Primer Blog del Curso de Introducción a la Computación

Profesor: Carlos Alberto Janjachi Toribio.

Experiencia

Jefe Monitoreo y Supervisión de Proyectos de Inversión

Poder Judicial del Perú

Docente

Universidad Nacional de Ingeniería de Perú

Docente Posgrado

Universidad Ricardo Palma

Coordinador

Ministerio de Economía y Finanzas del Perú · Jornada completa

Oficina de Normalización Previsional

- Gestor de Aplicaciones y Soluciones de TI

- Arquitecto de Datos y Procesos de Negocios

- Gestor de Sistemas

Educación

Universidad ESAN

Maestría en Dirección de Tecnologías de la Información, Administración.

Escuela de Dirección de la Universidad de Piura

Programa de Desarrollo Directivo

La Salle BCN

Maestría en Gerencia de Tecnologías de la Información

Universidad Nacional de Ingeniería

Ingeniero de Sistemas.

¿Qué son Datos?

Son representaciones del pasado que en el presente ...

Es importante porque nos permiten entender el pasado para usar esa información en el presente, para cambiar nuestro futuro. Toda empresa quiere generar valor, buscar vender lo que produce, a sus cliente, sin embargo, la empresa fabrica un producto que tiene un grupo de clientes del cual recibe un grupo de dinero, la pregunte a que grupo de clientes debería vender a la empresa más para generar más ingresos. Esta analogía también se aplica a los postulantes a una universidad, pues estos necesitan la conocer como venían las preguntas de exámenes pasados.

¿Por qué los datos se representan?

Porque los sonido los representamos en letras. El motivo es simple, procesarlos, principalmente por computadora, antiguamente se registraban esos datos mediante números.

Importancia de los métodos de procesamientos

En el mundo de la programación, la iteración y la recursión se destacan como métodos fundamentales para abordar tareas que requieren repetición. La iteración, implementada mediante bucles como el for o while, se revela como un pilar sólido cuando es necesario recorrer una colección de datos o realizar operaciones repetitivas. Esta capacidad de procesamiento en bloques es esencial para manipular estructuras de datos y realizar operaciones en cada elemento de manera eficiente.

La recursión, por otro lado, aporta elegancia y poder al permitir que una función se llame a sí misma, descomponiendo un problema en subproblemas más pequeños. Aunque puede no ser la elección predeterminada en todos los casos, su capacidad para simplificar el código y abordar problemas complejos hace que la recursión sea valiosa, resaltando su importancia en la caja de herramientas del programador.

Funciones de Orden Superior: La Flexibilidad en Acción

Las funciones de orden superior permiten tratar a las funciones como ciudadanos de primera clase. Esto significa que las funciones pueden pasarse como argumentos a otras funciones o devolverse como resultados. Esta flexibilidad facilita la abstracción y la creación de funciones más genéricas y reutilizables. Al incorporar este enfoque, el código se vuelve más modular, promoviendo la construcción de sistemas más adaptables y mantenibles.

Manipulación de Cadenas y Manejo de Excepciones: La Robustez en la Entrada y Salida

La manipulación de cadenas es un arte en sí mismo, permitiendo que los programas trabajen eficientemente con datos de texto. Ya sea analizando archivos, procesando información web o manejando tareas de procesamiento de lenguaje natural, la habilidad para manipular cadenas es esencial en aplicaciones del mundo real.

El manejo de excepciones, por otro lado, proporciona una red de seguridad durante la ejecución del programa. Al capturar y gestionar errores o excepciones, el código se vuelve más robusto y resistente a situaciones inesperadas. Esto garantiza una ejecución más suave y confiable, resaltando la importancia de anticipar y abordar problemas potenciales.

Programación Funcional y Orientada a Objetos: La Modularidad y Reutilización como Principios Rectores

La programación funcional, que se centra en funciones puras y evita el estado mutable, fomenta la escritura de código más declarativo. Este enfoque simplifica la comprensión y el mantenimiento del código, priorizando la claridad y minimizando los efectos secundarios indeseados.

La programación orientada a objetos organiza el código en clases y objetos, encapsulando datos y comportamientos relacionados. Esta estructura facilita la modularidad y la reutilización del código, creando sistemas más comprensibles y mantenibles. Estos paradigmas resaltan la importancia de estructurar programas de manera lógica y eficiente.

Operaciones en Conjuntos: La Elegancia de la Manipulación de Datos Únicos

Cuando se trata de manipular conjuntos de datos únicos, las operaciones en conjuntos, como unión, intersección y diferencia, se vuelven cruciales. Ya sea en bases de datos o en la manipulación de datos en general, estas operaciones proporcionan una forma eficiente de trabajar con conjuntos, asegurando la integridad y la coherencia en la manipulación de datos.

¿Qué es machine learning?

Empezando con la regresión lineal

Big Data

Se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar de manera efectiva. Este fenómeno se caracteriza por las "3V": Volumen, Variedad y Velocidad.

1. Volumen: Hace referencia a la inmensidad de datos generados y recopilados. Con el crecimiento exponencial de la información en la era digital, desde redes sociales hasta dispositivos conectados, el volumen de datos ha alcanzado magnitudes sin precedentes.

2. Variedad: Se refiere a la diversidad de fuentes y tipos de datos. Estos pueden ser estructurados (bases de datos tradicionales), no estructurados (texto, imágenes, videos) o semi-estructurados. La capacidad para manejar esta diversidad es crucial para obtener información significativa.

3. Velocidad: Hace alusión a la rapidez con la que los datos son generados, procesados y deben ser gestionados. En entornos como transmisiones en tiempo real, la velocidad de procesamiento es esencial para tomar decisiones oportunas.

Además de las 3V, se han agregado nuevas dimensiones como la Veracidad (confiabilidad de los datos) y la Valor (obtención de información útil a partir de los datos). Para abordar Big Data, se utilizan tecnologías como Hadoop y Spark para el almacenamiento y procesamiento distribuido, así como técnicas avanzadas de análisis de datos, como el aprendizaje automático.

Querida comunidad,

Concluimos aquí nuestro recorrido por palabras e ideas. Gracias por ser parte de esta travesía. Hasta la próxima aventura literaria. ¡Sigue explorando!

Con cariño, Guillermo