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SALEEn este libro se ofrece una conceptualización de modelo, paradigma, enfoque y método. Se hace una distinción entre los modelos epistémicos, los paradigmas epistemológicos y los métodos de investigación. Se invita a un debate sobre los mismos. Se analizan los paradigmas epistemológicos (racionalismo, empirismo, pragmatismo, positivismo, neopositivismo o positivismo lógico, fenomenología, hermenéutica, teoría crítica y configuracionismo). Se argumentan los enfoques de investigación: empírico-analítico (positivistay cualitativo), histórico-hermenéutico (interpretativo, comprensivo, cualitativo) y sociocrítico (transformacional, cualitativo). Se abordan las metodologías investigativas: metodología hipotética-deductiva, metodología interpretativa-comprensiva y metodología transformacional. Se explican de manera detallada los métodos de investigación cualitativa: investigación exploratoria, descriptiva, etnografía, documental, estudio de caso, etnometodología, interaccionismo simbólico, fenomenología y teoría fundada. Finalmente, seabordan las formas emergentes de investigación decolonial: la altersofía y el hacer decolonial, así como la urgencia de decolonizar la estructura de las tesis de maestría y doctorado, y de los proyectos de investigación, para poder desprendernos de la episteme moderna/colonial y de las metodologías eurocéntricas. - eBook
SALEEl libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar:? Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. ? Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. ? Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. ? Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. ? Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. ? Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce. ? Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos.El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python.Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido. - eBook
SALELlega a la sexta edición esta obra y sigue siendo un manual valioso para auxiliar y orientar en la ejecución de proyectos de investigación, de tesis principalmente y es en sí un buen ejemplo de metodología pedagógica; cuyo carácter didáctico es de necesidad para lograr su objetivo de eficacia. Es, también, completo porque no solo aborda los tópicos intelectuales a nivel conceptual en los órdenes científico y filosófico, sino que se extiende pertinentemente, a los componentes éticos y morales. Otro acierto de este libro se materializa en que integra en un solo volumen, la información sobre la investigación cualitativa y cuantitativa, de tal manera que el usuario del libro no necesita buscar otra fuente de consulta, facilitando el desarrollo de su trabajo con la subsecuente economía de tiempo y ayuda en la decisión que le corresponda tomar. - eBook
SALELa competitividad mundial, la internacionalización de la economía y los avances tecnológicos han logrado que las organizaciones cada día sean más competitivas y logren satisfacer mejor a los clientes. En este proceso aparece una herramienta para definir los futuros llamada planeación estratégica. La planeación y la estrategia han estado presentes a través de la historia de la humanidad de diferentes maneras, sin establecer un carácter propio o perteneciente a una disciplina. Solo a partir de unos cuantos años atrás, estos dos conceptos se han unido para integrarse y conformar una definición en el ámbito administrativo. Es, a partir de este momento, cuando la planeación estratégica se convierte en una de las herramientas administrativas más eficaces en el ámbito empresarial, la cual fue evolucionando paulatinamente y adquiriendo confiabilidad entre las diversas empresas en el mundo. - eBook
SALEEste libro, condensa y adapta distintas prácticas y ejemplos de las herramientas más utilizadas en el análisis de datos: Power BI Desktop, R - RStudio y Knime. El capítulo 1, Prácticas con Power BI, se describe la conexión a datos, creación de un modelo de datos, creación de objetos visuales, trabajo con informes. Todo ello acompañado de prácticas de análisis de datos _nancieros, análisis de una página web (Eurocopa), combinar datos, creación de medidas propias y análisis de datos de una supertienda. El capítulo 2, Prácticas con R y RStudio, se describe el entorno de desarrollo y las características generales, donde se destaca: tipos de datos, carga de datos y prácticas de análisis de datos como: estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua, regresión lineal, árboles de decisión y minería de texto. El capítulo 3, Prácticas con Knime, se inicia con la introducción a Knime Analytics donde se destaca: ventanas, nodos y _ujo de trabajo y creación de un proyecto Knime. Se termina el capítulo con la descripción de las diferentes prácticas que involucran: ciencia de datos, modelo de entrenamiento de clasificación de datos y modelo de predicción de supervivencia del Titanic. Finalmente, se presenta la solución de todos los ejercicios planteados en las prácticas desarrolladas. - eBook
SALEEl fascinante mundo de la investigación de operaciones envuelve problemas de todas las áreas, cautivando a quienes aprehenden sus bondades y se enriquecen con las facilidades que otorga para resolver problemas de alta complejidad. El presente libro desarrolla técnicas enfocadas en modelos de programación lineal, brindando al lector la oportunidad de identificar las diferentes herramientas para optimizar y factibilizar problemas lineales. La base de la investigación de operaciones y el éxito de sus resultados en la programación lineal se atribuyen en gran medida a la comprensión matemática de los problemas de interés y a las técnicas escogidas para su desarrollo. Es por esto que el libro no solo dedica un capítulo a la construcción de modelos matemáticos, sino que orienta al lector en la elección de las herramientas a implementar facilitando su aprendizaje con el software de programación LINGO y el software de cálculo Excel.
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