La nueva sociedad de datos

Buenos días, hoy os hablo de un concepto muy actual, la nueva sociedad de datos, el Internet y la tecnología se han vuelto imprescindibles en nuestras vidas. En concreto, voy a explicar conceptos que todos deberíamos ir conociendo.

Data science
Es la ciencia encargada de estudiar los datos, extrae información de grandes cantidades de datos, su objetivo es tomar decisiones y combina la informática, las matemáticas y la estadística. Se obtienen de distintas fuentes, como las redes sociales, las encuestas o los teléfonos móviles, las empresas quieren conocer a sus clientes, conociendo sus gustos y rutinas para poder ofrecer distintos productos. Hace falta científicos de datos que estructuren dichos datos. El nombre de data science se utiliza a partir de los años 70 y en 2001 se convierte en una disciplina independiente.

Es muy común preguntarse si la Big Data es lo mismo que Data science, pero presentan diferencias, Big Data se encarga de gestionar y almacenar datos y Data Science convierte dichos datos en información valiosa.

https://intellipaat.com/blog/wp-content/uploads/2016/11/What-is-Data-Science.docx.jpg

Os voy a explicar conceptos básicos dentro de Data Science:

Data mining: recolecta y almacena datos útiles. Las empresas pueden obtener más información de sus clientes. Se emplean algoritmos matemáticos.

https://www.microstrategy.com/getmedia/1df4db37-bb42-452e-bb97-7f6366629d2d/applications-of-data-mining

Deep Learning:  resuelve problemas con redes neuronales que simulan el cerebro. Las redes se estructuran en capas, en la primera se capta la información, en la siguiente, se realizan cálculos y en la última se proyecta la información.

https://www.profesionalreview.com/wp-content/uploads/2019/08/Deep-Learning-4.jpeg

Machine Learning:  educar a la tecnología para que corrija errores por si sola. Se basa en la predicción y clasificación de datos para obtener información útil aplicable a diferentes áreas.

https://itmastersmag.com/wp-content/uploads/2018/09/shutterstock_1098841148-e1536703790784.jpg

Inteligencia artificial: Se basa en algoritmos utilizados para la creación de máquinas que imitan el comportamiento humano.  se aplica en el reconocimiento facial o en la creación de chatbots.

https://www.race.es/revista-autoclub/wp-content/uploads/sites/4/2019/01/los-moviles-se-apuntan-a-la-inteligencia-artificial-3-759x500.jpg

La big Data tiene distintas aplicaciones, te permite dedicarte a distintos empleos:

Data Scientist: Especializado en la extracción de conocimiento a través de los datos. Entre sus funciones está la construcción de algoritmos que faciliten la extracción y organización de la información. Habitualmente, el Data Scientist tiene conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación.

https://miro.medium.com/max/4800/1*j_xDdd5jgmoLh_mmD_RGKg.jpeg

Data Engineer: Hace que los datos sean accesibles para su manipulación por parte de los Data Scientist. Entre sus funciones están la utilización de herramientas y procesos para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.

https://www.itconsultors.com/images/blog/content_screenshot_2017-02-23_14_26_33.png

Data analyst: interpreta los datos que se han obtenido y saca conclusiones.

https://www.t-systemsblog.es/wp-content/uploads/2019/02/T-Systems_big_data_analyst.jpg

Chief Data Officer: Es el máximo responsable de la gestión de datos.

https://plsadaptive.s3.amazonaws.com/eco/images/event_content/V0IGOaFqnPEBgUHiNeG6duzlrxGWWfbLA8VxEisl.png

Big Data: conjunto de datos, cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

La Big Data se caracteriza por tener las llamadas "tres V"

https://www.ambientum.com/wp-content/uploads/2019/09/big-data-mapa-696x394.jpg

Volumen: se procesan una gran cantidad de datos no estructurados de baja densidad , puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, flujos de clics de una página web o aplicación para móviles, o equipo con sensores. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes.

https://recursos.bps.com.es/files/823/35.jpg

Velocidad : La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real y requieren una evaluación y actuación en tiempo real. 

https://blogger.googleusercontent.com/img/proxy/AVvXsEhDMGZ6e-vFoGzMBEClhKQwhupx5WPTsEnelIxSPYGlwmPtMGeKWvddogPaBshMfnvKasMUkPL8x15jJZ6hsldtS2xhsVK7KmbN-Ku55sRGqJze6h8WBmo8VL9ESRG8WJEqx1KHAwZd9X5Y5-ko-N7-gpjjE7YWgzw4Y2OG5tjrc-QZUs-9hYDlY85vI_b0oSw-MiSw2j9bEQ=

Variedad: La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurado, o semiestructurados, como el texto, audio o vídeo, requieren un preprocesamiento adicional.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6d/Data_types_-_en.svg/250px-Data_types_-_en.svg.png

El big data también presenta distintos desafíos, 

En primer lugar, el big data se caracteriza por su gran tamaño. Aunque se han desarrollado nuevas tecnologías para el almacenamiento de datos, el volumen de datos duplica su tamaño cada dos años aproximadamente. Las organizaciones continúan esforzándose por mantener el ritmo de crecimiento de sus datos y por encontrar formas de almacenarlos eficazmente.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjihdK-qtUIE1CPlaltChaCJr-q4fTd50vFOnx70dvR-M236thGWnzAM5DAdI4lZHIqsxN8QonSxdeKCAPvraeXwBhBHZGCoyQfjk9cqFSdtAusEH_wyj8hrz-4bm2HZ4egENEB719kW-vI/s200/tablas.PNG

Pero no basta con almacenar los datos. Para ser de algún valor, los datos deben poder utilizarse, y esto depende de su conservación. Disponer de datos limpios —es decir, datos relevantes para el cliente y organizados de tal modo que permitan un análisis significativo— requiere una gran cantidad de trabajo. Los científicos de datos dedican entre un 50 y un 80 por ciento de su tiempo a seleccionar y preparar los datos antes de que estos puedan utilizarse.

https://blogger.googleusercontent.com/img/proxy/AVvXsEgn0KiZgvuTqmqzgV8u00psTtoIRDokd-ZK2aM8x6y6aJGCvbGNZEgcouMTiYKPpm6gjSdvBiWIt7U2yVj0rTy0pyB3FxyC7iHg3niA8QP3lw93RGbtkh2ZoeGFT6w081Kev-zsmWm-kOCZAOI97JSpv77CLBPGiWG1jAViddm70JPrsAyzuubj6SW8ZxZxMOjgbsrOtnGs3EiYoCuzKoADUQ=

Por último, la tecnología de big data cambia a un ritmo rápido. 

También presenta numerosas ventajas, como alineación con el modelo operativo en la nube, planificar el laboratorio de hallazgos en pro del rendimiento,y optimizar la transferencia de conocimientos con un centro de excelencia.

Data analytics

Data analytics (análisis de datos) es un enfoque que implica el análisis de datos (big data, en particular) para sacar conclusiones. Al usar data analytics, las empresas pueden estar mejor equipadas para tomar decisiones estratégicas y aumentar su volumen de negocios.

Los objetivos principales de un enfoque de data analytics son:

• Mejorar la eficiencia operativa
• Mejorar y optimizar la experiencia UX y del cliente
• Perfeccionar el modelo de negocio

https://blogs.imf-formacion.com/blog/tecnologia/wp-content/uploads/2019/02/mercado-big-data-business-analytics-2022.jpg
https://daily.financialexecutives.org/FEI/media/FEI/Daily/ibm-analytics.jpg

- Business Intelligence (BI)

Business Intelligence Es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. Es el conjunto de métodos, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada en información estructurada para su explotación directa o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

https://www.innovaciondespachos.com/wp-content/uploads/2019/07/Business.jpg
Sus principales objetivos son:
* Observar qué está ocurriendo
* Comprender por qué ocurre
* Predecir qué ocurriría
* Colaborar qué debería hacer el equipo
* Decidir qué camino se debe seguir

https://www.e-saurio.com/sitio/wp-content/uploads/Servicios03.png

Se utiliza con distintos fines, el análisis de comportamiento de los clientes, los patrones de compra y las tendencias de ventas.La medición, seguimiento y predicción de las ventas y el rendimiento financiero, la realización de presupuestos y la planificación financiera y el análisis del rendimiento de las campañas de marketing.

https://www.ohmybrand.es/wp-content/uploads/2017/09/Infograf%C3%ADa-Business-Intelligence.png

Machine learning

El Aprendizaje Automático consiste en una disciplina de las ciencias informáticas, relacionada con el desarrollo de la Inteligencia Artificial, y que sirve, como ya se ha dicho, para crear sistemas que pueden aprender por sí solos. Con aprender me refiero a convertir patrones en datos, es decir, un algoritmo, que entiende los datos y predice comportamientos. Estos no requieren interacción con humanos.
Machine learning tiene numerosas aplicaciones, sobre todo en lo que respecta a los datos de los clientes. , pueden averiguar cuándo se van a dar de baja. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos. 

https://www.google.com/url?sa=i&source=images&cd=&ved=2ahUKEwj2vvuwpZfnAhVkx4UKHR0UAN8QjRx6BAgBEAQ&url=https%3A%2F%2Fcriptotendencia.com%2F2019%2F05%2F10%2Fte-explicamos-como-funciona-el-machine-learning%2F&psig=AOvVaw2oc6ex1dre6MqN5iGLhxa-&ust=1579785404664758

En conclusión, todos estos recursos afectan mucho a la sociedad actual, pues nos facilitan la vida en muchos aspectos, por lo que debemos estar siempre agradecidos de poder disponer de ellos. 

                                                         Gracias por leerme💚💙

https://mapalsoftware.com/business-intelligence-para-que-sirve-bi-que-es/

https://www.neoland.es/blog/que-es-data-science

www.atinternet.com › Inicio › Glosario

https://www.oracle.com/es/big-data/guide/what-is-big-data.html

https://www.powerdata.es/big-data

https://www.neoland.es/blog/que-es-data-science

https://aukera.es/blog/data-science-que-es-y-que-no-es/

https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-data/

https://www.atinternet.com/es/glosario/data-analytics/

Evolución de la Web y aplicaciones en línea

Buenos días, hoy os voy a hablar sobre la evolución que ha tenido la web desde su formación hasta la actualidad. 

https://digitalisthub.com/wp-content/uploads/2017/08/confeccion-y-publicacion-paginas-web.jpg

La web actual está formada por muchas aplicaciones y páginas web que se conectan entre sí y tienen un gran contenido multimedia. Las relaciones internas no lo ven los usuarios. 
Gracias a los esfuerzos llevados a cabo por una comunidad de redes como HTML5, CSS3, WebGL. 


https://rolandocaldas.com/wp-content/uploads/2013/10/css3-html5-e1383236383597.png
https://i.blogs.es/a0acb9/webgl/450_1000.png

Han surgido una gran cantidad de posibilidades con la creación de Internet y la Web, entre ellas destaca el acceso a datos e información desde cualquier lugar. 
Cada vez hacen falta más avances tecnológicos, aplicaciones más rápidas, ligeras y robustas. Internet se ha convertido en un electrodoméstico más 

https://www.tuexpertoapps.com/wp-content/uploads/2019/01/apps-2018-01.jpg.webp

Gracias a Internet y las conexiones de alta velocidad que lo acompañan, se ha podido mejorar de manera significativa la manera de trabajar de algunas personas al poder hacerlo desde sus hogares, Internet ha permitido a estas personas mayor flexibilidad en términos de horarios y de localización. En los años 60. En plena guerra fría, Estados Unidos crea una red exclusivamente militar, con el objetivo de que, en el hipotético caso de un ataque ruso, se pudiera tener acceso a la información militar desde cualquier punto del país.

https://blogger.googleusercontent.com/img/proxy/AVvXsEg-PywrTGxNOkQ6MfdRK9w1zq9g1ltGfIscoGT9FJrP35Ivb3iwxUqh5j3qrok3jmHnEgnsKSAWmfPvV9T1aUCIREM2MCO1huUTm9qBQEK77metaIOMfJHsGjlFacJA7yynEB03o7DBKXD1oSUnevo7ggSOjedMChendfFzRKnUupOKRNqonvv026q9v8Xs0iNztmqSD8lIpiD6_H2I2Yu8=

Esta red se creó en 1969 y se llamó ARPANET. En principio, la red contaba con 4 ordenadores distribuidos entre distintas universidades del país. Dos años después, ya contaba con unos 40 ordenadores conectados. Tanto fue el crecimiento de la red que su sistema de comunicación se quedó obsoleto. Entonces dos investigadores crearon el Protocolo TCP/IP, que se convirtió en el estándar de comunicaciones dentro de las redes informáticas.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bf/Arpanet_logical_map%2C_march_1977.png/500px-Arpanet_logical_map%2C_march_1977.png

ARPANET siguió creciendo y abriéndose al mundo, y cualquier persona con fines académicos o de investigación podía tener acceso a la red. Las funciones militares se desligaron de ARPANET y fueron a parar a MILNET, una nueva red creada por los Estados Unidos. La National Science Fundation crea su propia red informática llamada NSFNET, que más tarde absorbe a ARPANET, creando así una gran red con propósitos científicos y académicos .

https://vignette.wikia.nocookie.net/internereaa/images/9/94/Logo-nsf.png/revision/latest/scale-to-width-down/340?cb=20150308133456&path-prefix=es

En 1985 la Internet ya era una tecnología establecida, aunque conocida por unos pocos. El autor William Gibson hizo una revelación: el término "ciberespacio". En ese tiempo la red era básicamente textual, así que el autor se basó en los videojuegos. Con el tiempo la palabra "ciberespacio" terminó por ser sinónimo de Internet.

https://www.at-languagesolutions.com/wp-content/uploads/2019/06/localizaci%C3%B3n-de-videojuegos.jpg

En el Centro Europeo de Investigaciones Nucleares (CERN) junto Robert Caillau en 1990 deciden llamarlo World Wide Web (WWW) o telaraña mundial. A partir de entonces Internet comenzó a crecer más rápido que otro medio de comunicación, convirtiéndose en lo que hoy todos conocemos.

https://www.tekcrispy.com/wp-content/uploads/2019/06/cern-microsoft-software-640x359.jpg

La publicación web o la programación web.Son términos adecuados para describir el proceso general que engloba el diseño y la creación de un sitio web. En un principio la web era sencillamente una colección de páginas estáticas, documentos, etc., para su consulta o descarga. El paso inmediatamente posterior en su evolución fue la inclusión de un método para elaborar páginas dinámicas que permitieran que lo mostrado tuviese carácter dinámico (es decir, generado a partir de los datos de la petición). Este método fue conocido como CGI ("Common Gateway Interface") y definía un mecanismo mediante el que se podía pasar información entre el servidor y ciertos programas externos.

https://networkencyclopedia.com/wp-content/uploads/2019/09/Common-Gateway-Interface.png

El funcionamiento de los CGIs tenía un punto débil: cada vez que se recibía una petición, el servidor debía lanzar un proceso para ejecutar el programa CGI. Como la mayoría de CGIs estaban escritos en lenguajes interpretados, como Perl o Python, o en lenguajes que requerían "run-time environment", como Java o VisualBasic, el servidor se veía sometido a una gran carga.

https://maslinux.es/wp-content/uploads/2019/11/perl.jpeg

Entonces se experimenta un aumento del número de arquitecturas y lenguajes que permiten desarrollar aplicaciones web. Una de las más potentes es la seguida por Sun Microsystems con su Java, integrado por 2 componentes; un lenguaje que permite la incrustación de código en las páginas HTML que el servidor convierte en programas ejecutables, JSP ("Java Server Pages" o "Páginas de Servidor de Java"), y un método de programación muy ligado al servidor, con un rendimiento superior a los CGIs, denominado "Java Servlet".

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/40/JSPLife.png/400px-JSPLife.png

                                                         Gracias por leerme💚💙

http://www.evolutionoftheweb.com/?hl=es

http://umch.edu.pe/arch/hnomarino/74_Historia%20de%20la%20Web.pdf

Licencias del ámbito digital

Buenos días, hoy os hablo sobre los distintos tipos de licencias digitales, ¿Qué es una licencia? te preguntarás,pues bien, una licencia, en el ámbito digital, es una autorización que el autor de un contenido digital da a otras personas sobre lo que pueden o no pueden hacer con dicho contenido.

Las licencias pueden ser restrictivas, como es el caso del Copyright, el cuál tiene todos los derechos reservados, o permisivas, como el Copyleft o Creative Commons, que solo tienen algunos derechos reservados.

Copyright

Es una licencia de uso digital que protege los derechos de autor y, por tanto, permite al autor decidir sobre las los derechos de su contenido. Su reconocimiento es el de los derechos de autor, y su tarea es protegerlos. Por esa razón, tiene como lema «todos los derechos reservados». Hay dos tipos:

• Patrimonial: Aquel en el que los derechos de autor se pueden ceder y prescribir, a cambio de dinero o reconocimiento

• Moral: Es el tipo en el que los derechos de autor no se pueden ceder ni prescribir 

Se puede emplear por ejemplo, en música, en Youtube, no se pueden subir fragmentos de música sin alterarlos, la página te elimina el vídeo. 

  Copyleft

Es un grupo de licencias cuyo objetivo es garantizar que cada persona que recibe una copia de una obra pueda a su vez usar, modificar y redistribuir el propio trabajo y las versiones derivadas del mismo. Unas veces se permite el uso comercial de dichos trabajos y en otras ocasiones no, dependiendo que derechos quiera ceder el autor.

El Copyleft reconoce los derechos de autor, pero da libre uso de la obra en cuestión, siempre con unas pautas y unos reconocimientos. Entre este tipo de licencias para contenidos digitales, podemos encontrar a Creative Commons

Se emplea en documentos que se puedan modificar por los usuarios.

Creative Commons

Se trata de una organización, o licencia digital, que permite usar y compartir tanto la creatividad como el conocimiento digital a través de una serie de pautas de carácter gratuito. Por tanto, reconoce los derechos de autor pero solo algunos derechos quedan reservados.

Hay seis licencias diferentes:

1. Reconocimiento (by): Está permitido todo tipo de uso de la obra.
2. No comercial: Prohibe el uso comercial.
3. No comercial – Compartir igual: Prohíbe el uso comercial de la obra y las posibles obras derivadas.
4. No comercial – Sin obra derivada: Prohíbe el uso comercial y la creación de obras derivadas.
5. Compartir igual: Exige una licencia igual a la que regula la obra original, en cualquier tipo de uso (comercial, obras derivadas,…).
6. Sin obra derivada: Se permite uso comercial pero no la creación de obras derivadas.
7. 

Su uso depende del tipo de licencia

GNU GPL

 Basada en el Copyleft, se utiliza en el ámbito del software informático. Cualquier software que utilice este tipo de licencias se declara como software libre. Esto significa que cualquiera puede instalar dicho software, modificar su código o distribuirlo sin autorización expresa del autor. El sistema operativo Ubuntu y el paquete OpenOffice son dos de los ejemplos más conocidos que utilizan este tipo de licencia.

Se puede utilizar en programas a los que todos pueden acceder. 

Otras licencias

• Licencia Arte Libre: Autoriza a copiar, difundir y transformar libremente la obra que protege, dentro del respeto a los derechos de su autor.

• Safe Creative: Es un registro de la propiedad intelectual gratuito para obras con derechos de autor y con cualquier tipo de licencia. Los derechos de autor se producen por el mero hecho de la creación, y no es necesario el registro de la obra para poseerlos. 

Mi blog utiliza como licencia CopyRight, los derechos de autor no se pueden ceder ni prescribir.

                                                   Gracias por leerme💚💙

Computación cuántica

Hoy os hablo de un contenido muy interesante y actual, la computación cuántica, está siendo noticia estos días debido a los grandes avances en su desarrollo.Hoy os hablo de un contenido muy interesante y actual, la computación cuántica, está siendo noticia estos días debido a los grandes avances en su desarrollo.


http://img2.rtve.es/i/?w=1600&i=1571414089003.jpg

La computación cuántica es un paradigma de computación distinto al de la computación clásica. Ésta se basa en el uso de qubits en lugar de bits, (a continuación os explicaré que significa esto tan novedoso de los “qbits” ) y da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posibles nuevos algoritmos.

Para entender qué es la computación cuántica, lo primero que debes dejar de lado es lo que sepas sobre el funcionamiento de los ordenadores actuales. Y es que esta tecnología utiliza el modelo de los estados del átomo para realizar sus procesos en vez de el lenguaje binario.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/1f/Stylised_atom_with_three_Bohr_model_orbits_and_stylised_nucleus.png

Un qubit es el elemento básico de la computación cuántica, también conocido como quantum bit por sus siglas en inglés.

https://www.bbvaopenmind.com/wp-content/uploads/2016/10/qubit-1.jpg

El concepto de qubit es abstracto, no lleva asociado un sistema físico concreto. En la práctica, se han preparado diferentes sistemas físicos que, en ciertas condiciones, pueden describirse como qubits o conjuntos de qubits. Los sistemas pueden ser macroscópicos, como una muestra de resonancia magnética nuclear o un circuito superconductor, o microscópico, como iones suspendidos mediante campos eléctricos o defectos cristalográficos en el diamante.

La computación cuántica tiene una gran ventaja: la superposición del átomo, que consiste en que éste puede adoptar un estado de 0 y de 1, pero también puede tener ambos estados al mismo tiempo. Gracias a ello, son capaces de probar a la vez todas las soluciones que existen para un problema.

La potencia de los ordenadores cuánticos se mide en unidades de procesamiento, que no son más que átomos individuales. Así, a mayor cantidad de bits cuánticos o qubits, más rápido funcionan. 

Pero además de poder adoptar varios estados simultáneamente, cuentan con otra particularidad: el entrelazamiento atómico. Gracias a esto, un átomo puede transmitir determinadas propiedades a otro sin que haya nada de por medio. Esto nos permite crear una red de átomos que funcionen de forma armónica.

Y dado que un qubit es capaz de procesar mucha más información que un bit, la potencia de procesado con respecto a los sistemas actuales se incrementa exponencialmente. Nos permite realizar tareas en poco tiempo que tardaríamos mucho tiempo en llevar a cabo con un ordenador normal.

Además, en un procesador cuántico no se utilizan ni monitores, ni discos duros ni ningún tipo de hardware tal y como lo conocemos hoy en día. De esta forma, todo sucede en una unidad de procesamiento que cuente con unas condiciones de absoluto aislamiento, ya que los estados cuánticos del átomo son extremadamente frágiles.

https://i.blogs.es/202083/ibm-qubit/450_1000.jpg

Por todas estas razones, los ordenadores cuánticos son las herramientas perfectas para trabajar con información cifrada, ya que son capaces de procesar enormes cantidades de datos.

Para que entendais mejor el concepto, os relaciono la computación tradicional con la cuántica :

En la computación digital, un bit sólo puede tomar dos valores: 0 ó 1. En cambio, en la computación cuántica, intervienen las leyes de la mecánica cuántica, y la partícula puede estar en superposición coherente: puede ser 0, 1 y puede ser 0 y 1 a la vez. Eso permite que se puedan realizar varias operaciones a la vez, según el número de qubits.

 Con los bits convencionales, si teníamos un registro de tres bits, había ocho valores posibles y el registro sólo podía tomar uno de esos valores. En cambio, si tenemos un vector de tres qubits, la partícula puede tomar ocho valores distintos a la vez gracias a la superposición cuántica. 

En la computación clásica se utiliza el sistema binario y en la computación cuántica se utiliza el sistema unario.

La computación cuántica se puede emplear en muchos problemas, por ejemplo, los científicos podrían realizar simulaciones mucho más complejas y, gracias a ello, podrían calcular patrones climáticos o simulaciones moleculares en segundos. También se puede utilizar en ciencia de los materiales, industria química, servicios financieros, simulaciones biomédicas, optimización, o inteligencia artificial.

 

 https://lh5.googleusercontent.com/uq0eak9AIMokTzb_Iu1EraFuuj2WG_53okGIaqQrh_LR_z_yhXmaiuA-AhLcXewae7qQ79BlIvrvP-P-H-Mc_Kq6kEY1j0SEFT-NxK8IYnWSsX_EswV1J046A-hm5CJV_JqbV9ng

https://lh6.googleusercontent.com/L31Ygvw809pkMo2JRbPM2osHGH6PcQJyLvd_MIwuagFbNIA697htj7PlOR8dYLl0GDqXh0ZBLbNRLPgtzfULCCvnldoOpM_Q1Uo7f5WxmGlFbJiwx9_3_pJvJhlruKkPKb0r-6zN
https://lh6.googleusercontent.com/FRtD9wiysxFgL_rxXldYiLiqlVKpvWy-DjQn-GkMVbeOukGxevmnYjUWDgbVue7IsdX9P9Dp8CiD1LrVady46ufoyoPspJx-ZfNHsFmlNjKQbxuBjf2SSkfUiOS6A6oT4SbJLfOX

                                                                 Gracias por leerme💚💙

https://www.xataka.com/ordenadores/computacion-cuantica-que-es-de-donde-viene-y-que-ha-conseguido

https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/como-funciona-la-computacion-cuantica/

https://www.ecured.cu/Qubit 

¿Qué es la IoT?

¿Qué es la IoT?
Buenos días, hoy os traigo una entrada muy interesante, voy a hablar sobre la IoT, muchos os preguntareis, ¿Qué es eso?, bien, yo os lo explico sin problema, son las siglas de "Internet of Things", para quien no sepa inglés, significa literalmente "El internet de las cosas", un sistema de dispositivos computacionales relacionados, ya sean máquinas mecánicas o digitales con identificadores únicos y la capacidad de transferir datos a través de una red, sin necesidad de la interacción humana. 




¿Qué aplicaciones se te ocurre que tiene la IoT?

Este tiene una gran cantidad de usos prácticos en el mundo real, en cuanto al sector industrial, tiene muchas aplicaciones, en hostelería,por ejemplo los dispositivos que te avisan de que tu comida está disponible y los camareros pueden identificar la mesa a la que tienen que llevar el pedido.
 
También sirve para comercios de cara al público Cuando hacemos algo en Internet todo queda registrado. Para las empresas es importante conocer por qué un producto no se vende, si hay colores más llamativos o si poniendo un texto u otro llama más la atención. 

Gracias a las aplicaciones del IoT, esto se está trasladando a los comercios de venta al público. Sobre todo, lo podemos encontrar en los centros comerciales. Preguntas como ¿cada cuánto tiempo viene un cliente? ¿a qué horas? ¿qué compra? ¿desde donde viene? ¿cuánto tiempo pasa comprando? se pueden responder con sensores. Y la realidad es que se está haciendo.

La logística es uno de los sectores donde más influencia tienen las aplicaciones del IoT. Controlar los paquetes, gestionar a los vehículos, evitar robos y gestión de movimientos son algunos aspectos a tener en cuenta dentro de este área. También destaca su uso en agricultura y ganadería, se hacen seguimientos de la temperatura,humedad o luminosidad.

 Y en cuanto al uso doméstico , se emplea en domótica, en jardinería, se pueden identificar deficiencias en nuestras plantas, y se lleva a cabo el regadío automático. En salud, se emplea en telemedicina en gestión de suministros, ambiental, tráfico.

¿En qué tecnologías se apoya? 

Se apoya en algunas tecnologías como Wi-Fi, Bluetooth, 3GPP y Zigbee, pero yo me voy a centrar en LPWAN (Low Power Wide Area Network), un protocolo de transporte inalámbrico de datos.

Son tres las características técnicas de LPWAN que lo hacen coincidir con los requerimientos de IoT. Estas son:

• El alcance geográfico: LPWAN está diseñado para el transporte inalámbrico de datos entre dispositivos separados por distancias en el rango de kilómetros.
• La cantidad de data transmitida: La idea de LPWAN es regular el transporte no constante de pequeñas cantidades de datos.
• El bajo consumo eléctrico.

Por lo regular, se asocia las redes LPWAN con redes de sensores y dispositivos distanciados geográficamente, que solo pueden transmitir poca información sobre su estado.

Por otro lado, un punto técnico interesante de mencionar con sobre LPWAN es la banda de radiofrecuencia en la cual suele trabajar.

Los diferentes productos que implementan LPWAN trabajan en Europa en la banda ISM (Industrial, Scientific and Medical), la cual representa un espectro que internacionalmente se reserva al uso no comercial asociado con la industria, la ciencia y los servicios médicos.

Esta banda es importante porque este grupo de frecuencias pueden ser utilizadas sin el pago por concepto de licencia, siempre y cuando se respeten las restricciones en los niveles de potencia transmitidas.

El uso de diferentes frecuencias implica que los dispositivos de hardware pueden utilizarse en diferentes países pero requieren un ajuste en software para poder trabajar en una frecuencia particular.

Esta tecnología también presenta desventajas,

-La baja velocidad de transmisión no permite manejar grandes volúmenes de data por lo que elementos como fotos y videos están por completo descartados.

-Existen reportes de problemas de atenuación de las señales cuando la red LPWAN incluye dispositivos ubicados en edificios o separados por elementos físicos, funcionando de forma más eficiente en espacios abiertos con líneas de vista aseguradas.

-Otro elemento con el que las implementaciones de LPWAN tienen que batallar es confiabilidad de las transmisiones.Las implementaciones de LPWAN introducen diferentes procesos de encriptación y autenticación para resolver esta deficiencia del protocolo.

Existen varias implementaciones del protocolo LPWAN, tales como Sigfox, NB-IoT, Weightless, RPMA y LoRaWAN, yo me voy a centrar en esta última. los términos LoRa y LoRaWAN son utilizados de forma indistinta; sin embargo, en realidad no son lo mismo.

-LoRa es utilizado como la base de las redes LoRaWAN

-LoRaWAN es una implementación del protocolo LPWAN que utiliza la tecnología LoRa.

LoRaWAN define dos estructuras de red:

-Red en Malla: LoRaWAN permite la comunicación directa entre los dispositivos finales sin la necesidad de un elemento intermedio, lo que facilita una comunicación básica entre elementos.

-Red en Estrella: bajo esta estructura los nodos finales transmiten sus mensajes a unos elementos llamados Gateway, donde un mismo mensaje enviado puede ser recibido por más de un Gateway. Esta comunicación se hará de forma inalámbrica con la red definida con elementos LoRa.

 La comunicación de los Gateway con el servidor central puede ser establecida por una red Ethernet o cualquier esquema de redes inalámbricas de la que se disponga.

Finalmente, el servidor central eliminará los datos redundantes, hará chequeos de seguridad y enviará la información correspondiente a las aplicaciones de los usuarios.

Características de LoRaWAN

• Transmisión de Datos: de 250bps a 50Kbps
• Alcance geográfico: de 10 a 15Km
• Duración de baterías: de 10 a 20 años

¿Qué beneficios puede aportar a la sociedad?

La IoT tiene numerosas ventajas, pero yo me voy a centrar en las referidas a las empresas, en primer lugar, reduce los costes, pueden reducir también el tiempo de inactividad pues predicen fallos en la línea de producción. Conoce el comportamiento del usuario, recopila analiza y gestiona muchos datos para predecir preferencias y tendencias. Aumenta la productividad, permiten que las empresas evalúen la demanda con precisión, y se reducen las tareas que son repetitivas. Mejora el servicio al cliente. Proporciona una mayor seguridad laboral, el uso de los dispositivos con fines laborales pone en peligro nuestra seguridad. Por último,  mejora la toma de decisiones, llevando a cabo estrategias más efectivas. 
 

Problemas que genera 

La IoT, además de numerosas ventajas, también genera problemas, entre los cuales se pueden destacar la complejidad del ecosistema, pues la aplicación del concepto no es simple, integra muchos sensores.

Limita capacidades en los dispositivos, por eso la arquitectura de los equipos tiene que ser escalable, pues es una manera de ofrecer seguridad.

Se tiene escasa experiencia, no conocemos fallos anteriores al ser un sistema novedoso.

Puede generar amenazas y ataques, hay programas informáticos diseñados especialmente para atentar contra los dispositivos IoT y el ecosistema en sí, son amenazas llamadas malware. Estos ejecutan acciones indeseadas sin el consentimiento del usuario

Se pone en peligro la privacidad

Para reducir costes, los fabricantes reducen la seguridad, Abaratar tanto en hardware como en desarrollo, es un error total que quien termina pagando por completo es el usuario

Las responsabilidades no se asignan bien

Los datos no son tratados rigurosamente

El presupuesto se emplea en la eficacia antes que en la seguridad.

¿Cuál es la relación entre IoT y BigData?

Internet de las Cosas y Big Data se compenetran perfectamente, ya que una de las consecuencias de la llegada del IoT es la generación de muchos datos que son analizados a través de la tecnología Big Data con el fin de ofrecer mejores servicios ante el usuario.  La instauración de IoT hubiera sido compleja si no se hubiera seguido una estructura de Big Data, ya que sin esta tecnología no se tendría una forma eficiente de analizar grandes cantidades de datos. Internet de las Cosas es un concepto que engloba infinitas posibilidades porque aporta la conectividad entre dispositivos y para el Big Data, esa interconectividad y el flujo de procesos que se llevan a cabo entre dispositivos, y su propio uso, genera muchos datos.

Gracias por leerme💚💙