¿Que es Git?

Git es un software de control de versiones diseñado por Linus Torvalds, pensando en la eficiencia, la confiabilidad y compatibilidad del mantenimiento de versiones de aplicaciones cuando estas tienen un gran número de archivos de código fuente. Su propósito es llevar registro de los cambios en archivos de computadora incluyendo coordinar el trabajo que varias personas realizan sobre archivos compartidos en un repositorio de código.

Al principio, Git se pensó como un motor de bajo nivel sobre el cual otros pudieran escribir la interfaz de usuario o front end como Cogito o StGIT. ​Sin embargo, Git se ha convertido desde entonces en un sistema de control de versiones con funcionalidad plena. ​Hay algunos proyectos de mucha relevancia que ya usan Git, en particular, el grupo de programación del núcleo Linux.

El mantenimiento del software Git está actualmente (2009) supervisado por Junio Hamano, quien recibe contribuciones al código de alrededor de 280 programadores. En cuanto a derechos de autor Git es un software libre distribuible bajo los términos de la versión 2 de la Licencia Pública General de GNU.

Un asombroso número de proyectos de software dependen de Git para el control de versiones, incluidos proyectos comerciales y de código abierto. Los desarrolladores que han trabajado con Git cuentan con una buena representación en la base de talentos disponibles para el desarrollo de software, y este sistema funciona a la perfección en una amplia variedad de sistemas operativos e IDE (entornos de desarrollo integrados).

Git, que presenta una arquitectura distribuida, es un ejemplo de DVCS (sistema de control de versiones distribuido, por sus siglas en inglés). En lugar de tener un único espacio para todo el historial de versiones del software, como sucede de manera habitual en los sistemas de control de versiones antaño populares, como CVS o Subversion (también conocido como SVN), en Git, la copia de trabajo del código de cada desarrollador es también un repositorio que puede albergar el historial completo de todos los cambios.

Además de contar con una arquitectura distribuida, Git se ha diseñado teniendo en cuenta el rendimiento, la seguridad y la flexibilidad.

Git es un proyecto de código abierto muy bien respaldado con más de una década de gestión de gran fiabilidad. Los encargados de mantener el proyecto han demostrado un criterio equilibrado y un enfoque maduro para satisfacer las necesidades a largo plazo de sus usuarios con publicaciones periódicas que mejoran la facilidad de uso y la funcionalidad. La calidad del software de código abierto resulta sencilla de analizar y un sinnúmero de empresas dependen en gran medida de esa calidad.

Git goza de una amplia base de usuarios y de un gran apoyo por parte de la comunidad. La documentación es excepcional y para nada escasa, ya que incluye libros, tutoriales y sitios web especializados, así como podcasts y tutoriales en vídeo.

El hecho de que sea de código abierto reduce el coste para los desarrolladores aficionados, puesto que pueden utilizar Git sin necesidad de pagar ninguna cuota. En lo que respecta a los proyectos de código abierto, no cabe duda de que Git es el sucesor de las anteriores generaciones de los exitosos sistemas de control de versiones de código abierto, SVN y CVS.

Habilidades técnicas vs. Habilidades blandas

Las habilidades técnicas son capacidades que puedes enseñarle a alguien y  que son fáciles de cuantificar. Este tipo de ingenio se aprenden en un aula académica , en el trabajo o por medio de  materiales de capacitación.

Ejemplos de habilidades técnicas:

• Competencia en un idioma extranjero
• Habilidad para los negocios
• Operaciones
• Herramientas administrativas
• Programación de computadoras

Estas competencias técnicas  a menudo se enumeran en la hoja de vida y son fáciles de reconocer para un empleador o reclutador.

Las capacidad blandas, por otro lado, son destrezas subjetivas que son mucho más difíciles de cuantificar y se relacionan con la forma en que te relacionas e interactúas con otras personas.

Ejemplos de habilidades blandas:

• Comunicación
• Flexibilidad
• Liderazgo
• Motivación
• Paciencia
• Persuasión
• capacidad de resolución de problemas
• Trabajo en equipo
• Gestión del tiempo
• Ética de trabajo

Principales competencias que los empleadores buscan

Si bien ciertas competencias duras son necesarias para cualquier posición, los empleadores buscan cada vez más candidatos con destrezas especiales. Esto se debe a que, si bien es fácil para un empleador capacitar a un nuevo empleado en una destreza concreta (por ejemplo, cómo usar un determinado programa informático), es mucho más difícil capacitar a un empleado en una habilidad blanda (como la paciencia).

Aquí hay una lista de algunas de las principales aptitudes que los empleadores buscan en los candidatos. Incorpora estas destrezas en currículum, carta de presentación y menciones durante las entrevistas de trabajo.

Enfatiza tus habilidades técnicas  y blandas

Durante el proceso selección asegúrate de enfatizar tus destrezas tanto técnicas como blandas. De esta manera, incluso si no tiene una habilidad específica en requerida por la empresa, puedes enfatizar en una habilidad blanda particular que podría ser  valiosa en el puesto.

Por ejemplo, si el trabajo implica trabajar en una serie de proyectos grupales, asegúrate de enfatizar tu experiencia y habilidad para trabajar en equipo tu capacidad para comunicarte con los miembros del equipo. ¿Cómo resaltar tus destrezas? Incorpora habilidades en tu currículo. Puedes incluir una sección de capacidades que enumera las destrezas relevantes. Además, puedes señalar tus pericia en la descripción del trabajo. Por ejemplo, si estas aplicando a un trabajo en el que necesitas tener conocimientos jurídicos y también comunicarse con clientes, puedes incluir una experiencia similar en las descripción.

Fuente: https://www.ubits.com/blog/crecimiento-personal/habilidades-tecnicas-vs-habilidades-blandas/

¿PWA: Qué son y cómo funcionan las Progressive Web Apps?

Una aplicación web progresiva es un tipo de software de aplicación que se entrega a través de la web, creado utilizando tecnologías web comunes como HTML, CSS y JavaScript. Está destinado a funcionar en cualquier plataforma que use un navegador compatible con los estándares

Progressive web apps (PWA) o aplicación web progresiva es una solución basada en la web tradicional que todos conocemos, aunque incorpora algunas particularidades que la hacen parecerse a una app nativa para teléfonos móviles y tabletas. Cada proyecto es independiente y el nivel de adaptación de la web al formato app es progresivo, por lo que puede que visitemos un site con una PWA casi idéntica a una app o quizá sea una web con algunos avances

Ventajas Progressive Web App (PWA)

• La primera ventaja que encontramos con las progressive web apps es que no necesitamos entrar a Google Play o Apple Store para descargar nada. Solo se requiere, al principio, una conexión a internet y un navegador que puede ser Chrome, Safari o Firefox.
• El segundo gran avance con la PWA es que cualquier usuario puede ‘instalarla’ en la pantalla de inicio de su dispositivo. Y es que todos hemos tenido, alguna vez, el móvil al borde de capacidad. Hemos borrado fotografías, vídeos o desinstalado aplicaciones porque no cabía nada más. Pero siempre hay espacio para una PWA en cualquier teléfono móvil porque funciona como un acceso directo que te abre la web y recupera el contenido si no hay conexión o lo refresca si el usuario está conectado a la red.

Con la progressive web app, el usuario puede seguir consultando tu web, aunque haya perdido la conexión. Es una de las ventajas que la hacen tan atractiva y que han provocado que tenga una gran aceptación entre los internautas.

Fuente: https://www.iebschool.com/blog/progressive-web-apps-analitica-usabilidad/

¿Qué es el Metaverso?

El Metaverso es un mundo virtual, uno al que nos conectaremos utilizando una serie de dispositivos que nos harán pensar que realmente estamos dentro de él, interactuando con todos sus elementos. Será como realmente teletransportarse a un mundo totalmente nuevo a través de gafas de realidad virtual y otros complementos que nos permitirán interactuar con él.

Los mundos virtuales no son nada nuevo, y existen una gran cantidad de ellos, sobre todo en el sector de los videojuegos. Tú te creas un personaje o avatar, y te adentras en ese mundo a vivir aventuras a través de tu ordenador. Sin embargo, el metaverso no busca ser un mundo de fantasía, sino una especie de realidad alternativa en la que podremos hacer las mismas cosas que hacemos hoy en día fuera de casa, pero sin movernos de la habitación.

El término metaverso viene de una novela de 1992 llamada 'Snow Crash', y es un término que se ha asentado para describir visiones de espacios de trabajo tridimensionales o virtuales. Este metaverso, por lo tanto, significa un mundo virtual en el que podemos interactuar, y que ha sido creado para parecerse a una realidad externa.

En cuanto al concepto preciso de metaverso por el que apuestan Facebook y otras empresas. La idea sería la de crear un universo paralelo y completamente virtual, al que podremos acceder con dispositivos de realidad virtual y realidad aumentada, de forma que podamos interactuar entre nosotros dentro de él, y desde fuera con el contenido que tenemos dentro.

La clave de este metaverso es que pueda ser totalmente inmersivo, o por lo menos mucho más de lo que es la actual realidad virtual. Sí, tendremos unas gafas que posiblemente sean parecidas a las actuales para sumergirnos en él, pero también sensores que registren nuestros movimientos físicos para que nuestro avatar dentro de ese metaverso haga exactamente lo mismo.

Incluso también se quede hacer que los dispositivos que usemos puedan interpretar nuestras expresiones faciales para que nuestro avatar en el metaverso pueda recrearnos, y que así el resto de personas con las que estemos interactuando puedan entender cómo nos sentimos. Vamos, que el lenguaje corporal también forme parte de estas interacciones virtuales.

Otra de las principales ideas del metaverso es que tengamos una total libertad de creación, tanto para hacer nuestro avatar parecido a nuestra persona física como para darle un aspecto diferente, y también para crear el entorno y nuestros negocios y habitaciones a nuestro gusto.

Piensa en cómo es Internet ahora. Está lleno de comunidades virtuales, redes sociales a las que accedemos desde diferentes dispositivos. Interactuamos con más personas de forma virtual que de forma física. Pues el metaverso sería dar un paso más para estrechar el mundo físico y el virtual, mezclándolos ambos en un universo nuevo administrado por la empresa que consiga imponer su metaverso.

Fuente: https://www.xataka.com/basics/que-metaverso-que-posibilidades-ofrece-cuando-sera-real

¿Qué es el Pensamiento Computacional?

En el año 2006 Jeannette Wing publicó el artículo Computational Thinking en el que defendía que esta nueva competencia debería ser incluida en la formación de todos los niños y niñas, ya que representa un ingrediente vital del aprendizaje de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas. Pero, ¿qué es el pensamiento computacional?

En palabras de la propia Wing «el pensamiento computacional implica resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano, haciendo uso de los conceptos fundamentales de la informática». Es decir, que la esencia del pensamiento computacional es pensar como lo haría un científico informático cuando nos enfrentamos a un problema.

Otras definiciones de pensamiento computacional han ido surgiendo en la literatura científica desde entonces:

• El pensamiento computacional es el proceso que permite formular problemas de forma que sus soluciones pueden ser representadas como secuencias de instrucciones y algoritmos.
• El pensamiento computacional es el proceso de reconocimiento de aspectos de la informática en el mundo que nos rodea, y aplicar herramientas y técnicas de la informática para comprender y razonar sobre los sistemas y procesos tanto naturales como artificiales.

Una iniciativa muy interesante en relación a la definición del pensamiento computacional es la promovida por  la Sociedad Internacional de la Tecnología en la Educación (ISTE) y la Asociación de Profesores de Informática (CSTA), que han colaborado con líderes del mundo de la investigación y la educación superior, la industria y la educación primaria y secundaria para desarrollar una definición operativa que describa con precisión sus características esenciales y ofrezca un marco de trabajo y un vocabulario común con el que los profesionales de la educación puedan trabajar.

Según esta definición operativa, el pensamiento computacional es un proceso de resolución de problemas que incluye las siguientes características:

• Formular problemas de forma que se permita el uso de un ordenador y otras herramientas para ayudar a resolverlos.
• Organizar y analizar lógicamente la información.
• Representar la información a través de abstracciones como los modelos y las simulaciones.
• Automatizar soluciones haciendo uso del pensamiento algorítmico (estableciendo una serie de pasos ordenados para llegar a la solución).
• Identificar, analizar e implementar posibles soluciones con el objetivo de lograr la combinación mas efectiva y eficiente de pasos y recursos.
• Generalizar y transferir este proceso de resolución de problemas para ser capaz de resolver una gran variedad de familias de problemas.

El objetivo fundamental de Programamos es, precisamente, promover el desarrollo del pensamiento computacional desde edades tempranas a través de la programación de videojuegos y aplicaciones para móviles en todas las etapas escolares, desde educación infantil hasta formación profesional.

Fuente: https://programamos.es/que-es-el-pensamiento-computacional/

¿Qué son Criptomonedas?

Una criptomoneda es un activo digital que emplea un cifrado criptográfico para garantizar su titularidad y asegurar la integridad de las transacciones, y controlar la creación de unidades adicionales, es decir, evitar que alguien pueda hacer copias como haríamos, por ejemplo, con una foto. Estas monedas no existen de forma física: se almacenan en una cartera digital.

Las criptomonedas cuentan con diversas características diferenciadoras respecto a los sistemas tradicionales: no están reguladas ni controladas por ninguna institución y no requieren de intermediaros en las transacciones. Se usa una base de datos descentralizada, blockchain o registro contable compartido, para el control de estas transacciones.

Al hilo de la regulación, las criptomonedas no tienen la consideración de medio de pago, no cuentan con el respaldo de un banco central u otras autoridades públicas y no están cubiertas por mecanismos de protección al cliente como el Fondo de Garantía de Depósitos o el Fondo de Garantía de Inversores.

En cuanto a la operativa de estas monedas digitales, es muy importante recordar que una vez que se realiza la transacción con criptomonedas, es decir, cuando se compra o vende el activo digital, no es posible cancelar la operación porque el blockchain es un registro que no permite borrar datos. Para “revertir” una transacción es necesario ejecutar la contraria.

Ya que estas monedas no están disponibles de forma física, hay que recurrir a un servicio de monedero digital de criptomonedas, que no está regulados para almacenarlas. 

Un monedero digital o wallet es, en realidad, un software o aplicación donde es posible almacenar, enviar y recibir criptomonedas. Lo cierto es que a diferencia de un monedero de dinero físico, lo que realmente se almacena en los wallets o monederos digitales son las claves que nos dan la propiedad y derecho sobre las criptomonedas, y nos permiten operar con ellas. Dicho de otra forma, basta con conocer las claves para poder transferir las criptomonedas, y la pérdida o robo de las claves puede suponer la pérdida de las criptomonedas, sin posibilidad de recuperarlas.

Hay dos tipos de monederos: existen los calientes y los fríos. La diferencia entre ambos es que los primeros están conectados a internet, y los segundos no. Así, dentro de los monederos calientes encontramos los monederos web, los monederos móviles y los monederos de escritorio, este último, solo en el caso de que el ordenador esté conectado a internet. Por el contrario, dentro de los monederos fríos existen los monederos hardware y los monederos de papel, que es simplemente la impresión en papel de la clave privada. Estos servicios de custodia no están regulados ni supervisados.

El valor de las criptomonedas varía en función de la oferta, de la demanda, y del compromiso de los usuarios. Este valor se  forma  en  ausencia  de mecanismos  eficaces  que  impidan  su  manipulación,  como  los  presentes  en  los  mercados regulados  de  valores.  En  muchas  ocasiones  los  precios  se  forman  también  sin  información pública que los respalde.

Fuente: https://www.santander.com/es/stories/guia-para-saber-que-son-las-criptomonedas

Modelo de Aproximación basado en Redes Neuronales para generar Pronósticos de Producción Probabilista a partir de Modelos de Simulación Numérica de Yacimientos - MDA_RN

Es ampliamente reconocido en la industria petrolera que el comportamiento futuro de la producción de un yacimiento no puede ser estimado de manera exacta, debido a todas las incertidumbres asociadas a las variables técnicas del yacimiento y operacionales en el proceso de explotación, sin embargo, tradicionalmente son presentados como perfiles determinísticos que asocian un valor único de producción para cada instante del tiempo. Las metodologías modernas para el diseño de proyectos de explotación exigen migrar a las llamadas “bandas o pronósticos probabilistas”, que asocian, para cada instante del tiempo, una población de posibles valores de la producción que siguen una distribución de probabilidades.

Los pronósticos de producción probabilistas pueden ser estimados a través de modelos analíticos o a partir de un modelo de simulación numérica de yacimientos.

Cuando se requiere determinar ese pronóstico de producción de forma probabilista a partir del modelo de simulación numérica, actualmente no es posible obtenerlo de manera directa con los simuladores numéricos comerciales, teniéndose que requerir el uso de post-procesamiento de los resultados para darle tratamiento probabilista. Aunque existen aplicaciones comerciales y métodos de post-procesamiento automáticos para resolver este problema, el esfuerzo computacional–tiempo–recursos requerido es significativo, principalmente cuando estamos en presencia de yacimientos y procesos de recuperación complejos.

Este documento expone un enfoque metodológico para la estimación de pronósticos de producción probabilistas, a partir de Modelos de Superficie de Respuestas (MSR) o Modelos de Aproximación (MDA) aplicando Redes Neuronales (RN), capaz de reproducir los resultados de modelos de simulación numérica de yacimiento, con esfuerzo computacional razonable y útil en el contexto de los proyectos de explotación y como soporte al proceso de tomas de decisiones.

Por: Karina Semeco/Manuel Freitas.

Documento: https://drive.google.com/file/d/1mlR3xvUf94yV2XxNeqy9XWU5Q0ESwH5d/view?usp=sharing

Diferencias entre Inteligencia Artificial (IA) e Inteligencia Computacional (IC)

La inteligencia artificial (IA) tiene por objetivo construir máquinas o sistemas inteligentes que, utilizando estos conocimientos, podrán ser capaces de imitar o superar las capacidades mentales de los humanos: razonamiento, comprensión, imaginación, etcétera.     

Por el contrario, la inteligencia computacional (IC) tiene una doble finalidad. Por un lado, su objetivo científico es comprender los principios que posibilitan el comportamiento inteligente (ya sea en sistemas naturales o artificiales) y, por otro, su objetivo tecnológico consiste en especificar los métodos para diseñar sistemas inteligentes.

Otra de las diferencias más latentes es que la inteligencia artificial trata de ajustar el ambiente a las soluciones conocidas, que están representadas por bases de conocimiento estáticas, mientras que la IC se retroalimenta del ambiente en el que convive y partir de ahí, diseña conocimiento nuevo.

Los modelos y las técnicas de IC se han aplicado en múltiples áreas. Estas son algunas de ellas:

• Las ciencias relacionadas con la tierra y el medio ambiente, enfocadas sobre todo al clima, los océanos y la hidrología. Las redes neuronales artificiales (RNA’s) se han aplicado a la meteorología por satélite y oceanografía para reconocimiento de patrones y clasificación.
• En climatología, la IC sirve para desarrollar modelos numéricos del tiempo atmosférico, analizar el cambio climático planteando predicciones sobre las variaciones en la temperatura de los océanos y en hidrología para predecir las precipitaciones, desbordamientos de ríos, etcétera.
• Otro campo en el que la inteligencia computacional (IC) está siendo ampliamente utilizado es la medicina. Los sistemas difusos se usan en diferentes áreas de diagnóstico médico, como por ejemplo el control del oxígeno o de la anestesia durante la intervención quirúrgica. También para la toma de decisiones médicas mediante la lógica difusa en relación a cuidados intensivos o enfermedades coronarias, etcétera.
• Para el análisis de los mercados financieros, la IC también es una solución muy efectiva. Por un lado, permite detectar mediante el aprendizaje los grupos de nuevos clientes y sus perfiles más adecuados. En este sentido, la computación evolutiva ayuda a generar modelos para gestionar la relación con los clientes y la lógica difusa permite cuantificar la conducta de los clientes.

Fuente: https://agenciab12.com/noticia/que-es-inteligencia-computacional

Sugerencias para ser más productivo en Twitter

Les comento algunos tips que me han servido para ser más productivo en Twitter:

• Interactúa con otras cuentas y agrega más valor a sus tweets en los comentarios.
• Involucrarse con otros es el mejor truco para llamar la atención.
• Sigue las mejores cuentas o los mejores patrones de tweets, tendrás éxito mucho más rápido.
• Marca los tweets y vuelve a consultarlos cuando necesites inspiración, aprender de cuentas exitosas es el mejor truco.
• Llega a diferentes cuentas en Twitter y establece relaciones con ellas, mantén tus DM abiertos.
• Mejora tu biografía, se más personal.
• No pierdas el tiempo con los hilos, concéntrate en formatos de tweets pequeños, agregan más valor a las cuentas principales.
• No esperes que tus tweets se vuelvan virales. Mantente publicando con buen contenido.
• Duplica lo que te está funcionando y elimina lo que no.
• Puedes escribir el mismo tweet de 100 maneras diferentes, recicla el contenido antiguo que tenga entre 2 y 3 meses.
• Tan pronto como una cuenta importante publique un tweet o hilo, debes estar entre los primeros en comentar.
• Usa listas de Twitter, son muy útiles, te ayudarán a organizarte, serás más productivo y no te perderás ningún tweet importante. 

Espero les sirva.

¿Qué son empresas FinTech?

FinTech es una industria naciente en la que las empresas usan la tecnología para brindar servicios financieros de manera eficiente, ágil, cómoda y confiable. La palabra se forma a partir de la contracción de los términos finance y technology en inglés.

FINANZAS + TECNOLOGIA = FINTECH

Las empresas FinTech ofrecen diversos tipos de servicios financieros y operan dentro de mercados variados. Algunas prestan sus servicios directamente a los usuarios del sistema financiero y otras diseñan soluciones para otras empresas.

Principales servicios que ofrecen las FinTech:

• Medios de pago y transferencias. 
• Infraestructura para servicios financieros. 
• Originación digital de créditos. 
• Soluciones financieras para empresas. 
• Finanzas personales y asesoría financiera. 
• Mercados financieros. 
• Crowdfunding.
• InsurTech. 
• Criptomonedas y blockchain. 
• Entidades financieras disruptivas.

Fuente: https://www.fintechmexico.org/qu-es-fintech#:~:text=FinTech%20es%20una%20industria%20naciente,finance%20y%20technology%20en%20ingl%C3%A9s.

Las 10 habilidades blandas que demandará el mercado laboral en el futuro

Las habilidades blandas son el resultado de una combinación de habilidades sociales, de comunicación, de forma de ser, de acercamiento a los demás, entre otras; que forjan a una persona capaz de relacionarse y comunicarse de manera efectiva con otros. Este componente es muy apreciado en la actualidad por las empresas.

Este es el tipo de habilidades que los estudios anteriores han sugerido que son cruciales, ya que la tecnología adquiere muchas de las habilidades técnicas y difíciles. De hecho, estudios anteriores han argumentado que una inversión suficiente en habilidades más humanas y blandas, como liderazgo, creatividad, inteligencia emocional y pensamiento crítico, reduciría significativamente el número de empleos perdidos en la automatización. De hecho, si la inversión en capacitación para estas habilidades pudiera duplicarse, entonces la cantidad de trabajos en riesgo de automatización se reduciría del 10% al 4%.

Dichas habilidades son:

• Gestión de conflictos
• Gestión del tiempo
• Manejo del estrés
• Habilidades de comunicación
• Cultura de la empresa
• Servicio al cliente
• Inteligencia emocional
• Productividad personal
• Narración
• Gestión del cambio

Fuente: https://gestion.pe/economia/management-empleo/10-habilidades-blandas-demandara-mercado-laboral-futuro-nnda-nnlt-261487-noticia/

¿Qué es Analítica Prescriptiva?

La analítica prescriptiva es el área de la analítica empresarial (BA) dedicada a encontrar el mejor curso de acción para una situación determinada.

La analítica prescriptiva está relacionada con la analítica descriptiva y predictiva. Mientras que el análisis descriptivo tiene como objetivo proporcionar información sobre lo que ha sucedido y el análisis predictivo ayuda a modelar y pronosticar lo que podría suceder, el análisis prescriptivo busca determinar la mejor solución o resultado entre varias opciones, dados los parámetros conocidos.

La analítica prescriptiva también puede sugerir opciones de decisión sobre cómo aprovechar una oportunidad futura o mitigar un riesgo futuro, e ilustrar las implicaciones de cada opción de decisión. En la práctica, la analítica prescriptiva puede procesar de forma continua y automática nuevos datos para mejorar la precisión de las predicciones y proporcionar mejores opciones de decisión.

Una tarea intensiva en procesos, el enfoque prescriptivo analiza las decisiones potenciales, las interacciones entre decisiones, las influencias que afectan estas decisiones y la influencia de todo lo anterior en un resultado para, en última instancia, prescribir un curso de acción óptimo en tiempo real. Sin embargo, la analítica prescriptiva no es infalible, pero está sujeta a las mismas distorsiones que pueden alterar la analítica descriptiva y predictiva, incluidas las limitaciones de datos y fuerzas externas no contabilizadas. La efectividad de la analítica predictiva también depende de qué tan bien el modelo de decisión captura el impacto de las decisiones que se analizan.

Los avances en la velocidad de la computación y el desarrollo de algoritmos matemáticos complejos aplicados a los conjuntos de datos han hecho posible el análisis prescriptivo. Las técnicas específicas utilizadas en el análisis prescriptivo incluyen métodos de optimización, simulación, teoría de juegos y análisis de decisiones.

Fuente: https://www.computerweekly.com/es/definicion/Analitica-prescriptiva

¿Qué es SaaS? (Software como Servicio)

El software como servicio (SaaS) permite a los usuarios conectarse a aplicaciones basadas en la nube a través de Internet y usarlas. Algunos ejemplos comunes son el correo electrónico, los calendarios y las herramientas ofimáticas (como Microsoft Office 365).

SaaS ofrece una solución de software integral que se adquiere de un proveedor de servicios en la nube mediante un modelo de pago por uso. Usted alquila el uso de una aplicación para su organización y los usuarios se conectan a ella a través de Internet, normalmente con un explorador web. Toda la infraestructura subyacente, el middleware, el software y los datos de las aplicaciones se encuentran en el centro de datos del proveedor. El proveedor de servicios administra el hardware y el software y, con el contrato de servicio adecuado, garantizará también la disponibilidad y la seguridad de la aplicación y de sus datos. SaaS permite que una organización se ponga en marcha y pueda ejecutar aplicaciones con un costo inicial mínimo.

Fuente: https://azure.microsoft.com/es-es/overview/what-is-saas/

¿Que es Simulación de Montecarlo?

La simulación de Montecarlo es un método estadístico. Este es utilizado para resolver problemas matemáticos complejos a través de la generación de variables aleatorias.

La clave de este método está en entender el término ‘simulación’. Realizar una simulación consiste en repetir, o duplicar, las características y comportamientos de un sistema real. Así pues, el objetivo principal de la simulación de Montecarlo es intentar imitar el comportamiento de variables reales para, en la medida de lo posible, analizar o predecir cómo van a evolucionar.

A través de la simulación, se pueden resolver desde problemas muy sencillos, hasta problemas muy complejos. Algunos problemas pueden solucionarse con papel y bolígrafo. Sin embargo, la mayoría requieren el uso de programas informáticos como Excel, R Studio o Matlab. Sin estos programas, resolver determinados problemas llevaría muchísimo tiempo.

En economía, la simulación de Montecarlo se utiliza tanto en empresas como en inversión. Siendo en el mundo de la inversión donde mas se utiliza.

Algunos ejemplos de simulación de Montecarlo en inversión son los siguientes:

• Crear, valorar y analizar carteras de inversión
• Valorar productos financieros complejos como las opciones financieras
• Creación de modelos de gestión de riesgo

Dado que la rentabilidad de una inversión es impredecible, se utiliza este tipo de método para evaluar distintos tipos de escenarios.

Fuente: https://economipedia.com/definiciones/simulacion-de-montecarlo.html

Modelos de la Investigación de Operaciones

Se utilizan modelos dentro de la investigación de operaciones con el fin de realizar una representación real de la forma como opera y para realizar la toma de decisiones. Los modelos de este tipo de investigación se explican a continuación:

• Modelo matemático: este tipo de modelo de la investigación de operaciones se utiliza cuando la función del objetivo puedes ser expresada de forma cuantitativa o numérica, es decir matemática, empleando funciones de las variables de decisión.
• Modelo de simulación: este modelo funciona dividiendo el sistema en módulos elementales o básicos que luego se van a enlazar por medio de relaciones lógicas que deben estar bien definidas. En este modelo las operaciones de cálculo o matemáticas pasan de un módulo a otro hasta obtener un resultado de salida.

En la rama de la administración se utilizan otros modelos de la investigación de operaciones, los cuales se clasifican en:

• Modelos Formales: usados para resolver problemas cuantitativos relacionados con una decisión del mundo real. Es un modelo determinista, puesto que todos los datos son relevantes y se dan por conocidos.
• Modelo de Hoja de cálculo electrónica: este modelo le facilita al investigador el hacer y contestar preguntas dentro de un problema real. La hoja de cálculo electrónica le permite hacer una representación de una parte del problema, lo cual la convierte en una herramienta importante dentro del procedimiento para la solución de un problema.
• Modelo icónico: hace una representación física de los objetos a una escala distinta, tal es el caso de los mapas o planos que se realizan.
• Modelo analógico: este es uno de los modelos más usados ​​y que representan las situaciones de forma dinámica o cíclica, así como las características del problema del objeto de estudio. Para ello se utilizan como curvas de distribución de frecuencia en la estadística, la curva de la demanda y los diagramas de flujo.
• Modelo simbólico o matemático: este modelo permite representar los resultados en forma de cifras o símbolos matemáticos, también en funciones. Las variables de decisión y sus relaciones son representadas con esos valores, lo que permite analizar el comportamiento del sistema.

Fuente: https://tiposdeinvestigacion.org/investigacion-de-operaciones/

¿Qué es IoT?

La definición de IoT podría ser la agrupación e interconexión de dispositivos y objetos a través de una red (bien sea privada o Internet, la red de redes), donde todos ellos podrían ser visibles e interaccionar. Respecto al tipo de objetos o dispositivos podrían ser cualquiera, desde sensores y dispositivos mecánicos hasta objetos cotidianos como pueden ser el frigorífico, el calzado o la ropa. Cualquier cosa que se pueda imaginar podría ser conectada a internet e interaccionar sin necesidad de la intervención humana, el objetivo por tanto es una interacción de máquina a máquina, o lo que se conoce como una interacción M2M (machine to machine) o dispositivos M2M.

Internet ha evolucionado rápidamente y esto ha permitido que IoT sea ya una realidad y no sólo una visión de futuro. La fama de esta tecnología radica principalmente en todas las aplicaciones y posibilidades que nos proporciona tanto para mejorar tanto la vida cotidiana de las personas como los entornos empresariales, donde ya se está implantando desde hace algún tiempo.

Las aplicaciones son casi infinitas, pero se van a describir algunos ejemplos para dar visibilidad de alguna de ellas, tanto en la vida cotidiana como en el entorno empresarial.

Fuente: https://www2.deloitte.com/es/es/pages/technology/articles/IoT-internet-of-things.html

El Ingeniero en Tecnologías y Soluciones de Negocio

El Ingeniero en Tecnologías y Soluciones de Negocio, es un profesional con conocimientos de negocios y de tecnologías de información el cual se encarga de la optimización de procesos en las organizaciones por medio de planificar, diseñar e implementar soluciones acordes a las problemáticas, necesidades, recursos y planes de desarrollo de cualquier empresa u organización, mediante la búsqueda de las tecnologías vanguardistas y su uso, así como el manejo óptimo de la información de una empresa. 

Entre sus funciones esta, la actualización constante para encontrar los programas más adecuados a los cambios constantes de tecnologías y empresas, proponer la manera de almacenar y proteger la información, así como definir las mejores redes para transmitir esos datos, entre otras.

A diferencia de otras Ingenierías, el Ingeniero en Tecnologías y Soluciones de Negocio posee una visión global del uso de la tecnología en las organizaciones en cuanto a software, infraestructura, aplicaciones móviles, aplicaciones de escritorio y todas aquellas asociadas al manejo de información, tomando así, decisiones gerenciales sobre la mejor opción para empresas y organizaciones.

Introducción a Amazon Web Services

AWS es una plataforma de servicios en la nube que ofrece servicios de infraestructuras de Tecnologías de la Información para empresas facilitando su crecimiento y escalabilidad.

Amazon Web Services, cuyas siglas son AWS, es la plataforma de servicios en la nube que lanzó la compañía estadounidense de comercio electrónico en el 2006, ofreciendo servicios de infraestructuras de Tecnologías de la Información (TI) para empresas en forma de lo que hoy conocemos como Cloud Computing, facilitando su crecimiento y escalabilidad.

Amazon, que en las Navidades de 2016 registró una de sus mejores campañas de ventas, cerró el ese año con un beneficio consolidado de 2.371 millones de dólares, lo que supone multiplicar prácticamente por cuatro los beneficios ganados en el ejercicio anterior. Uno de los grandes motores de ese impulso fue precisamente Amazon Web Services con un crecimiento de más del 55% con respecto al anterior año. Pero es que en los nueves primeros meses de 2017, el gigante del e-commerce elevó sus ventas un 27,8%. La división de servicios de Amazon Web Services fue una de las que experimentó un mayor impulso en los últimos tres trimestres, creciendo un 42% y generando unos ingresos de 12.346 millones de dólares.

Fuente: https://www2.deloitte.com/es/es/pages/technology/articles/introduccion-a-amazon-web-services.html#

¿Qué es Optimización Matemática?

La optimización matemática es una herramienta que permite encontrar aquellos lugares donde una función matemática puede ser maximizada o minimizada. 

Congruente esta descripción cuando se compara con el rol del administrador de una organización. Puede decirse que el administrador de una empresa tiene por responsabilidad coordinar la realización de las actividades suficientes para que se cumplan los objetivos de los accionistas. 

De allí que, si los objetivos de los accionistas pueden ser representados con una función matemática, el administrador deberá encontrar dónde esta función es máxima, para el caso de la generación de valor, por ejemplo. Así mismo, para la reducción de costos, adecuación de la estructura de capital e inversión en portafolios de renta fija o renta variable, por mencionar algunos ejemplos.

Un problema de optimización está compuesto de un criterio de decisión, una función objetivo, varias variables de gestión y algunas restricciones. El criterio de decisión y la función objetivo son la representación matemática de las preferencias del tomador de decisiones: maximizar utilidades, minimizar riesgo, entre muchas otras posibilidades. 

Las variables de gestión son halladas en compañía de los expertos en le temática, se puede construir dando respuesta a preguntas como ¿Cuáles son las variables que modifican la función objetivo (utilidades)?, ¿Cuáles son los elementos que el tomador de gestión puede modificar en la industria para cumplir sus objetivos?, ¿Cuáles son las alternativas de solución al problema? Sobre las restricciones, son estas expresiones matemáticas que reflejan la escasez en los recursos: ¿Cuántas horas disponibles tiene el equipo de trabajo? ¿Cuál es la capacidad de endeudamiento máxima de la empresa? ¿Cuál es la capacidad instalada? En una reunión de equipo de trabajo, para el analista será fácil encontrar las restricciones cuando el grupo de expertos hable de los “contra” de una posible solución o expliquen las dificultades para ejecutar alguna acción.

Una vez formulado el problema de optimización, queda en manos de las técnicas matemáticas aplicada su solución. Toda una vida profesional y académica puede ser dedicada a estos asuntos. Es clave que el analista involucrado en la operación tenga la formación pertinente en estos asuntos: Allí radica la robustez de la respuesta a la pregunta planteada.

Fuente: https://www.ecoeediciones.com/2021/04/27/optimizacion-para-la-toma-de-decisiones/

¿Qué es Investigación de operaciones?

La investigación de operaciones es una rama de las matemáticas que se vale de modelos, análisis estadístico y algoritmos para tomar decisiones operativas.

La investigación de operaciones es también conocida como la ciencia de la administración, porque se convierte en la ciencia que ayuda a la empresa a tomar decisiones importantes

Ciertamente, toda empresa tiene que estar tomando decisiones continuamente, por ello la investigación de operaciones ayuda a tomar decisiones en todos los procesos administrativos. Dentro de estos procesos nos pueden ayudar en la planeación, la organización, la integración, la dirección y el control de todas sus tareas y actividades.

Además, es considerada una ciencia porque aplica el método científico y los modelos matemáticos. Con ella se pueden solucionar problemas complejos que afectan a una organización. Es usada en la toma de decisiones administrativas tomando variables que puedan resultar significativas para predecir y comparar resultados, decisiones, estrategias y controles implementados.

Fuente: https://economipedia.com/definiciones/investigacion-de-operaciones.html