Curso de Marketing Digital

¿De qué modo la computación y la informática ampliaron y modificaron los conocimientos sobre las ciencias de la vida? ¿La bioinformática representa realmente una ruptura de paradigmas o es más de lo mismo con otro formato? ¿La matemática puede ayudarnos a entender cómo se propaga una epidemia y qué medidas se pueden tomar para detenerla? ¿El Proyecto Genoma Humano fue el fin de algo o apenas el principio? ¿El ser humano puede crear vida artificial? ¿Es posible diseñarla a través de una computadora? ¿Seremos eternos e inmortales con cuerpos artificiales y mentes digitales? En...

Este libro presenta los fundamentos de las máquinas teóricas conocidas como autómatas finitos, autómatas a pila y máquinas de Turing. En esta nueva edición del libro se han introducido los fundamentos para la aplicación práctica de este tipo de máquinas en la construcción de los analizadores necesarios para la compilación de lenguajes de programación. Además, se han introducido los fundamentos para la minimización de autómatas con el objetivo de servir de base para rutinas de análisis más eficaces

Este texto le ayudará a desarrollar las habilidades y pensamiento crítico que le permitirán entender a las computadoras y la tecnología de computación, resolver problemas y posiblemente guiarlo hacia una profesión en el campo de la tecnología de la información. La sexta edición de Introducción a las computadoras de Peter Norton crea los cimientos para el éxito en el campo IT (Tecnología de la información) al presentarle los conceptos fundamentales de la tecnología y brindarle las habilidades esenciales en computación.

Exploratory data analysis (EDA) is about detecting and describing patterns, trends, and relations in data, motivated by certain purposes of investigation. As something relevant is detected in data, new questions arise, causing specific parts to be viewed in more detail. So EDA has a significant appeal: it involves hypothesis generation rather than mere hypothesis testing. The authors describe in detail and systemize approaches, techniques, and methods for exploring spatial and temporal data in particular. They start by developing a general view of data structures and characteristics and then...