las cláusulas SELECT-FROM WHERE del SQL estándar, además incluye declaraciones SELECT anidadas. Más allá permite especificación de enlaces de asociación en el SELECT, FROM y subcláusulas WHERE. Las asociaciones son enlaces para otros objetos, y pueden ser uno o varios enlaces. Además reconoce una sintaxis de búsqueda de proximidad, lo cual deja al usuario ir en busca de todos los objetos que están próximos a un objeto dado en el espacio. Además contiene un número de macros específicos de la astronomía y tiene soporte para funciones matemáticas.

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Página web y base de datos del museo Chiapas de ciencia y tecnología

Página web y base de datos del museo Chiapas de ciencia y tecnología

El Museo de Ciencia y Tecnología en conjunto con el Consejo de Ciencia y Tecnología del Estado de Chiapas es un organismo público descentralizado, que tiene como misión planear, coordinar, establecer, promover y evaluar las políticas públicas y los programas en materia de ciencia, tecnología e innovación en el estado de Chiapas, dirige sus acciones a la comunidad científica y tecnológica, estudiantes, empresas, organizaciones y a la sociedad en general, para desarrollar, consolidar y articular el Sistema Estatal de Ciencia y Tecnología, incrementar la competitividad de las organizaciones productivas y desarrollar una sociedad capaz de generar y utilizar conocimiento para su propio beneficio, mediante el apoyo a proyectos de investigación, desarrollo y transferencia de tecnología, formación de científicos y tecnólogos y difusión, divulgación y enseñanza de la ciencia y tecnología.

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Asimov, Isaac. El_fin_de_la_eternidad

Asimov, Isaac. El_fin_de_la_eternidad

—Cuando uno lee los datos biográficos, cada uno de ellos es un héroe. Cada hombre será una pérdida insoportable para su mundo. De modo que uno los analiza. Hay que calcular qué pasaría con la Realidad si cada uno siguiera viviendo y, ¡por Cronos!, si diferentes combinaciones de hombres continuaran viviendo. Durante el mes pasado he estudiado quinientas setenta y dos instancias. Diecisiete, fíjese, solo diecisiete Análisis individualizados resultaron exentos de cambios de Realidad perniciosos. Y tenga en cuenta que no hubo ni un solo caso de Cambio de Realidad favorable. Pero el Consejo dice que en los casos neutrales se autoriza el envío del suero. Por humanidad ya se sabe. Por consiguiente, este mes se curarán, exactamente, diecisiete personas de los diferentes Siglos. ¿Y qué sucede? ¿Son más felices los Siglos por eso? Desde luego que no. Un hombre se cura y una docena del mismo país, del mismo Tiempo, mueren. Todos preguntan: ¿Por qué ha tenido que ser Fulano? Quizá los tipos a quienes no dimos suero eran mejores, quizás eran filántropos amados por todos, mientras que el único a quien asistimos apela a su madre anciana siempre que le sobra tiempo para dejar de pegar a sus hijos. Las gentes desconocen los Cambios de Realidad, y nosotros no podemos explicárselo. Estamos creando problemas y dificultades para nosotros mismos, Voy, a menos que el Gran Consejo decida estudiar todas las peticiones y aprobar solo aquellas que resulten en un Cambio de Realidad favorable. Eso es. O el curarlos produce algún bien para la Humanidad o, de lo contrario, no debemos hacerlo. No debemos seguir diciendo: Lo haremos siempre que no cause ningún daño.

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Programación en SQL con PostgreSQL

Programación en SQL con PostgreSQL

Estos tipos simples se denominan tipos atómicos y permiten una mayor eficacia en el manejo de la base de datos pero a costa de reducir la flexibilidad a la hora de manejar los elementos complejos del mundo real y dificultar la gestión de datos espaciales, en general suponen un problema para cualquier tipo de datos geométricos. Las relaciones que se establecen entre los diferentes elementos de dos tablas en una base de datos relacional pueden ser de tres tipos distintos:

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Modelo de pronóstico de rendimiento académico de alumnos en los cursos del programa de estudios básicos de la Universidad Ricardo Palma usando algoritmos de Machine Learning

Modelo de pronóstico de rendimiento académico de alumnos en los cursos del programa de estudios básicos de la Universidad Ricardo Palma usando algoritmos de Machine Learning

Un mayor número de filas de información nos permitirá elaborar modelos estables. Específicamente cuando se desea realizar un modelo de clasificación, cada clase de la variable respuesta debe poseer una cantidad mínima de 1,000 registros, en cada uno de los conjuntos de datos donde se realizarán el entrenamiento y la evaluación del modelo. En líneas generales, se busca reducir el tamaño de la población para evitar los problemas en el tiempo de modelamiento, pero si el equipo de cómputo en conjunto con el software puede maniobrar el tamaño de toda la población, entonces no hay ninguna razón para reducirla. (Abbott, 2014, págs. 128-129)

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Manual de Practicas

Manual de Practicas

tabulaciones o convertir los datos en una tabla en el programa de procesamiento de texto antes de copiar los datos. Si los datos requieren modificación o algún tipo de manipulación (por ejemplo, separar los nombres completos en nombres y apellidos), quizás prefiera realizar esta operación antes de copiar los datos, especialmente si no está familiarizado con Access. Cuando pegue los datos en una tabla vacía, Access definirá el tipo de datos de cada campo de acuerdo con la clase de datos que encuentre. Por ejemplo, si un campo pegado no contiene más que valores de fecha, Access aplica el tipo de datos Fecha/Hora a ese campo. Si el campo pegado sólo contiene las palabras "sí" y "no", Access aplica el tipo de datos Sí/No al campo.

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unidad i

unidad i

“Son abstracciones que permiten la implementación de un sistema de base de datos en un proceso complejo que contienen decisiones en muchos distintos niveles, si se descompone el problema en sub problemas esto se resuelve independientemente, utilizando técnicas especificas. Así serán los siguientes modelos (Conceptual, Lógico, Físico)”

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Manual de Microsoft Access 2010

Manual de Microsoft Access 2010

Cuando vinculas una tabla no se copia a tu base de datos, sino que simplemente se crea una conexión con la base de datos que la contiene, pero sin copiar los datos en la tuya. Este proceso es completamente transparente para ti, y si vinculas una tabla contenida en otra base de datos podrás trabajar con ella del mismo modo que si lo estuviese en la tuya. Cualquier cambio que hagas en sus datos quedarán reflejados en la base de datos origen, y cualquier cambio que efectuen en la base de datos origen, quedará reflejado en tu base de datos. Mientras que si importas una tabla, estarás copiando los datos actuales a tu base de datos pero no quedará ninguna conexión entre tu tabla y la del origen de la importación.

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Manual SQL1

Manual SQL1

Recuerda: para probar las sentencias SQL en Access, desde la vista de la base de datos, elegir el objeto Consultas y doble clic en Crear una consulta en vista Diseño. Cerrar la ventana Mostrar Tabla, y a continuación abrir la vista SQL pulsando al botón de la barra de herramientas. En Access podremos guardar todas las consultas que hagamos si elegimos la opción Guardar Como del menú Archivo. Tendremos que dar un nombre a cada consulta. Para ver el resuiltado de la consulta pulsaremos al botón Ejecutar consulta o al botón Vista hoja de datos .

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http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

«Las entidades aseguradoras podrán establecer ficheros comunes que contengan datos de carácter personal para la liquidación de siniestros y la cola- boración estadístico actuarial con la finalidad de permitir la tarificación y selección de riesgos y la elaboración de estudios de técnica aseguradora. La cesión de datos a los citados ficheros no reque- rirá el consentimiento previo del afectado, pero sí la comunicación al mismo de la posible cesión de sus datos personales a ficheros comunes para los fines señalados con expresa indicación del respon- sable para que se puedan ejercitar los derechos de acceso, rectificación y cancelación previstos en la ley.

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