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Ayudar a las empresas a trabajar de forma más rápida, inteligente y colaborativa en G Suite

18 de abril de 2019 Deja un comentario

Google ha estado implementando constantemente actualizaciones de G Suite, como sugerencias de gramática de IA en Google Docs, verificación simplificada en dos pasos, nuevas funciones de Tareas y accesos directos para que la creación de Google Doc y Hojas que sea más rápida. Hoy, en el evento Cloud Next ’19, Google anunció su nuevo lote de cambios de G Suite.

Las actualizaciones incluyen características como la integración de Google Assistant. Si bien todavía está en fase beta y funciona principalmente con Calendar, los clientes de G Suite ahora pueden preguntar a su asistente cuándo y dónde se realiza una reunión. Google Assistant ha trabajado con Calendar por un tiempo, pero solo en cuentas personales. Fue una omisión obvia y evidente de G Suite, por lo que ya es hora de que Google la incorpore.

También hay cambios para Hangout Meet y Hangout Chat. En las videollamadas de Hangout Meet, los usuarios pueden optar por subtítulos en vivo automáticos utilizando la tecnología de reconocimiento de voz de Google. Pronto, los usuarios podrán transmitir en vivo las reuniones de vídeo. Google también está llevando el chat de Hangout a Gmail. Si bien Gmail tenía el chat integrado, Hangout Chat es la alternativa de Slack más robusta de G Suite, y los usuarios podrán acceder a ella desde sus escritorios.

Google también ha hecho posible editar en tiempo real en Microsoft Office. Los usuarios podrán trabajar en archivos de Office en G Suite sin tener que convertir tipos de archivos. Y, para facilitar la búsqueda de archivos y datos, G Suite ahora permite a los usuarios agregar metadatos a cualquier archivo en Drive.

Google también está facilitando a los clientes de G Suite buscar fuentes de datos de terceros, como Salesforce, desde Cloud Search, que amplía las capacidades de datos de Sheets, ofreciendo un servicio de telefonía en la nube que brinda a los usuarios un número de teléfono que funciona desde cualquier dispositivo. y más. En los próximos meses, Google ampliará los complementos de G Suite para trabajar con más aplicaciones de terceros, como Copper, Workfront y Box.

Puede encontrar una lista completa de las últimas actualizaciones de G Suite aquí, y si es una de las 5 millones de empresas que trabajan con G Suite, puede comenzar a probar la mayoría de estas funciones de inmediato.


Fuente: G Suite

G Suite
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Aprendizaje Profundo (Deep Learning) vs. Aprendizaje Automático (Machine Learning): una explicación simple

12 de abril de 2019 Deja un comentario

¿Cuál es la diferencia entre Deep Learning vs Machine Learning? ¿Cómo son similares o diferentes entre sí? ¿Cómo benefician a los negocios? ¡Vamos a averiguarlo!

El Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo son dos subconjuntos de la Inteligencia Artificial que han atraído mucha atención en los últimos dos años. Si está buscando entender los términos de la manera más sencilla posible, no hay un mejor lugar para estar.

En primer lugar, echemos un vistazo a algunos datos y estadísticas interesantes sobre el Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje Automático:

— Un especialista en Inteligencia Artificial de su personal le costará un salario neto equivalente a un Roll-Royce Ghost Series II del 2017, o incluso más. Los especialistas en IA pueden obtener una compensación alrededor de $ 300,000 a $ 500,000. (The New York Times).

— ¿Podría perder su trabajo por Inteligencia Artificial? Según un informe reciente de PwC, tal vez. Para la década de 2030, predicen que aproximadamente el 38% de todos los empleos en los Estados Unidos podrían ser sustituidos por tecnologías de Inteligencia Artificial y automatización.

 Heliograf, el escritor de Inteligencia Artificial de The Washington Post, creó aproximadamente 850 historias en el año 2016 durante los Juegos Olímpicos de Río y la elección presidencial de 2016. (The Washington Post).

— Para el año 2020, el 57% de los compradores de negocios dependerán únicamente de las empresas para saber qué necesitan antes de poder pedir algo. Significa que tener capacidades de predicción sólidas con Inteligencia Artificial será la clave para mantener a sus clientes. (Salesforce).

— El primer programa de Inteligencia Artificial, “The Logic Theorist”, fue creado en 1955 por Newell & Simon. (World Information Organization).

Los investigadores también predicen que para 2020, el 85% de las interacciones con los clientes se manejarán sin un humano. Eso es solo un año y algunos se van. (Gartner).

— El 80% de los ejecutivos cree que la Inteligencia Artificial aumenta la productividad. (The Motley Fool).

— El mercado de la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Automático crecerá a una industria de $ 5,05 mil millones para el año 2020. (The Motley Fool)

Espero que le gusten estas estadísticas. Ahora, si se queda conmigo por un tiempo, intentaré explicar cuál es realmente la diferencia entre el Aprendizaje Profundo frente al Aprendizaje Automático, y cómo puede aprovechar estos dos subconjuntos de la Inteligencia Artificial para nuevas y emocionantes oportunidades comerciales.

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Aprendizaje Profundo vs Aprendizaje Automático

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Antes de comenzar, espero que esté familiarizado con una comprensión básica de lo que significan los términos Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y Aprendizaje Automático (Machine Learning). Si no es así, aquí hay un par de definiciones simples de Aprendizaje Profundo y Aprendizaje Automático para tontos, con perdón:

Aprendizaje automático para los principiantes:

Un subconjunto de la Inteligencia Artificial involucrado con la creación de algoritmos que pueden modificarse a sí mismos sin intervención humana para producir el resultado deseado, alimentándose a través de datos estructurados.

Aprendizaje Profundo para los principiantes:

Un subconjunto del Aprendizaje Automático en el que los algoritmos se crean y funcionan de manera similar a los del Aprendizaje Automático, pero existen numerosos niveles de estos algoritmos, cada uno de los cuales brinda una interpretación diferente de los datos de los que se alimenta. Dicha red de algoritmos se denomina redes neuronales artificiales, que se denominan de modo que su funcionamiento sea una inspiración, o se puede decir; un intento de imitar la función de las redes neuronales humanas presentes en el cerebro.

Traté de poner esas definiciones de la manera más simple posible, pero incluso si no le ayudó a distinguir las diferencias, aquí hay un ejemplo que lo hará.

Eche un vistazo a la imagen de arriba. Lo que verá es una colección de fotos de gatos y perros. Ahora, digamos que desea identificar las imágenes de perros y gatos por separado con la ayuda de los algoritmos del Aprendizaje Automático y las redes del Aprendizaje Profundo.

En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo ​ es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permiten llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba hacer dicha actividad.​

Cabe mencionar por último que los algoritmos son muy importantes en la informática ya que permiten representar datos como secuencias de bits. Un programa es un algoritmo que indica a la computadora qué pasos específicos debe seguir para desarrollar una tarea.

Conceptos básicos del Aprendizaje Profundo frente al Aprendizaje Automático: cuando este problema se resuelve mediante el aprendizaje automático:

Para ayudar a que el algoritmo ML (Machine Learning) clasifique las imágenes de la colección de acuerdo con las dos categorías de perros y gatos, deberá presentar estas imágenes de manera colectiva. Pero, ¿cómo sabe el algoritmo cuál es cuál?

La respuesta a esta pregunta, como en la definición anterior de Aprendizaje Automático para principiantes, es información estructurada. Simplemente etiquete las imágenes de perros y gatos de una manera que definirá las características específicas de ambos animales. Estos datos serán suficientes para que el algoritmo del Aprendizaje Automático aprenda, y luego continuará trabajando en función de las etiquetas que entendió, y clasificará millones de otras imágenes de ambos animales según las características que aprendió a través de dichas etiquetas.

Aprendizaje Profundo frente a Aprendizaje Automático: cuando el problema se resuelve a través del Aprendizaje Profundo:

Las redes de Aprendizaje Profundo adoptarían un enfoque diferente para resolver este problema. La principal ventaja de las redes de Aprendizaje Profundo es que no necesariamente necesitan datos estructurados / etiquetados de las imágenes para clasificar a los dos animales. Las redes neuronales artificiales que usan el Aprendizaje Profundo envían la entrada (los datos de las imágenes) a través de diferentes capas de la red, y cada red define jerárquicamente las características específicas de las imágenes.

Esto es, de una manera similar a cómo nuestro cerebro humano trabaja para resolver problemas, pasando las consultas a través de varias jerarquías de conceptos y preguntas relacionadas para encontrar una respuesta.

Una vez que los datos se procesan a través de capas dentro de redes neuronales profundas, el sistema encuentra los identificadores adecuados para clasificar a los animales de sus imágenes.

Nota: Este es solo un ejemplo para ayudarle a comprender las diferencias en la forma en que funcionan los conceptos básicos del Aprendizaje Automático y las redes del Aprendizaje Profundo. Tanto el Aprendizaje Profundo como el Aprendizaje Automático no se aplican simultáneamente en la mayoría de los casos, incluido este. La razón de lo mismo se explicará más adelante a medida que lea.

En el Machine Learning hay que guiar a la máquina en cada una de las fases del proceso para que aprenda, a través de la práctica, a identificar lo que queremos de manera automática.

Entonces, en ese ejemplo, vimos que un algoritmo de Aprendizaje Automático requería datos etiquetados / estructurados para comprender las diferencias entre imágenes de perros y gatos, para aprender la clasificación y luego producir resultados.

Por otro lado, una red de Aprendizaje Profundo fue capaz de clasificar imágenes de ambos animales a través de los datos procesados ​​dentro de las capas de la red. No requirió ningún tipo de datos etiquetados / estructurados, ya que se basó en las diferentes salidas procesadas por cada capa que se amalgamaron para formar una forma unificada de clasificar las imágenes.

En el Deep Learning la máquina aprende por sí sola con cada nuevo input de información que recibe. Si en alguna ocasión emplea un dato equivocado, aprende del error.

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Que hemos aprendido aquí

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    1. La diferencia clave entre el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) frente al Aprendizaje Automático (Machine Learning) se debe a la forma en que los datos se presentan al sistema. Los algoritmos del Aprendizaje Automático casi siempre requieren datos estructurados, mientras que las redes de Aprendizaje Profundo dependen de las capas de las redes neuronales artificiales (ANN).
    2. Los algoritmos de Aprendizaje Automático están diseñados para ‘aprender’ a hacer cosas mediante la comprensión de los datos etiquetados, y luego se utilizan para producir resultados adicionales con más conjuntos de datos. Sin embargo, deben volver a formarse a través de la intervención humana cuando la salida real no es la deseada.
    3. Las redes del Aprendizaje Profundo no requieren intervención humana ya que las capas anidadas en las redes neuronales colocan los datos a través de jerarquías de diferentes conceptos, que eventualmente aprenden a través de sus propios errores. Sin embargo, incluso estos están sujetos a resultados defectuosos si la calidad de los datos no es lo suficientemente buena.
    4. Los datos son el gobernador aquí. Es la calidad de los datos la que determina en última instancia la calidad del resultado, de ahí el valor del Big Data.

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Lo que no vimos en el ejemplo, pero son puntos importantes a tener en cuenta:

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      1. Dado que los algoritmos del Aprendizaje Automático requieren datos etiquetados, no son adecuados para resolver consultas complejas que involucran una gran cantidad de datos.
      2. Aunque en este caso, vimos la aplicación de redes del Aprendizaje Profundo para resolver una consulta menor como esta. La aplicación real de las redes neuronales del Aprendizaje Profundo está en una escala mucho mayor. De hecho, teniendo en cuenta la cantidad de capas, jerarquías y conceptos que procesan estas redes, solo son adecuadas para realizar cálculos complejos en lugar de simples.
      3. Ambos subconjuntos de la IA giran en torno a los datos para entregar realmente cualquier forma de ‘inteligencia’. Sin embargo, lo que se debe saber es que el Aprendizaje Profundo requiere muchos más datos que un algoritmo de Aprendizaje Automático tradicional. La razón de esto es que solo es capaz de identificar aristas (conceptos, diferencias) dentro de las capas de redes neuronales cuando se expone a más de un millón de puntos de datos. Los algoritmos del Aprendizaje Automático, por otro lado, pueden aprender a través de criterios definidos preprogramados.

Entonces, con el anterior ejemplo y la explicación posterior de los conceptos básicos del Aprendizaje Profundo frente al Aprendizaje Automático, espero que hayan entendido las diferencias entre ambos. Dado que estas son explicaciones simples, hago todo lo posible para no introducir términos técnicos que son en su mayoría incomprensibles para aquellos que buscan aprovechar las soluciones de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático para su negocio.

Ahora es el momento de martillar el clavo final. ¿Cuándo debería utilizar realmente el Aprendizaje Profundo o el Aprendizaje Automático en su empresa?

¿Cuándo usar el Aprendizaje Profundo?

      • Si es una empresa con grandes cantidades de datos para derivar interpretaciones.
      • Si tiene que resolver problemas demasiado complejos para el Aprendizaje Automático.
      • Si puede gastar una gran cantidad de recursos y gastos computacionales para impulsar el hardware y el software para capacitar a las redes del Aprendizaje Profundo.

¿Cuándo utilizará el desarrollo del Aprendizaje Automático para su negocio?

      • Si tiene datos que se pueden estructurar y utilizar para entrenar algoritmos de Aprendizaje Automático.
      • Si está buscando aprovechar los beneficios de la IA para aumentar su ventaja frente a la competencia.
      • Las mejores soluciones de Aprendizaje Automático pueden ayudar en la automatización de varias operaciones comerciales, incluida la verificación de identidad, publicidad, mercadeo y recopilación de información, y ayudar a aprovechar grandes oportunidades para el futuro.

Terminando:

Espero que le guste este blog. Este blog definitivamente le ayudará a despejar todas sus dudas relacionadas con el Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje Automático, además de otras cuestiones que tengan que ver con las nuevas tecnologías. Con el aumento de las diferentes tecnologías, las empresas hoy en día están buscando empresas de consultoría tecnológica para encontrar lo que es mejor para su negocio.

Puede pensar en el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y la Inteligencia Artificial como un conjunto de muñecas rusas (MATRIOSKAS) anidadas una dentro de la otra, comenzando con las más pequeñas y ejercitándose. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del Aprendizaje Automático, y el Aprendizaje Automático es un subconjunto de la IA, que es un término general para cualquier programa de computadora que hace algo inteligente. En otras palabras, todo Aprendizaje Automático es IA, pero no toda IA es Aprendizaje Automático, etc.

El aumento de la Inteligencia Artificial también dará lugar a un aumento en los servicios de desarrollo de software inteligente, el desarrollo de aplicaciones IoT y los servicios de desarrollo de blockchain (ya hablaremos de este concepto más adelante). Hoy en día, los desarrolladores de software personalizados están aprendiendo nuevas formas de programación que están más inclinadas al Aprendizaje Profundo y al Aprendizaje Automático.

Si desea agregar algo en el artículo, mencione en el cuadro de comentarios y no olvide “aplaudir” o “criticar” y compartir el artículo si lo considera interesante. Esto me motivará a escribir más artículos informativos.

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11 de abril de 2019 Deja un comentario

La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) tienen un potencial notable para acelerar, simplificar y mejorar muchos aspectos de nuestra vida cotidiana. Los primeros resultados han creado simultáneamente una emoción colosal y han demostrado su gran potencial. En las siguientes infografías, analizamos el interés en desarrollo en Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático en las organizaciones. Los datos se han recopilado formulando diferentes preguntas a los profesionales de TI de varios niveles.

El resultado es el siguiente:

 

La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning)

 

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Cómo crear una página de destino en WordPress

10 de abril de 2019 Deja un comentario

El nombre de la página de destino está básicamente destinado a representar un escenario en el que el visitante llega a su sitio web de WordPress y aterriza en esa página específica, lo que lo convierte en el punto de entrada a su sitio web.

Ahora, de lo que tratan las páginas de aterrizaje en WordPress es atrapar a ese visitante y convencerlo de que se ocupe de una acción predefinida determinada. En la mayoría de los casos, se trata de lograr que se suscriban a una lista de correo electrónico, hagan clic en un enlace / botón específico, compren un producto o realicen algún tipo de actividad relacionada con las redes sociales (como hacer clic en el botón Re-tweet).

En otras palabras, el objetivo aquí es llevar a ese nuevo visitante e inmediatamente someterlo a un proceso de marketing en su sitio de WordPress, en lugar de dejarlo vagar en busca de algo que hacer.

Entonces, ¿qué hace que las páginas de aterrizaje en WordPress sean especiales?

Por supuesto, no necesita realmente algo como una página de destino para tratar de convencer a sus visitantes para que realicen alguna acción específica. Puede hacerlo desde cualquier tipo de página que se pueda construir dentro de la plataforma de WordPress o incluso desde la página de inicio del sitio.

Sin embargo, la diferencia aquí es que una página de destino (cuando se ejecuta correctamente) siempre traerá mejores resultados, debido a su naturaleza de propósito único, en oposición a una página de inicio estándar que generalmente se construye de una manera que intenta presentar una carga de diferentes cosas e información.

Lo más interesante de las páginas de destino es su diseño, o más precisamente, su falta. La mayoría de las páginas de destino en WordPress, al menos en la forma en que se implementan estos días, son muy minimalistas. Por lo general, se construyen completamente separadas del resto del sitio y conservan muy poco del diseño original del sitio.

En resumen, cada elemento que aparece en una página de destino debe reforzar el objetivo principal de la página (hacer que el visitante realice una acción específica), y todo lo demás debe borrarse.

Entonces, en resumen, los elementos que conforman una buena página de inicio en WordPress, y también los elementos en los que nos centraremos en esta publicación son:

  • Estructura simple con diseño minimalista.
  • No hay barras laterales. Las barras laterales hacen que el diseño distraiga.
  • No hay pie de página.
  • Encabezado mínimo para que el visitante pueda llegar directamente a la copia.
  • Si va a usar un logotipo, haz que no se pueda hacer clic.

 

Método 1: El obvio – complementos

 

Hay un complemento para todo en estos días y las páginas de destino en WordPress no son una excepción aquí. Si desea una forma rápida de crear páginas de aterrizaje en WordPress, y no le importa mucho optimizar el código en este momento, entonces los complementos están donde debe ir.

Dicho esto, no hay muchas cosas gratis disponibles por ahí. Quiero decir, seguro que hay algunos complementos en el directorio oficial, pero pronto descubrirá que son muy limitados en cuanto a funciones o incluso que no hay casi nada disponible gratis y que tiene que hacer algún tipo de información. Compra de un plugin (supongo que eso es otra cosa por ahora) para obtener las características reales.

De todos modos, el único complemento gratuito y funcional que pude encontrar es WordPress Landing Pages. Es muy fácil de usar y tiene todas las funciones básicas que necesitaría para comenzar a crear páginas de destino en WordPress.

 

 

Método 2: Arrastrar y soltar constructores de temas

 

La idea general de construir una página de destino en un sitio de WordPress es hacerla diferente de todas las demás páginas. Pero el problema con la mayoría de los temas de WordPress es que son bastante limitados en cuanto a lo que puede y no puede hacer con el diseño.

Por ejemplo, cada tema le permitirá colocar lo que quiera dentro del bloque de contenido principal de una plantilla de página. Sin embargo, si quiere hacer algo fuera de esta área, bueno, mala suerte.

Entonces, lo diferente de los constructores de arrastrar y soltar que están integrados en algunos de los temas más desarrollados es que básicamente puedes hacer lo que quiera con el diseño de cualquier página, y este tipo de personalización está disponible a través de una interfaz muy fácil de usar.

En pocas palabras, el consejo es este: si está trabajando en un sitio que sabe que va a requerir un puñado de plantillas de página de destino para que WordPress se cree junto con el diseño principal, considere cambiar a un generador de arrastrar y soltar por completo. . Es probable que haga su trabajo mucho más rápido.

 

Método 3: LeadPages

 

(Nota. Esta es una solución de pago.)

¡LeadPages ha tomado por asalto el panorama del marketing online! Es una excelente herramienta para crear páginas de destino de calidad, integrándolas con formularios de inclusión y muchas otras cosas para hacer que su página de destino de WordPress sea amigable.

Los planes comienzan en $ 37 por mes.

Lo enumero aquí porque es una herramienta muy fácil de usar. Entonces, si prefiere invertir su dinero en lugar de su tiempo, LeadPages es la solución para usted.

Espere un momento. Lo que voy a describir no es nada malo ni ilegal. Está completamente bien hacerlo, y que yo sepa, los tipos de LeadPages no tienen nada en contra de este método. Dicho esto, no es la solución más optimizada para WordPress y, por esa razón, la menciono aquí como una solución rápida que solo debe usar como marcador de posición hasta que integre una solución más manejable y funcional.

Aquí está el trato. De vez en cuando, LeadPages lanza una nueva plantilla como descarga de HTML. Todos pueden obtener esas plantillas del sitio web oficial y luego usarlas en sus proyectos.

La única dificultad es que esas páginas de destino son de HTML puro, por lo que no son compatibles con WordPress desde el principio. Lo que debemos hacer, entonces, es hacer que sean compatibles con WordPress.

Para manejar esto. Haz lo siguiente:

1. Comience por ir a este resumen de LeadPages y seleccione la plantilla que desee.

2. Examine lo que está disponible y descargue la plantilla que se ve más prometedora. (Nota. Opt-in requerido para eso.)

3. Extraiga el archivo y cambie el nombre del archivo index.html a, por ejemplo, page-landing-template.php

4. Edite el archivo y haga lo siguiente:

 

LeadPages

 

  • Justo en la parte superior, coloque esta línea:
  • Cambie la ruta a cada archivo externo, agregando la ruta a su tema actual. Por ejemplo, una línea como, se convierte en…
  • Justo antes de la etiqueta de cierre agregar:

5. Cargue los archivos de plantilla a su servidor FTP directamente en la carpeta de su tema actual.

(Nota. Es posible que haya notado que en el ejemplo anterior, tanto los estilos como los archivos JS están codificados en el encabezado. Esta no es la mejor solución para WordPress y debe evitarse cada vez que cree su propio tema. Sin embargo, aquí, estamos trabajando con lo que tenemos de la plantilla LeadPages e intentamos habilitar esta página de inicio en WordPress lo más rápido posible, por lo que simplemente vamos a dejarlo como está.)

En este punto, tiene una plantilla de LeadPages que funciona con WordPress. Sin embargo, todavía no se puede editar desde WordPress, lo que significa que para cambiar cualquiera de las copias, debe hacerlo editando el archivo .php real.

 

Método 5: Plantilla de página personalizada creada manualmente

 

Este es el enfoque más tradicional cuando hablamos de WordPress.

Básicamente, independientemente del tema con el que esté trabajando, siempre puede crear una plantilla de página personalizada y hacer lo que quiera dentro de esta plantilla.

Nota. El método 4 de esta lista consiste básicamente en crear una plantilla de página personalizada y luego colocar una plantilla de LeadPages estándar dentro de ella.

La mejor manera de crear una página de destino en WordPress manualmente a través de una plantilla de página personalizada es simplemente tomar la plantilla predeterminada page.php y jugar con su estructura CSS / HTML.

Por ejemplo, al trabajar con el tema de WordPress predeterminado anterior – Twenty Fourteen, puede deshacerse fácilmente de la barra lateral izquierda, el encabezado, el pie de página y todo lo demás. Lo que hice aquí es:

  1. Tomé el archivo predeterminado page.php, hice una copia y lo llamé page-lp-example.php.
  2. Luego tomé los archivos predeterminados header.php y footer.php y también hice copias de ellos (header-lp-example.php y footer-lp-example.php).
  3. En page-lp-example.php, cambié las llamadas predeterminadas get_header y get_footer a las que usaban mis nuevas plantillas: get_header (‘lp-example’); y get_footer (‘lp-example’) ;.
  4. También en page-lp-example.php, eliminé la llamada a get_sidebar () ;.
    Finalmente, eliminé todos los bloques HTML que no necesitaba en la página de destino de los tres archivos.
  5. Nombré la plantilla ‘Ejemplo LP’.

Y aquí está el código de los archivos finales. header-lp-example.php:

 

Codigo LeadPages

 

page-lp-example.php:

 

Codigo LeadPages2

 

footer-lp-example.php:

 

Codigo LeadPages3

 

Ahora todo lo que queda es tomar esta página de destino y usarla para mostrar una oferta.

 

Bonus: Cómo modificar su página de inicio en WordPress

 

A pesar de que las páginas de destino requieren un diseño simple y minimalista, hay elementos que deben destacar y presentar al visitante un punto de acción evidente, como botones, enlaces, testimonios.

Puede crear estos elementos manualmente, ya sea en Photoshop o mediante CSS / HTML, pero hay una solución más rápida, y se llama Shortcodes Ultimate.

 

Shortcodes Ultimate

 

Es un complemento que le da acceso a elementos como botones (planos, 3D, diferentes colores, etc.), animaciones, acordeones y muchos otros elementos del sitio. Todo se hace a través, lo has adivinado, códigos cortos. Además, hay muchas características de personalización y los documentos son muy buenos (ejemplos y cosas).

 

Conclusión

 

Claramente, las páginas de destino no son algo que WordPress pretendía soportar de forma nativa, pero esto no resulta ser un problema después de todo. Al final del día, varios complementos, creadores de temas, plantillas de páginas personalizadas, incluso servicios externos como LeadPages hacen que trabajar con las páginas de destino sea algo que todos los desarrolladores pueden manejar.

¿Cuál es su opinión aquí? ¿Cuál es su forma preferida de crear una página de destino en WordPress?

 


Cómo crear una tienda OpenCart

10 de abril de 2019 Deja un comentario

¡Oye!, ¿qué está pasando, chicos? Este artículo tiene unos meses y adivina ¿qué? Desde la última vez que lo edité, ¡se han reducido los precios para los temas premium de OpenCart! A partir de hoy, puede comprar cualquier plantilla OpenCart por casi la mitad del precio, ¡a solo $ 45 cada uno! Si cree que esto es increíble, sigue leyendo.

Ahora se puede acceder a una parte más amplia de los temas de PrestaShop disponibles en el mercado de TemplateMonster a través de la suscripción a través de ONE. ¡Después de pagar una tarifa única de $ 229 por año, puede probar todos estos temas uno por uno! ¿No es eso increíble? Pero eso no es todo.

Todos los miembros de ONE pueden ahorrar entre un 30% y un 50% al comprar productos digitales del mercado de TemplateMonster que no están incluidos en ONE.

Únete a ONE

Tengo una confesión para ti. ¡Me encanta la pizza de un euro y no me avergüenza decirlo! Sí, en la mayoría de los casos es una pizza bastante mala y a veces siento que me va a matar, pero por alguna razón, sigo visitando la pizza de un euro de vez en cuando y disfruto de una porción de una pizza descaradamente horrible.

Mi tradición, si puedo llamarlo así, para visitar la pizzería del euro se remonta a mis días universitarios cuando no tenía suficiente dinero, como los mini bocadillos de calamares, pero quería comer algo de comida rápida. Solía ​​quedarme allí por una hora más o menos y hablar con los visitantes habituales. Fue genial discutir los entresijos de la vida mientras se come pizza y se ve en las calles llenas de personas que corren a algún lugar de Madrid tan rápido.

En aquellos días, solía hablar mucho sobre cómo quería comenzar mi propio negocio, pero, francamente, no tenía las habilidades suficientes para comenzar algo lo suficientemente rentable.

Mientras ayudaba a mi amiga con su tienda OpenCart, decidí compilar un manual útil para aquellos que quieren comenzar su propia tienda. OpenCart es una muy buena opción en esta situación, por lo que si cree que no tiene la experiencia suficiente para crear algo así, no hay problema con todas estas herramientas disponibles en Internet en este momento.

Como compañía con un catálogo bastante grande de la plantilla de comercio electrónico, nos esforzamos por mostrar y explicar a nuestros clientes por qué crear su propia tienda es tan fácil como hacer un pastel.

Por ejemplo, eche un vistazo rápido a las mejores plantillas de OpenCart que tienen en la cartera de TemplateMonster.

 

Fooder – Pizza Restaurant con sistema de pedidos en línea en una Plantilla para OpenCart

 

Fooder - Pizza Restaurant con sistema de pedidos en línea en una Plantilla para OpenCart

Vista previa en vivo | Compra

 

Сar Audio plantilla Responsive para OpenCart

 

Сar Audio plantilla Responsive para OpenCart

Vista previa en vivo | Comprar

 

Modern Furniture – Interior & Home Decor Plantilla Responsive para OpenCart

 

Modern Furniture - Interior & Home Decor Plantilla Responsive para OpenCart

Vista Previa en vivo | Comprar

 

Fresh Food – Plantilla OpenCart de tienda de alimentos orgánicos saludables

 

Fresh Food - Plantilla OpenCart de tienda de alimentos orgánicos saludables

Vista Previa en Vivo | Comprar

 

¿Supongo que ahora entiende por qué traje para arriba la pizza, directamente? ¡Esa plantilla de Pizza Place se ve imponente y sabrosa como el infierno! Ya he pedido yo una entrega de pepperoni, así que permítanme guiarles a través de los fundamentos de personalización de una plantilla OpenCart mientras espero mi pizza a entregar.

 

Cómo instalar el CMS OpenCart

 

Abra cualquier navegador y escriba la ruta de directorio de OpenCart en la dirección del navegador de la barra (por ejemplo http://su_dominio_nombre/opencart). Verá la página de instalación de OpenCart:

  1. Licencia de instalación
  2. Preliminar
  3. Configuración
  4. ¡Listo!

 

Licencia de instalación

 

Verifique un acuerdo de licencia de OpenCart y haga clic en el botón Continuar si está de acuerdo.

 

Licencia Opencart

 

Etapa preliminar

 

En el segundo paso, OpenCart comprobará si la configuración de su alojamiento coincide con la requerida y si los permisos de los archivos y carpetas son correctos.

 

Preinstalación Opencart

 

Configuración

 

En el paso de Configuración, debe ingresar los detalles de su base de datos. La base de datos MySQL que se creó en el paso de preparación, ahora debe ingresar los detalles que ha utilizado:

  • Servidor de base de datos;
  • Nombre de la base de datos.
  • Nombre de usuario de la base de datos.

Si hay algún problema con los detalles de la base de datos, póngase en contacto con su proveedor de alojamiento.

Necesita crear el usuario administrador para su tienda. Introduzca el nombre, la contraseña y la dirección de correo electrónico del administrador. Los detalles que ingrese se utilizarán para iniciar sesión en el backend de su tienda.

 

Configuracion Opencart

 

¡Listo!

 

Este es el último paso de instalación de OpenCart. Verá 2 opciones: puede ser redirigido a su sitio web de OpenCart o al panel de administración de OpenCart.

 

Instalacion completa Opencart

 

Importante: Elimine la carpeta ‘instalar’ de su servidor. No podrá ingresar al almacén hasta que la carpeta permanezca en el servidor.

La instalación se ha completado. Para abrir la página de la tienda, ingrese el nombre de dominio en la barra de direcciones del navegador. Para acceder al panel de administración de OpenCart, ingrese nombre_dominio / admin (domain_name/admin).

 

Cómo instalar una plantilla OpenCart

 

En caso de que ya tenga una tienda OpenCart lista y solo necesite cambiar su apariencia con la ayuda del tema, use el siguiente método de instalación.

  1. Para instalar una plantilla OpenCart, debe cargar los archivos en el servidor. Puede encontrar el archivo ‘themeXXX (update) .zip’ en la carpeta OpenCart, que debe descomprimirse en su computadora.
  2. Después de eso, cargue los archivos descomprimidos en el directorio raíz de la instalación de OpenCart. Puede consultar las instrucciones detalladas en vídeo sobre cómo cargar archivos en el servidor.
  3. Abra su sitio web con cualquier navegador y agregue / instale al final de la URL de su sitio en la barra de direcciones del navegador (por ejemplo, http: // nombre_dominio / opencart / instalar).
  4. Haga clic en el botón Continuar. Puede tomar algún tiempo.
  5. Ingrese al panel de administración, navegue a Extensiones> Instalador de extensiones y cargue los archivos de archivo themeXXX (extensiones). Cuando todos los archivos se hayan cargado, navegue a Extensiones> Modificaciones y presione actualizar en la parte superior derecha de la pantalla.
  6. En el siguiente paso, vaya a Sistema> Configuración, vaya a la pestaña Almacenar y seleccione la plantilla themeXXX en el campo Plantilla.

 

Cómo instalar los módulos de OpenCart

 

El proceso de instalación del módulo incluye varios pasos. Vaya a su panel de administración (agregando / admin a la url de su sitio web en la barra de direcciones del navegador: http://www.susitio.com/admin).

Vaya a Extensiones> Extensiones.

 

Extensiones opencart

 

Elija Módulos en el desplegable Tipo de extensión.

 

Modulos Opencart

 

Verá la lista de módulos instalados y listos para instalar. Si ve el botón Desinstalar junto a cualquier módulo, significa que el módulo ya está instalado.

 

Instalar-desinstalar

 

Puede modificar la configuración del módulo haciendo clic en Editar.

 

Editar modulo Opencart

 

Al hacer clic en el botón Instalar, iniciará el proceso de instalación del módulo.

 

Boton instalar

 

Para eliminar el módulo, debe hacer clic en el botón Desinstalar, por lo que el módulo se eliminará.

Cuando la instalación haya finalizado, deberá configurar el módulo. La configuración puede variar según el módulo específico, pero el campo Estado es el mismo para todos: el campo le permite encender / apagar el módulo.

 

Cuenta Opencart

 

Para agregar el módulo a una página determinada, debe ir a la lista de páginas.

Vaya a Design > Layout en el menú lateral.

 

Diseño Opencart

 

En la lista de páginas, seleccione la página donde desea colocar el módulo y haga clic en Editar.

 

Layout

 

Puede ver una lista de los módulos y las posiciones de los módulos que ya se han agregado a la página.

 

Edit Layout

 

Las siguientes posiciones de módulo están disponibles (respectivamente para el orden de visualización):

  • Encabezado superior (después de la sección de encabezado);
  • Columna izquierda (panel lateral izquierdo);
  • Columna derecha (panel lateral derecho);
  • Contenido superior
  • Contenido inferior

El campo Orden de clasificación muestra el orden de visualización de los módulos asignados a la misma posición. Para agregar un módulo a una página, haga clic en Agregar módulo. Seleccione el módulo requerido y la posición del módulo y haga clic en Guardar. Se ha completado la instalación del módulo.

 

Chosse Layout

 

Configuraciones disponibles:

  • Nombre del módulo: el nombre del módulo;
  • Ancho – ancho de la imagen del módulo;
  • Altura – altura de la imagen del módulo;
  • Desenfoque: activa / desactiva el efecto de desenfoque de la imagen cuando su tamaño es demasiado pequeño;
  • Dirección: establece la dirección del movimiento de paralaje. Normal: el
  • desplazamiento de paralaje se mueve en la dirección opuesta, Inverso: paralelo a él;
  • Velocidad: establece la relación de velocidad para el paralaje, en relación con la tasa base. Valor: de 0 a 2;
  • Estado – estado del módulo (habilitado / deshabilitado).

 

Cómo habilitar un megamenu

 

El módulo TM Megamenu le permite crear menús complejos. Ofrece la posibilidad de mostrar un solo elemento (sin submenús), un elemento con un submenú y un elemento con el bloque de submenú de varias filas y varias columnas. Este módulo se puede mostrar en las distintas posiciones, pero con el mismo contenido.

Para habilitar el megamenú, debe navegar a la página Extensiones> Módulos> Megamenú TM, presionar el botón Editar junto al elemento apropiado y elegir la opción Habilitado en la nueva ventana.

 

Cómo configurar el megamenu

 

Artículos de megamenu. Elementos principales en la raíz del menú.

La edición de megamenu comienza aquí. Para editar los parámetros de megamenu, abra el panel de administración de su sitio web y vaya a la página Extensiones> Módulos> TM Megamenu> TM Megamenu, como se muestra en la siguiente captura de pantalla. En la página siguiente, podrá crear, eliminar y editar elementos de menú.

 

Megamenu

 

Haga clic en uno de los elementos del menú para comenzar a editar. Rellene los siguientes campos:

 

TM Megamenu

 

Tipo de elemento del menú: tipo de menú (normal / megamenú);
Para la opción ‘Custom’:

  • Título del menú – etiqueta del elemento del menú;
  • Enlace del menú – enlace del elemento del menú;
  • Show megamenu – megamenu display;

Si la opción ‘Mostrar megamenú’ (3) está configurada en ‘Sí’, aparecen los siguientes campos adicionales. Rellene estos campos:

 

Show Megamenu

 

  • Número de columnas: número de columnas;
  • Columnas por fila – número de columnas por fila;
  • Imagen de fondo – imagen de fondo;
  • Ancho de la imagen de fondo – ancho de la imagen de fondo;
  • Altura de la imagen de fondo – altura de la imagen de fondo;

 

Columnas

 

Después de completar el campo ‘Recuento de columnas’, las siguientes opciones estarán disponibles: ‘Columna N’. Rellena las pestañas:

  • Ancho de columna – ancho de la columna;
  • Contenido de columnas: contenido de la columna;
  • Límite de categorías (productos): número máximo de categorías o productos para mostrar en la columna;
  • Módulo – nombre del módulo a mostrar;
  • Nombre de categoría: nombre de la categoría;
  • Mostrar nombre de categoría: visualización del nombre de categoría;

Para la opción ‘Categoría’:

Tipo de submenú del elemento del menú – tipo de submenú;

Después de seleccionar el tipo ‘Megamenu’ en el campo ‘Tipo de elemento de menú’, estarán disponibles las siguientes configuraciones adicionales de megamenu:

 

Columnas-categorias

 

Después de completar el campo ‘Recuento de columnas’, las siguientes opciones estarán disponibles: ‘Columna N’. Rellena las pestañas:

  • Ancho de columna – ancho de la columna;
  • Contenido de columnas: contenido de la columna;
  • Límite de categorías (productos): número máximo de categorías o productos para mostrar en la columna;
  • Módulo – nombre del módulo a mostrar;
  • Nombre de categoría: nombre de la categoría;
  • Mostrar nombre de categoría: visualización del nombre de categoría;

Para la opción ‘Categoría’:

Tipo de submenú del elemento del menú – tipo de submenú;

Después de seleccionar el tipo ‘Megamenu’ en el campo ‘Tipo de elemento de menú’, estarán disponibles las siguientes configuraciones adicionales de megamenu:

 

Pòr Categoría

 

  • Número de columnas: número de columnas;
  • Columnas por fila – número de columnas por fila;
  • Imagen de fondo – imagen de fondo;
  • Ancho de la imagen de fondo – ancho de la imagen de fondo;
  • Altura de la imagen de fondo – altura de la imagen de fondo;

Después de completar el campo ‘Recuento de columnas’, las siguientes opciones estarán disponibles: ‘Columna N’. Rellena las pestañas:

 

Columna N

 

  • Ancho de columna – ancho de la columna;
  • Contenido de columnas: contenido de la columna;
  • Límite de categorías (productos): número máximo de categorías o productos para mostrar en la columna;
  • Módulo – nombre del módulo a mostrar;

 

Cómo cambiar el logo en la plantilla OpenCart

 

Vaya a Extensiones> Extensiones.

 

Extensiones

 

Elija Módulos en el desplegable Tipo de extensión.

 

Cambio de Logo

 

Encuentre el módulo de Logo. Pulse un botón de edición para configurar el módulo.

 

Encuentra el módulo de Logo-Pulse un botón de edición para configurar el módulo

 

Aparecerá la ventana de configuración:

 

Modulo Logo

 

Configuraciones disponibles:

  • Nombre del módulo: el nombre del módulo;
  • Ancho: establece el ancho de la imagen del logotipo en píxeles;
  • Altura: establezca una altura de la imagen del logotipo en píxeles.
  • Estado – estado del módulo (habilitado / deshabilitado).

 

Cómo gestionar y construir diseños.

 

Cómo gestionar y construir diseños.

 

Vaya a Extensiones> Extensiones.

 

Vaya a Extensiones-Extensiones.

 

Elija Módulos en el desplegable Tipo de extensión.

 

Elija Módulos en el desplegable Tipo de extensión

 

Encuentre la sección TemplateMonster Layout Builder. Pulse el botón editar para configurar el módulo existente.

 

Find the TemplateMonster Layout Builder section-Press the edit button to configure the existing module

 

Aparecerá la ventana de configuración:

 

You will be brought to the settings window

 

Ajustes básicos del módulo:

  • Estado: estado del módulo (habilitado / deshabilitado);
  • Nombre del módulo: el nombre del módulo;
  • Clase de módulo: la clase del módulo;
  • ID del módulo – ID del módulo.

Para crear un nuevo diseño, presione el botón Nueva vista de diseño.

El módulo tiene varios botones disponibles que facilitan mucho el proceso de edición. Echemos un vistazo más de cerca a ellos:

  • Presione Añadir columna. Después de hacer clic en este botón podrá agregar filas. Esta opción tiene varias secciones disponibles:
  1. Después de agregar una columna, inserte una fila. Para agregar filas, presione el botón Agregar fila. El número de columnas en la fila es ilimitado, y puede agregar tantas columnas como sea necesario. El ancho de las columnas se puede configurar inmediatamente después de agregarlas con la ayuda de la función Arrastrar y soltar arrastrando el borde derecho de la columna.
    El botón Eliminar le permite eliminar columnas innecesarias.
    Después de hacer clic en el botón Editar, verá una ventana emergente con una excelente herramienta de personalización que le permite cambiar el estilo de columna / fila. Puede ayudarle a establecer el fondo y cambiar los valores de margen para sus bloques.
    Después de agregar las columnas, debe completarlas con algún contenido (módulos). Para agregar un módulo, presione el botón Agregar widget y seleccione el necesario entre el menú desplegable. Puede obtener la interfaz de configuración del módulo a través de Layout Builder presionando el botón ‘editar’ en el bloque del módulo.
  2. Use el botón Eliminar para eliminar la columna que no necesita.
  3. El botón Editar le permite ajustar el estilo de columna. Lo hemos mencionado anteriormente.
  4. Duplicar es una gran herramienta que le permite duplicar columnas sin tener que copiarlas manualmente.
  5. La opción de orden le permite cambiar el orden de las columnas.

Después de configurar todas las filas, columnas y módulos, guarde el módulo Builder y visualícelo en una de las posiciones en la página principal de la tienda.

 

Cómo configurar un carrito de compras

 

El módulo de carrito es la extensión que le permite mostrar el carrito de compras en su sitio web.

Vaya a Extensiones> Extensiones.

 

Navigate to Extensions-Extensions.

 

Elija Módulos en el desplegable Tipo de extensión.

 

Choose Modules in the Extension type dropdown

 

Encuentra el módulo TemplateMonster Cart. Pulse el botón editar para configurar el módulo.

 

Find the TemplateMonster Cart module-Press the edit button to configure the module.

 

Aparecerá la ventana de configuración:

 

Aparecerá la ventana de configuración

 

Seleccione Desactivar en el menú desplegable de la opción Estado para apagar el módulo.

 

Select Disable at the Status option dropdown to turn off the module.

 

Cómo gestionar los enlaces en el pie de página.

 

  1. Vaya a Extensiones> Extensiones.
  2. Elija Módulos en el desplegable Tipo de extensión.
  3. Encuentre la sección TM Footer Link. Pulse el botón editar para configurar el módulo existente.

Aparecerá la ventana de configuración:

  • Nombre del módulo: el nombre del módulo;
  • Grupo de enlaces: elija un grupo de enlaces que desee mostrar en el pie de página;
  • Estado: defina el estado del módulo (habilitado / deshabilitado).

 

Frontend:

 

Frontend

 

  • Nombre del módulo – Información de enlaces de pie de página TM;
  • Grupo de enlaces – Información;
  • Estado – habilitado.

 

Envolviendo las cosas

 

Todo el mundo quiere empezar a ganar dinero en línea. ¿A qué está esperando entonces? OpenCart es una de esas grandes plataformas que le brindan la oportunidad de crear su propia tienda y crear un negocio exitoso sin tener que escribir una sola línea de código.

Si tiene el éxito suficiente para vivir sin su propia tienda, asegúrese de revisar nuestro catálogo de plantillas premium y definitivamente encontrará algo que se ajuste a su negocio.

 

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16 de los Mejores Programas de Big Data en Prestigiosas Escuelas de MBA

8 de abril de 2019 Deja un comentario

Vivimos en un mundo de 1s y 0s, un mundo de datos. Los consumidores y las empresas envían y reciben enormes cantidades de datos todo el día, todos los días. Desde los teléfonos inteligentes que aprenden cómo se comporta el usuario a las decisiones de compra que informan los mensajes de marketing, a los análisis que pueden aislar fallas en una cadena de suministro: el Big Data está impulsando el negocio en la actualidad.

Es por eso que el conocimiento del Big Data se está convirtiendo en una habilidad muy buscada entre los gerentes de contratación y los reclutadores. De acuerdo con un estudio, casi el 70 por ciento de los empleadores esperan favorecer a los candidatos con serios datos científicos sobre los candidatos que carecen de esa habilidad.

Simplemente obtener un título de MBA podría no ser suficiente hoy. Preparar el futuro de su educación significa asegurarse de que está equipado con una base sólida en Big Data, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Automatización. Si bien muchas instituciones no han estado exactamente en la vanguardia del cambio, las escuelas de negocios más prestigiosas están comenzando a aprovechar el potencial del Big Data.

 

Una Maestría en Administración de Empresas, Maestría en Administración de Negocios o Máster en Administración y Dirección de Empresas (Master of Business Administration en idioma inglés, abreviado MBA) es un título académico de maestría (o máster), y por lo tanto de postgrado, en negocios.

En general, el primer año de un MBA está orientado a entrenar en el conocimiento del contexto empresarial y las tareas operativas de la empresa. El segundo año, es más especializado y busca capacitar en temas económicos y administrativos.

Existen variaciones en el formato de dichos programas en cuanto a su duración, contenido y método de enseñanza. Mientras que la duración puede variar de 1 a 3 años, los másters universitarios oficiales tienen una duración de dos años, mientras que existen diferentes ofertas de titulaciones propias de instituciones académicas privadas además de las universidades.

 

Analizamos un total de 16 programas de prestigio, los que en gran parte se consideran los mejores de los mejores, tanto en EE.UU. como en el Reino Unido. Algunos de estos son programas de la Ivy League y otros no. La mayoría están en los Estados Unidos, aunque dos de ellos están en el Reino Unido. Observamos más de 160 cursos entre esas 16 escuelas.

 

La Ivy League es una conferencia atlética universitaria estadounidense que incluye equipos deportivos de ocho universidades privadas en el noreste de los Estados Unidos. El término Ivy League se usa generalmente para referirse a esas ocho escuelas como un grupo de universidades de élite más allá del contexto deportivo. Los ocho miembros son la Universidad de Brown, la Universidad de Columbia, la Universidad de Cornell, el Dartmouth College, la Universidad de Harvard, la Universidad de Pennsylvania, la Universidad de Princeton y la Universidad de Yale. Ivy League tiene connotaciones de excelencia académica, selectividad en admisiones y elitismo social.

 

Lo que descubrimos fue que la mayoría de las escuelas todavía no requieren una gran cantidad de educación en Big Data para sus estudiantes de MBA.

De hecho, solo una escuela requirió más de dos cursos, y dos tercios de las escuelas requieren solo una clase de Ciencia de Datos. Solo una escuela que vimos ofrece más de 30 clases entre materias básicas y optativas en Ciencia de Datos, y más de la mitad no supera los dos dígitos.

Varias escuelas ofrecen programas especiales o experiencias inmersivas, y cada una de ellas proporciona al menos una base en Big Data.

No todos los cursos se ofrecen durante cada trimestre. Hemos examinado el término académico más reciente para el cual los listados de clases están disponibles públicamente en cada institución. En la mayoría de los casos, fue el otoño de 2018, aunque algunos de los cursos enumerados son para términos futuros o pasados.

 

Universidad de Stanford

 

Universidad de Stanford

 

Santa Clara County, California

Stanford Graduate School of Business

Con su proximidad al corazón del mundo tecnológico, Silicon Valley, no es de extrañar que Stanford tenga, con diferencia, la oferta de MBA más sólida que se centra en el Big Data, la Ciencia de Datos, el Aprendizaje Automático y la Automatización entre los más de doce programas de MBA de prestigio que estudiamos . Aunque solo ofrece un curso obligatorio en Big Data, Stanford Graduate School of Business enumera 30 increíbles cursos optativos para ayudar a los estudiantes de negocios a desarrollar su conjunto de habilidades en el análisis de datos. Con literalmente cientos de compañías que aplican esos principios diariamente a solo unos minutos de su campus, los estudiantes de Stanford están en una posición única para asumir el futuro de los negocios.

Requerido o núcleo

Análisis de datos y toma de decisiones

Electiva, seminario o inmersión.

 

Business Intelligence from Big Data

Data, Learning, and Decision-Making

Topics in Social Network Analysis: Structure and Dynamics

Causal Inference

Data Science for Platforms

The Startup Garage: Testing and Launch

Data and Decisions (Base and Accelerated)

Decision-making and Learning under Model Uncertainty: Theory and Applications

Statistical Methods for Behavioral and Social Sciences

Data-Driven Decision Making

Designing AI to Cultivate Human Well-Being

Seminar on IT for Business

Data-driven Decision Making and Applications in Healthcare

Designing for Happiness

People Analytics

Data for Action: From Insights to Applications

Designing Story in a Digital World

Online Marketplaces

Digital Marketing

Information Technology

Monetization

Intellectual Property: Financial and Strategic Management

Leading Creativity and Innovation

Modeling Culture

Machine Learning and Causal Inference

Marketing Analytics

Micro Research Methods

Marketing Management, Accelerated

Marketing Research

Media Entrepreneurship

Northwestern University

 

Universidad Northwestern

 

Evanston, Illinois

Kellogg School of Management\

Con 16 optativas ofrecidas con regularidad y un curso obligatorio con Big Data, la Kellogg School of Management de Northwestern University ofrece a los estudiantes la oportunidad de una amplia educación centrada en la información, que abarca segmentos de negocios tan diversos como la salud, el comercio minorista y los recursos humanos.

Requerido o núcleo

Análisis de negocio

Electiva, seminario o inmersión.

 

Analytics for Strategy

Data Analytics Decisions

Decision Modeling and Optimization in Excel

Customer Analytics

Data Exploration

Digital Marketing Analytics

Health Analytics

Marketing Analytics: Leading with Big Data

Marketing Research and Analytics

Methods and Data in Consumer Behavior Research

People Analytics and Strategy

Problems and Solutions in Applied Data Analyses

Programming for Analytics

Retail Analytics

Social Dynamics and Network Analytics

Technology in the Age of Analytics

 

Universidad de New York

 

Universidad NY

 

New York City

Leonard N. Stern School of Business

Ubicados en la ciudad de Nueva York, el corazón financiero de los Estados Unidos, los estudiantes de la Stern School of Business de NYU deben tomar solo un curso relacionado con el Big Data, pero tienen la opción de tomar 16 clases más para construir una base en teoría y aplicaciones prácticas. de la Ciencia de Datos.

Requerido o núcleo

Estadísticas y análisis de datos

Electiva, seminario o inmersión.

 

Analytics & Machine Learning Data Bootcamp Data-Driven Decisions
Data Governance Data Mining for Business Analytics Data Visualization
Dealing With Data Decision Analytics for Sports Fintech Analysis: Data-Driven Credit Modeling
Forecasting Time Series Data Marketing Impact Analytics Practical Data Science
Real-World Analysis of Economic Data Regression and Multivariate Data Analysis Social Media and Digital Marketing Analytics
Sports Economics

 

Universidad de Duke

 

Universidad de Duke

 

Durham, North Carolina

Fuqua School of Business

Para los estudiantes de MBA a tiempo completo en la Fuqua School of Business de Duke University, el único curso obligatorio de estadísticas se complementa con otros 15 cursos basados ​​en el Big Data y áreas relacionadas. Dada la ubicación de Duke en el llamado triángulo de investigación, se ofrecen varios cursos que se centran en la ciencia de la información en lo que se refiere a la salud. Además del tradicional MBA y otros MBAs flexibles, Fuqua también ofrece dos títulos de Máster en Gestión Cuantitativa, uno en análisis de negocios y otro en análisis de salud.

Requerido o núcleo

Probabilidades y estadísticas

Electiva, seminario o inmersión.

 

Advanced Data Analytics and Applications Analysis of Healthcare Effectiveness and Outcomes Applied Probability and Statistics
Data Analytics and Applications Data Infrastructure Data Visualization
Data Analytics for Business Data Science for Business Decision Analytics and Modeling
Electronic Health Records and Data Structures Ethical & Legal Issues of Data Analytics People Analytics
Empirical Economic Analysis Fraud Analytics Provider Operation Analytics

 

Massachusetts Institute of Technology

 

MIT

 

Cambridge, Massachusetts

Sloan School of Management

Aunque solo un curso requerido está relacionado con la Ciencia de Datos, es uno grande, ya que los Datos, los Modelos y las Decisiones van más allá de la educación estadística general. Y los cursos optativos en la Sloan School of Management brindan a los solicitantes de MBA una experiencia práctica y profunda en el trabajo con datos para una amplia gama de propósitos comerciales, incluido el MIT entre las pocas escuelas de MBA prestigiosas para ofrecer cursos dedicados específicamente a Aprendizaje Automático.

Requerido o núcleo

Datos, modelos y decisiones

Electiva, seminario o inmersión.

 

Action Learning Seminar on Analytics, Machine Learning, and the Digital Economy Advanced Data and Analytics and Machine Learning in Finance Data Mining: Finding the Models and Predictions that Create Value
Communicating with Data Digital Marketing & Social Media Analytics Econometrics for Managers: Correlation & Causality in a Big Data World
Engineering Statistics and Data Science Financial Data Science and Computing Machine Learning Under a Modern Optimization Lens
Predictive Data Analytics and Statistical ModelingThe Analytics Edge Statistical Thinking and Data AnalysisThe Analytics of Operations Management Statistical Learning and Data Mining

 

Universidad de Chicago

 

Universidad de Chicago

 

Booth School of Business

Con cuatro cursos obligatorios relacionados con el Big Data o Ciencia de Datos, Booth School of Business de la Universidad de Chicago tiene los cursos más requeridos entre las instituciones de la lista, ya que solo hay otras tres escuelas que requieren más de una información relacionada con la ciencia. Booth no tiene tantos cursos generales como algunas de las otras escuelas en nuestra lista, pero con un currículo central tan sólido además de cuatro concentraciones posibles en áreas relacionadas con el Big Data, el programa garantiza que todos los graduados tengan una base sólida en la comprensión y utilizando datos.

Requerido o núcleo

Estadísticas de negocios

Análisis de regresión aplicada

Marketing basado en datos

Minería de datos

Electiva, seminario o inmersión.

 

Big Data Healthcare Data Analytics
Data Science for Marketing Decision Making Integrated Strategic Management

 

Booth también ofrece concentraciones alrededor de Analytic Finance, Business Analytics, Econometrics and Statistics y Marketing Management.

 

Universidad de Carnegie Mellon

 

Tepper Schols for Business

 

Pittsburgh, Pennsylvania

Tepper School of Business

La Tepper School of Business de Carnegie Mellon, ofrece tanto los MBA tradicionales en el campus (a tiempo completo y parcial) como los MBAs a tiempo parcial, tiene como objetivo inculcar a todos los graduados con sólidas habilidades analíticas que pueden aplicar a los negocios actuales y lejanos. en el futuro. Con dos cursos requeridos y media docena más relacionados directamente con el Big Data, Tepper también ofrece una concentración de MBA en tecnología de negocios y una Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios, para aquellos que no están buscando completar un MBA.

Requerido o núcleo

Probabilidad y Estadística

Toma de decisiones estadísticas

Electiva, seminario o inmersión.

 

Applications of Operations Research

Data Mining

Optimization

Big Data

Marketing Research

Statistical Applications in Management

 

Además de un amplio enfoque del análisis en todo el programa, Tepper también ofrece una variedad de concentraciones, incluida una en Business Technologies, que emplea en gran medida los principios de la Ciencia de Datos.

 

Universidad de Columbia

 

Universidad de Columbia

 

New York City

Columbia Business School

Es la escuela de la Ivy League mejor calificada en nuestra lista, Columbia requiere un número relativamente alto de clases principales relacionadas con datos, además de estar entre los pocos programas que incluyen capacitación práctica en lenguajes de programación específicos, con el curso de *Análisis de datos en Python .

Requerido o núcleo

Análisis de negocio

Estadística Gerencial

Electiva, seminario o inmersión.

 

Analytics in Action (Master Class) Data Analytics immersion seminar *Data Analytics in Python
Data Driven Dollars Quantitative Pricing & Revenue Analytics Sports Analytics

 

Universidad de Cornell

 

Universidad Cornell

 

Ithaca, New York

Samuel Curtis Johnson Graduate School of Management

Al ofrecer solo un curso de datos requeridos y media docena de optativas, la Johnson Graduate School of Management de la Universidad de Cornell centra su educación en un MBA relacionado con datos en modelos estadísticos y análisis, además de estar entre las pocas escuelas que ofrecen cursos relacionados con la nube.

Requerido o núcleo

Análisis de datos y modelado

Electiva, seminario o inmersión.

 

Advanced Data Analytics Applications and Methods Data Modeling Financial Data Analytics and Entrepreneurial Decision
Data Driven Marketing Designing Data Products Technology Management: Cloud Computing

 

Dartmouth College

 

Dartmouth College

 

Hanover, New Hampshire

Tuck School of Business

La Escuela de Negocios Tuck de Dartmouth ofrece una educación de la Ivy League con una base general en estadística y análisis. Con dos cursos obligatorios para el MBA y cinco optativas relacionadas con la Ciencia de Datos, Tuck se encuentra entre los líderes de la Ivy League.

Requerido o núcleo

Análisis para Gerentes Generales

Estadísticas para Gerentes

Electiva, seminario o inmersión.

 

Consumer Analytics Data Structure and Analytics Quantitative Digital Marketing
Data Mining for Business Analytics Marketing Research

 

Universidad Berkeley de California

 

Universidad Berkeley

 

Haas School of Business

Con solo una oferta relacionada con los datos básicos, los cursos optativos de MBA de UC-Berkeley hacen el trabajo pesado aquí, que incluyen cursos tradicionales de análisis de marketing, además de cursos de datos únicos que cubren el diseño de presentaciones y atención médica para datos.

Requerido o núcleo

Datos y Decisiones

Electiva, seminario o inmersión.

 

Healthcare in the 21st Century Marketing Analytics Marketing Research: Tools and Techniques for Data Collection and Analysis
Presentation Design for Analytical Communications

 

Universidad de Harvard

 

Harvard

 

Cambridge, Massachusetts

Harvard Business School

Sin cursos obligatorios relacionados directamente con el Big Data o la Ciencia de Datos, pero con unas pocas asignaturas optativas que se ajustan a la ley, Harvard apenas está comenzando a salir de la mentalidad de educación empresarial tradicional, tradicional y pasar a clases más avanzadas. Aunque es la única escuela en nuestra lista que no requiere cursos relacionados con EL Big Data, Harvard sigue siendo Harvard, y un MBA de esta escuela se considera un boleto para el éxito. Además de su impecable programación de MBA, Harvard también ofrece un programa separado de análisis de negocios para profesionales que trabajan.

Requerido o núcleo

No se requieren cursos relacionados directamente con el Big Data.

Cursos electivos, seminarios o inmersiones.

 

Managing with Data Science From Data to Decisions: The Role of Experiments People Analytics: Leading in a Data-Driven World

 

También ofrece un programa independiente de análisis de negocios de Harvard, dirigido a profesionales que trabajan. https://analytics.hbs.edu/

 

Universidad de Pennsylvania

 

University of Pennsylvania

 

Philadelphia, Pennsylvania

The Wharton School

Con solo tres cursos de MBA basados ​​en la Ciencia de Datos, la prestigiosa Wharton School de Penn se encuentra entre los rezagados de nuestra lista, pero las clases que ofrece son eficaces para inculcar algunas habilidades prácticas en el Big Data y el análisis. Ser de una escuela de la Ivy League tampoco duele.

Requerido o núcleo

Estadística: Análisis de regresión para Gerentes

Electiva, seminario o inmersión.

 

Applied Probability Models in Marketing Data and Analysis for Marketing Decisions

 

Universidad de Yale

 

Universidad de Yale

 

New Haven, Connecticut

Yale School of Management

La Escuela de Administración de Yale requiere solo un curso relacionado con datos para estudiantes de MBA y ofrece solo otras dos optativas estrictamente para estudiantes de MBA, pero el plan de estudios integrado en Yale significa que los estudiantes podrían crear un mayor volumen de cursos de datos al mirar fuera de la Escuela de Administración .

Requerido o núcleo

Probabilidad de modelado y estadística

Electiva, seminario o inmersión.

 

Big Data Sports Analytics

 

London Business School

 

London Business School

 

https://www.london.edu/

Aunque ofrece solo tres cursos de MBA con gran cantidad de datos (incluido solo un curso obligatorio), el MBA de London Business School se encuentra entre los más flexibles del mundo, con varias duraciones de programas, incluido un título de 15 meses. Con su ubicación en el corazón del núcleo financiero de Gran Bretaña, la escuela también ofrece un sólido programa de pasantías, que permite a los estudiantes conocer el mundo real, ya sea en Inglaterra o en todo el mundo.

Requerido o núcleo

Analítica de datos para Gerentes

Electiva, seminario o inmersión.

 

Customer and Marketing Analytics Data Mining for Business Intelligence

 

Oxford University

 

Universidad de Oxford

 

London, England

Saïd Business School

Con una experiencia tanto a tiempo completo como a tiempo parcial, la Escuela de Negocios Saïd de la Universidad de Oxford requiere solo una clase relacionada con datos y dos optativas para los estudiantes de MBA, pero como centro de investigación líder, los académicos e investigadores de la escuela publican regularmente en áreas como ciencias de la administración , sanidad y gestión de grandes proyectos.

Requerido o núcleo

Analítica

Electiva, seminario o inmersión.

 

Leveraging the Power of Networks Marketing Analytics

 

La línea de fondo

 

Estas son todas escuelas increíblemente buenas, y si puede entrar en cualquiera de ellas, deberías considerar ir. Pero para aquellos afortunados o lo suficientemente inteligentes como para tener opciones, una educación en una institución con visión de futuro puede proporcionarle la ventaja que necesita sobre la competencia. ¿En desacuerdo con nuestros rankings? Cuentanos sobre eso abajo en los comentarios.

 

Blockchain e IoT: una fusión que garantiza transacciones válidas y seguras

7 de abril de 2019 Deja un comentario

IoT (Internet of Things) está creando cada vez más nuevas oportunidades para las empresas y los mercados. Y las tecnologías que crearon el IoT no cambian Internet, sino todo lo que está conectado a Internet.

 

El Internet de las Cosas (IoT) es un concepto que se refiere a una interconexión digital de objetos cotidianos con Internet.​​ Es, en definitiva, la conexión de Internet con más objetos que con personas.​También se suele conocer como Internet de todas las Cosas o Internet en las Cosas.

 

De hecho, los dispositivos conectados de IoT están generando tantos datos que la pregunta sobre la mente de los líderes de las nuevas tecnologías es: ¿Cómo hacer que todos estos datos sean seguros y confiables?

Aunque todavía se requiere una gran cantidad de investigación, se cree que las fallas de IoT, en términos de seguridad, pueden solucionarse mediante la fusión de Blockchain con el IoT.

Blockchain es, sin lugar a dudas, la forma más segura de cifrar y proteger datos. La combinación de blockchain con IoT puede proporcionar los protocolos de seguridad de más alto nivel, especialmente para datos y procesos de transacción.

 

El Blockchain (o cadena de bloques) es una base de datos compartida que funciona como un libro para el registro de operaciones de compra-venta o cualquier otra transacción. Es la base tecnológica del funcionamiento del bitcoin, por ejemplo.

¿Cómo puede el Blockchain elevar el nivel de seguridad del IoT?

 

En primer lugar, el Blockchain es altamente seguro e imposible de manipular por cualquier persona conectada a la red de Blockchain. Desde Bitcoin, el desarrollo del Blockchain ha recorrido un largo camino y ahora puede almacenar cualquier cosa de valor.

Entonces, ¿por qué no guardar datos en él?

El Blockchain es la estructura perfecta para formar la base de las soluciones seguras de datos de IoT.

Por ejemplo, los dispositivos actuales de IoT se basan en la arquitectura de servicio al cliente para el almacenamiento de datos. Esto significa que todos los dispositivos son reconocidos, autenticados y conectados primero a través de una nube, lo que resulta en la creación de una gran cantidad de datos.

Sin embargo, hacer todo esto requiere una gran infraestructura, que por supuesto es muy costosa.

Aquí es donde el Blockchain puede venir al rescate. El Blockchain no solo puede proporcionar una manera económica de establecer dicha infraestructura, sino que, al estar descentralizada por naturaleza, puede eliminar todos los puntos únicos de falla, creando una red más resistente y segura para la solución de datos del IoT.

 

Beneficios de la fusión del Blockchain con EL IoT

 

La mayoría de los dispositivos de IoT, como un reloj inteligente o un termostato inteligente, están diseñados para ser pequeños, cómodos y prácticos. Si bien estos dispositivos de IoT pueden rastrear datos de salud, financieros u otros datos personales, a menudo también carecen del nivel de seguridad adecuado, lo que los hace vulnerables.

Pero, al integrar el Blockchain con dichos dispositivos de IoT, una empresa de desarrollo de aplicaciones de IoT puede crear soluciones de IoT que estén aseguradas contra la piratería.

Como se mencionó anteriormente, el Blockchain está a prueba de manipulaciones, lo que lo convierte en el socio ideal para crear soluciones seguras de IoT.

Los siguientes son los tres mayores beneficios de aplicar el Blockchain en el IoT.

 

1 – Seguridad mejorada a través de la descentralización

 

El Blockchain hace imposible que los hackers intervengan debido a su amplia red de bloques seguros.

En pocas palabras, incluso si un pirata informático realiza modificaciones de alguna manera en una única ubicación, no afecta a los otros bloques. Eso significa que los datos permanecen encriptados y protegidos.

Además, el algoritmo criptográfico en el Blockchain se asegura de que los datos de IoT almacenados en una red de Blockchain permanezcan privados para el individuo o para todas las partes interesadas conectadas a la misma red.

 

2 – Transacciones automáticas aseguradas a través de contratos inteligentes

 

El concepto de contratos inteligentes se introdujo por primera vez en 2015 por Ethereum, un producto de Vitalik Buterin y un pequeño grupo de desarrolladores.

 

Ethereum es una plataforma open source, descentralizada que permite la creación de acuerdos de contratos inteligentes entre pares, basada en el modelo Blockchain.​ Cualquier desarrollador puede crear y publicar aplicaciones distribuidas que realicen contratos inteligentes.

 

Los contratos inteligentes se refieren a los programas informáticos que permiten que un contrato se ejecute automáticamente una vez que se cumpla un conjunto de condiciones predefinidas.

En pocas palabras, los contratos inteligentes están hechos de código que se mantiene en una red de Blockchain con reglas preestablecidas que activan el contrato.

Por ejemplo, un contrato inteligente puede ser que ‘si una parte de un vehículo necesita ser reemplazada, esa parte primero debe alcanzar una cierta duración de almacenamiento o someterse a algún tipo de prueba que demuestre que la parte debe ser reemplazada’.

Una vez que se cumple esta condición, el dispositivo IoT puede confirmar el orden de reemplazo.

Esto significa que los contratos inteligentes en IoT agregan una capa adicional de validación para realizar tareas automatizadas de manera segura.

 

3 – Transacciones libres de terceros

 

Desde que Ethereum introdujo el concepto de contratos inteligentes, el Blockchain se ha convertido en una estrella en la industria financiera. Esto se debe a que, además de proporcionar el medio más seguro para los datos y las transacciones financieras, el Blockchain también elimina la necesidad de corredores externos como los bancos que participan en transacciones de pago de igual a igual.

Los datos del IoT también pueden tratarse de manera similar con el Blockchain. En términos simples, se pueden crear contratos inteligentes entre dispositivos del IoT para intercambiar datos. Este tipo de automatización es alcanzable porque cada punto en la red del Blockchain puede verificar fácilmente cada transacción sin depender de una autoridad centralizada.

Esto significa que las Soluciones del IoT basadas en Blockchain pueden permitir el intercambio de datos confiable, ayudando a los socios comerciales a acceder e intercambiar fácilmente datos confidenciales dentro de la red del IoT sin una autoridad centralizada.

 

El futuro del Blockchain en el IoT

 

Teniendo en cuenta las soluciones de IoT respaldadas por el Blockchain posibles y fácilmente alcanzables, está claro que estas dos tecnologías pueden simplificar todas las transacciones y garantizar el más alto nivel de seguridad.

En conclusión, puede emparejar fácilmente el Blockchain con el IoT para mejorar la seguridad de los datos empresariales, así como la validez para el intercambio de datos entre dispositivos del IoT.

El Blockchain sigue siendo comparable a Internet hace unas décadas. El Internet que conocemos hoy en día no se parece en nada a lo que sucedía en aquel entonces, y lo mismo puede decirse acerca del Blockchain mirando hacia el futuro. En esencia, el Blockchain puede agregar una nueva dimensión a Internet al introducir nuevos estándares de transparencia de datos y comunicación de igual a igual. Dentro de algunas décadas, creo que los casos de uso del Blockchain (y el IoT) que vemos hoy se verán como la Internet increíblemente lenta que vimos cuando se hizo pública en los años 90. Los dispositivos ahora no solo pueden transferir datos sino también valor monetario, abriendo nuevos mercados por valor de billones en los próximos años.

En general, está claro que la tecnología Blockchain es la clave para garantizar el éxito de las soluciones emergentes del IoT en los próximos años.

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