En este manual se realiza una introducción a un conjunto de herramientas y técnicas para el acceso y procesamiento de datos web, que se encuentran en formatos como XML, CSV o JSON, o bien en bases de datos tanto relacionales como NoSQL. El objetivo de esta obra es acercar al lector estos conocimientos a partir de las herramientas y librerías de un lenguaje de programación concreto como Python, el más utilizado hoy en el área del análisis de datos y big data. El primer capítulo constituye una introducción a Python, que sirve como lenguaje vehicular en el resto de los …

El diseño conceptual es una etapa necesaria en la creación de bases de datos, ya que el esquema conceptual generado es la base desde la cual se creará, modificará y extenderá la base de datos. Un buen diseño conceptual permite crear bases de datos más compactas, entendedoras, simples y extensibles. Este libro pretende ofrecer una primera toma de contacto del lector con el diseño conceptual de bases de datos. El texto del libro describe la problemática del diseño de bases de datos, identifica sus diferentes etapas y justifica la relevancia de cada una de ellas. Posteriormente describe como abordar metodológicamente …

¿Qué es H2PAC? El modelo H2PAC resuelve propuestas clave a partir de ACTIVIDADES. Esta forma de aprendizaje parte de un RETO: la actividad que deberás resolver. Para ello te facilitamos un contenido teórico, EL CONOCIMIENTO IMPRESCINDIBLE, que te ayudará a entender los conceptos esenciales para poder afrontar el desafío planteado inicialmente. Además del contenido teórico, el modelo también te facilita LAS SOLUCIONES, una propuesta de resolución del reto expuesto. Saber qué es un data warehouse (almacén de datos) y para qué sirve, o aprender a crear uno para analizar datos reales. El lector elegirá si ser un mero espectador, leyendo …

En este manual lleva a cabo una introducción a las bases de datos NoSQL en el contexto de MongoDB, una base de datos NoSQL de tipo documental. El objetivo de la obra es acercar al lector a los conceptos y modelos que se gestionan en las bases de datos NoSQL usando un producto concreto. Se ha elegido MongoDB al tratarse de una base de datos NoSQL, que en los últimos años se extendió con gran rapidez constituyendo una sólida alternativa a las bases de datos SQL convencionales. El primer capítulo de la obra tiene un objetivo introductorio y consiste en …

Para competir en el contexto actual, las organizaciones necesitan reconocer que el dato se ha convertido en uno de sus activos más relevantes. El dato permite comprender en profundidad todos los aspectos de la organización: clientes, proveedores, productos, empleados y procesos. Pero no solo se trata de ser capaces de capturar, almacenar y analizar datos, sino de transformar la forma en la que operan y se gestionan las organizaciones. Este es el gran reto que afrontan todas las empresas en su transformación digital: pasar de ser empresas e instituciones que se fundamentan en la intuición a organizaciones orientadas al dato. …

Para competir en el contexto actual, las organizaciones necesitan reconocer que el dato se ha convertido en uno de sus activos más relevantes. El dato permite comprender en profundidad todos los aspectos de la organización: clientes, proveedores, productos, empleados y procesos. Pero no solo se trata de ser capaces de capturar, almacenar y analizar datos, sino de transformar la forma en la que operan y se gestionan las organizaciones. Este es el gran reto que afrontan todas las empresas en su transformación digital: pasar de ser empresas e instituciones que se fundamentan en la intuición a organizaciones orientadas al dato. …

En el mundo actual, las organizaciones necesitan tomar decisiones más eficientes, rápidas y mejores. No basta con decidir basándose en la experiencia o la intuición, sino que es necesario fundamentarse en los datos, que se transforman en uno de los activos más relevantes de una organización. Para tomar mejores decisiones, las organizaciones deben apoyarse en los sistemas de inteligencia de negocio como procedimiento angular para desarrollar sus estrategias de datos. Este libro aporta una introducción a todos los componentes de estos sistemas y a los beneficios que suponen, y también ejemplifica su uso, además de revisar las tendencias de mercado …

El modelo H2PAC resuelve propuestas clave a partir de ACTIVIDADES. Esta forma de aprendizaje parte de un RETO: la actividad que deberás resolver. Para ello te facilitamos un contenido teórico, EL CONOCIMIENTO IMPRESCINDIBLE, que te ayudará a entender los conceptos esenciales para poder afrontar el desafío planteado inicialmente. Además del contenido teórico, el modelo también te facilita LAS SOLUCIONES, una propuesta de resolución del reto expuesto. Este es un libro para aquellos que quieran iniciarse en las bases de datos NoSQL en grafo. En él los lectores descubrirán los conceptos básicos sobre el modelo en grafo y aprenderán a utilizar …

¿Qué es H2PAC? El modelo H2PAC resuelve propuestas clave a partir de ACTIVIDADES. Esta forma de aprendizaje parte de un RETO: la actividad que deberás resolver. Para ello te facilitamos un contenido teórico, EL CONOCIMIENTO IMPRESCINDIBLE, que te ayudará a entender los conceptos esenciales para poder afrontar el desafío planteado inicialmente. Además del contenido teórico, el modelo también te facilita LAS SOLUCIONES, una propuesta de resolución del reto expuesto. Saber qué es un data warehouse (almacén de datos) y para qué sirve, o aprender a crear uno para analizar datos reales. El lector elegirá si ser un mero espectador, leyendo …

En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la minería de datos (data mining) y del aprendizaje automático (machine learning). El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en estos campos con un enfoque claramente descriptivo para que entienda los conceptos e ideas básicos ocultos detrás de cada algoritmo o técnica. Las páginas de este libro abordan desde las etapas previas de preparación de los datos —los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, SVD, NNMF), métodos de aprendizaje no supervisado (agrupamiento jerárquico, k-means, canopy), métodos de aprendizaje supervisado (k-NN, …