Inteligencia artificial

En términos generales, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Caffe y Keras son bibliotecas de aprendizaje automático ampliamente utilizadas que ofrecen diferentes opciones para implementar modelos de aprendizaje automático. Cada una de ellas tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que la elección de una tecnología depende de los requisitos específicos de un proyecto.

Las tecnologías más utilizadas en Inteligencia Artificial incluyen:

1. TensorFlow: Es una biblioteca de código abierto de aprendizaje automático desarrollada por Google que se utiliza para implementar modelos de aprendizaje profundo.
2. PyTorch: Es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Facebook que se utiliza para implementar modelos de aprendizaje profundo y otros algoritmos de aprendizaje automático.
   
3. scikit-learn: Es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto en Python que se utiliza para implementar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
   
4. Caffe: Es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada por UC Berkeley que se utiliza para implementar modelos de aprendizaje profundo.
   Keras: Es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto en Python que se utiliza para implementar modelos de aprendizaje profundo y otros algoritmos de aprendizaje automático.

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Business intelligence

En términos generales, Tableau, QlikView, Microsoft Power BI, SAP Lumira y IBM Cognos Analytics son herramientas de Business Intelligence ampliamente utilizadas que ofrecen diferentes opciones de visualización de datos y análisis. Cada una de ellas tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que la elección de una tecnología depende de los requisitos específicos de un proyecto.

Las tecnologías más utilizadas en Business Intelligence (BI) incluyen:

1. Tableau: Es una herramienta de visualización de datos y análisis que permite crear dashboards interactivos y compartir información de manera fácil y accesible.
   
2. QlikView: Es una plataforma de BI que ofrece una amplia gama de herramientas de visualización de datos y análisis en tiempo real.
   
3. Microsoft Power BI: Es una plataforma de BI que permite crear dashboards y visualizaciones de datos conectados a una amplia gama de fuentes de datos.
4. SAP Lumira: Es una plataforma de BI que permite crear dashboards y visualizaciones de datos, así como explorar y analizar datos.
   
5. IBM Cognos Analytics: Es una plataforma de BI que ofrece una amplia gama de herramientas de análisis, visualización de datos y modelado de datos.

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Bases de datos

En términos generales, MySQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL y MongoDB son sistemas de gestión de bases de datos ampliamente utilizados que ofrecen diferentes opciones de escalabilidad, seguridad y flexibilidad. Cada uno de ellos tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que la elección de una tecnología depende de los requisitos específicos de un proyecto.

Las tecnologías más utilizadas en bases de datos incluyen:

1. MySQL: Es un sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto que es ampliamente utilizado en aplicaciones web y empresariales.
   
2. Oracle Database: Es un sistema de gestión de bases de datos relacional que ofrece una amplia gama de características y opciones de seguridad y escalabilidad.
   
3. Microsoft SQL Server: Es un sistema de gestión de bases de datos relacional que se integra con otros productos de Microsoft y ofrece una amplia gama de características de seguridad y escalabilidad.
4. PostgreSQL: Es un sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto que ofrece una amplia gama de características y opciones de seguridad y escalabilidad.
   
5. MongoDB: Es una base de datos NoSQL que utiliza un modelo de documentos en lugar de un modelo relacional y es ampliamente utilizada en aplicaciones web y empresariales.

Etl’s

En términos generales, Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) y Oracle Data Integrator (ODI) son plataformas de integración de datos que permiten la captura, la transformación y la entrega de datos de diferentes fuentes. Cada una de ellas tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que la elección de una tecnología depende de los requisitos específicos de un proyecto.

Las tecnologías más utilizadas en ETL (Extract, Transform, Load) incluyen:

1. Apache NiFi: Es una plataforma de flujo de datos en tiempo real y automatizada que permite la captura, la gestión y la distribución de datos en tiempo real.
   
2. Talend: Es una plataforma de integración de datos que permite el acceso, la integración y la gestión de datos de diferentes fuentes.
   
3. Informatica PowerCenter: Es una plataforma de integración de datos que permite la captura, la transformación y la entrega de datos de diferentes fuentes.
   
4. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS): Es una plataforma de integración de datos incluida en Microsoft SQL Server que permite la captura, la transformación y la entrega de datos.
   
5. Oracle Data Integrator (ODI): Es una plataforma de integración de datos que permite la integración de datos de diferentes fuentes y aplicaciones.

Big data

En términos generales, Hadoop es la base para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos, mientras que Spark, Hive, Flink y Storm son herramientas específicas para el procesamiento de datos en big data. Cada una de ellas tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que la elección de una tecnología depende de los requisitos específicos de un proyecto.

Los sistemas de Big Data más utilizados son:

1. Hadoop: es un framework de código abierto que se utiliza para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
2. Spark: es un framework de procesamiento de datos en memoria que se utiliza para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
3. Cassandra: es una base de datos NoSQL distribuida que se utiliza para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
4. MongoDB: es una base de datos NoSQL orientada a documentos que se utiliza para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
5. Hive: es un framework que se utiliza para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos utilizando SQL.
6. Flink: Es un motor de procesamiento en tiempo real de datos distribuidos y de flujo de datos.
7. Storm: Es un motor de procesamiento de eventos en tiempo real que permite la ejecución de aplicaciones en un cluster.

Cloud

En términos generales, todas estas plataformas ofrecen soluciones similares, pero cada una tiene sus propios puntos fuertes y debilidades. Por ejemplo, AWS es considerado como el líder en cuanto a la amplia gama de servicios y la escalabilidad, mientras que Azure es conocido por su integración con otros productos de Microsoft y su enfoque en la privacidad y la seguridad. GCP, por su parte, es conocido por su enfoque en la inteligencia artificial y el análisis de datos.

Las tecnologías más utilizadas en cloud computing son:

1. Amazon Web Services (AWS) – es el líder en el mercado de la nube y ofrece una amplia gama de servicios, desde infraestructura hasta soluciones empresariales.
   
2. Microsoft Azure – es una plataforma en la nube de Microsoft que ofrece una amplia variedad de servicios, desde infraestructura hasta soluciones empresariales.
   
3. Google Cloud Platform (GCP) – es una plataforma en la nube de Google que ofrece servicios de infraestructura, análisis de datos y aprendizaje automático.

Blockchain

En términos generales, Bitcoin es la tecnología blockchain más conocida y utilizada, mientras que Ethereum, Hyperledger, EOS y Ripple son plataformas blockchain más especializadas y adaptadas a diferentes usos y aplicaciones. Cada una de ellas tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que la elección de una tecnología depende de los requisitos específicos de un proyecto.

Las tecnologías más utilizadas en blockchain incluyen:

1. Bitcoin: Es la primera criptomoneda y utiliza una red blockchain para registrar todas las transacciones.
   
2. Ethereum: Es una plataforma blockchain que permite la creación de aplicaciones descentralizadas y contratos inteligentes.
   
3. Hyperledger: Es una iniciativa de código abierto liderada por la Fundación Linux que tiene como objetivo desarrollar soluciones blockchain empresariales.
   
4. EOS: Es una plataforma blockchain para aplicaciones descentralizadas que se ejecutan en una red descentralizada.
   Ripple (XRP): Es una criptomoneda y una plataforma blockchain diseñada para simplificar las transacciones internacionales de divisas.

Firewalls

Un firewall es un componente de seguridad que se utiliza para monitorear y controlar el tráfico que entra y sale de una red. El firewall establece reglas que permiten o bloquean el acceso a la red en función de diversos criterios, como la dirección IP, el tipo de protocolo y el puerto de destino.

Existen diferentes tipos de firewalls, desde los más simples hasta los más avanzados. Los firewalls de red se utilizan comúnmente para proteger una red empresarial, y pueden ser implementados en diferentes niveles de la red, como en el borde de la red, en la capa de aplicación o en los dispositivos individuales. Algunos de los mejores firewalls que existen actualmente son los siguientes:

1. Palo Alto Networks: Ofrece una amplia gama de firewalls de red y de próxima generación que utilizan técnicas avanzadas para la detección y prevención de amenazas.
   
2. Fortinet: Ofrece firewalls de red y de próxima generación con características avanzadas de seguridad, como la detección de intrusiones, la prevención de amenazas avanzadas y la protección contra el malware.
   
3. Cisco: Ofrece una amplia gama de firewalls de red y de próxima generación que utilizan técnicas avanzadas de detección y prevención de amenazas, y están diseñados para proteger las redes empresariales de cualquier tamaño.
   
4. Check Point: Ofrece firewalls de próxima generación que utilizan técnicas avanzadas de detección y prevención de amenazas, como la inspección profunda de paquetes y la protección contra el malware.
   
5. Sophos: Ofrece una amplia gama de firewalls de próxima generación que utilizan técnicas avanzadas de seguridad, como la prevención de amenazas avanzadas, la detección de intrusiones y la protección contra el malware.

Tecnologías que utilizan las empresas del Ibex35:

Tecnologías que usan las empresas del ibex35

1. Acciona: SAP, Microsoft Dynamics, IBM Maximo, Oracle E-Business Suite
2. Acerinox: Oracle E-Business Suite, Microsoft Dynamics
   
3. ACS: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics
   
4. Aena: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics
   
5. Amadeus: Java, C++, Python, JavaScript, React, Node.js
   
6. ArcelorMittal: SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, Dassault Systèmes
   
7. Banco Sabadell: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, Salesforce
   
8. Bankia: SAP, IBM, Oracle
   
9. Bankinter: SAP, Salesforce
   
10. BBVA: SAP, Salesforce, IBM
11. CaixaBank: SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics
12. Cellnex: Oracle, Microsoft Dynamics
    
13. CIE Automotive: SAP, Microsoft Dynamics
    
14. Endesa: SAP, IBM Maximo, OSIsoft
    
16. Dynamics
17. IAG (International Airlines Group): SAP, Salesforce
    
18. Iberdrola: SAP, IBM Maximo, OSIsoft
    
19. Inditex: SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce
    
20. Indra: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics
    
21. Mapfre: SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce
    
22. Mediaset España: Avid Media Composer, Vizrt, Dalet
    
23. Meliá Hotels: Oracle Hospitality, Salesforce

Python

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Excel

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Llamadas spam

La función que debes desactivar para dejar de recibir llamadas spam.

Para no caer en esta estafa, y poder saltarte este truco que usan ahora los ciberdelincuentes, debes cambiar la configuración, y en dispositivos Android los pasos a seguir son:

• Abre Ajustes.

• En Ajustes, busca la opción de Servicios adicionales.

• En Ajustes de llamada activa ID llamante y protección spam.

• Activar la opción Bloquear llamadas no deseadas y de estafas. Seleccionar todas o solonlas de alto riesgo.

En iPhone es algo parecido a

• Abre los Ajustes de tu iPhone.
• Selecciona el apartado de Teléfono.
• Busca la sección de Mostrar ID de llamada y desactívala.

NOTA: Es oficial. El Gobierno prohibirá las llamadas comerciales desde móviles para combatir el fraude telefónico. El ministro para la Transformación Digital y de la Función Pública, Óscar López, ha anunciado una serie de medidas destinadas a combatir las llamadas comerciales, comúnmente conocidas como llamadas ‘spam‘, muchas de las cuales están vinculadas a estafas telefónicas

Metodología Scrum

Como experto en metodología Scrum, puedo guiarte en la implementación de Scrum para desarrollar tu aplicación de Business Intelligence. A continuación, te mostraré los pasos para configurar el proyecto utilizando Scrum.

Paso 1: Crear el backlog del producto

• Comienza identificando los requisitos y funcionalidades principales de tu aplicación de Business Intelligence. Estos requisitos pueden incluir la captura de datos de entrada, el seguimiento de tiempos, generación de informes, etc.
• Prioriza estos requisitos y conviértelos en historias de usuario. Por ejemplo, «Como usuario, quiero poder ingresar el reactivo y registrar la hora de entrada al laboratorio».
• Estima el esfuerzo y la complejidad de cada historia de usuario. Puedes utilizar puntos de historia, t-shirt sizes (S, M, L, XL), o cualquier otra escala que funcione para tu equipo.

Paso 2: Planificación del Sprint

• Define la duración de los sprints, por ejemplo, dos semanas.
• Junto con tu equipo, selecciona un conjunto de historias de usuario del backlog del producto que se puedan completar en el próximo sprint. Estas historias se agregarán al backlog del sprint.

Paso 3: Reunión de planificación del sprint

• En esta reunión, presenta las historias de usuario seleccionadas a tu equipo y describe los detalles y objetivos de cada una.
• El equipo de desarrollo discutirá y descompondrá cada historia en tareas más pequeñas si es necesario.
• Estima el esfuerzo requerido para cada tarea y asigna tareas a los miembros del equipo.
• Al final de la reunión, todos deben tener una comprensión clara de las tareas y los objetivos del sprint.

Paso 4: Desarrollo del Sprint

• Durante el sprint, los miembros del equipo trabajarán en sus tareas asignadas.
• Realiza reuniones diarias de scrum, también conocidas como «Daily Standups», donde cada miembro del equipo informa sobre el progreso, los obstáculos y las próximas tareas.
• Asegúrate de que el equipo esté colaborando y comunicándose regularmente.

Paso 5: Revisión del Sprint y retrospectiva

• Al final del sprint, celebra una reunión de revisión del sprint, donde el equipo demuestra las historias completadas y recopila comentarios del cliente o el product owner.
• Realiza una retrospectiva del sprint para identificar lo que funcionó bien y las oportunidades de mejora. Puedes utilizar técnicas como «liked, learned, lacked, longed for» (gustó, aprendimos, nos faltó, anhelamos) o «start, stop, continue» (comenzar, detener, continuar).

Paso 6: Siguientes sprints

• Repite los pasos 2 a 5 para cada sprint subsiguiente, ajustando y priorizando el backlog del producto en función de los cambios y las necesidades emergentes.

Recuerda que Scrum es un marco de trabajo adaptable, por lo que es posible que debas ajustar estos pasos según las necesidades y circunstancias de tu equipo y proyecto específicos. ¡Buena suerte en tu desarrollo de la aplicación de Business Intelligence!

1. Recuerda que Scrum es un marco de trabajo adaptable, por lo que es posible que debas ajustar estos pasos según las necesidades y circunstancias de tu equipo y proyecto específicos. ¡Buena suerte en tu desarrollo de la aplicación de Business Intelligence!

Herramientas gratuitas de raspado web

Para automatizar el proceso de extracción de información de Gartner y su publicación en su sitio web de WordPress, puede utilizar herramientas de raspado web y automatización de tareas como Python con Beautiful Soup y Selenium, u otras opciones de terceros como Octoparse o ParseHub. A continuación, se detallan los pasos generales que deberá seguir:

1. Obtenga el permiso legal para raspar información del sitio web del que quiere obtener la información antes de comenzar el proceso.
2. Identifique la ubicación de la información que desea extraer en el sitio web y analice su estructura HTML.
3. Utilice herramientas de raspado web como Python con Beautiful Soup y Selenium para extraer la información automáticamente y guardarla en un archivo en formato JSON, CSV o XML.
4. Cree un script que ejecute el proceso de raspado en un intervalo de tiempo específico utilizando bibliotecas de automatización de tareas como Cron para Linux o el Programador de tareas para Windows.
5. Configure su sitio web de WordPress para leer y publicar automáticamente la información extraída del archivo generado en el paso 3. Puede usar un complemento de WordPress para cargar los datos en su sitio web automáticamente.

Tenga en cuenta que el uso de técnicas de raspado web para extraer información de sitios web de terceros puede ser un área legalmente sensible y es importante asegurarse de que esté autorizado para hacerlo antes de comenzar.

¿Hay alguna herramienta de raspado gratuita?

Sí, hay varias herramientas de raspado web gratuitas disponibles en línea que puede utilizar para extraer información de sitios web. Aquí hay algunas opciones:

1. BeautifulSoup: es una biblioteca de Python gratuita que puede usar para extraer datos de HTML y XML. Es fácil de usar y es una buena opción para principiantes en raspado web.
2. Scrapy: es un marco de raspado web de Python gratuito que le permite extraer datos de sitios web de manera programática. Scrapy es una buena opción para proyectos de raspado web más grandes y complejos.
3. Octoparse: es una herramienta de raspado web gratuita que le permite extraer datos de sitios web sin escribir código. Es fácil de usar y viene con una versión gratuita que puede descargar.
4. ParseHub: es otra herramienta de raspado web gratuita que le permite extraer datos de sitios web sin necesidad de codificación. Es fácil de usar y también tiene una versión gratuita.

Medidas de seguridad

Hay muchas medidas de seguridad que pueden ser implementadas a nivel de arquitectura de sistemas en una red empresarial. Algunas de las medidas más importantes son las siguientes:

1. Redes separadas: Es importante tener redes separadas para los empleados, los clientes y los proveedores. Esto ayuda a asegurar que los datos de los clientes y proveedores estén separados de los datos de los empleados, lo que reduce el riesgo de una brecha de seguridad.
   
2. Firewall: Implementar un firewall para controlar el tráfico entrante y saliente de la red puede ayudar a prevenir el acceso no autorizado a la red.
   
3. VPN: Implementar una red privada virtual (VPN) puede ayudar a proteger la red de la empresa al permitir que los empleados remotos accedan a la red de forma segura.
   
4. Control de acceso: Implementar un sistema de control de acceso puede ayudar a garantizar que solo los usuarios autorizados tengan acceso a los recursos de la red.
   
5. Monitoreo de la red: Implementar herramientas de monitoreo de la red puede ayudar a detectar y responder rápidamente a posibles amenazas a la seguridad.
   
6. Actualizaciones y parches: Mantener el software y los sistemas de la red actualizados con los últimos parches de seguridad puede ayudar a proteger la red contra vulnerabilidades conocidas.
   
7. Copias de seguridad: Realizar copias de seguridad regulares de los datos importantes de la red puede ayudar a garantizar que los datos estén disponibles en caso de una pérdida de datos o un ataque.
   
8. Políticas de seguridad: Desarrollar y aplicar políticas de seguridad sólidas para la red de la empresa, incluyendo la gestión de contraseñas y el entrenamiento de los empleados sobre las mejores prácticas de seguridad, puede ayudar a garantizar que la red esté protegida contra posibles amenazas.

Big Data Aplicada:

Algunos ejemplos de Big Data aplicado en la vida real son:

1. Análisis de sentimiento: se utiliza para analizar la opinión de los clientes sobre un producto o servicio en las redes sociales.
2. Predicción del comportamiento del cliente: se utiliza para predecir el comportamiento del cliente y ofrecer recomendaciones personalizadas.
3. Optimización de la cadena de suministro: se utiliza para optimizar la cadena de suministro y reducir los costos.
4. Análisis de fraude: se utiliza para detectar fraudes en las transacciones financieras.
5. Análisis de riesgos: se utiliza para evaluar el riesgo crediticio y el riesgo de inversión.