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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.
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