PIPELINE EN BIG DATA

Un pipeline de Big Data es una cadena automatizada y escalable de procesos que permite la ingesta, procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real o por lotes. Utiliza arquitecturas distribuidas y herramientas especializadas para manejar datos masivos con velocidad y resiliencia. Su correcta implementación mejora la eficiencia, reduce errores y facilita la toma de decisiones basada en datos.

[BIG DATA] PIPELINE EN BIG DATA

APACHE HADOOP VS APACHE SPARK

Apache Hadoop y Apache Spark son dos de las tecnologías más populares en el mundo de Big Data, pero tienen diferencias fundamentales. Mientras que Hadoop es conocido por su robustez en el procesamiento por lotes, Spark destaca por su velocidad y flexibilidad, al permitir tanto procesamiento en tiempo real como en lotes. La elección entre ambos depende de las necesidades específicas del proyecto, el tipo de datos y la naturaleza de las tareas a realizar. 

[BIG DATA] APACHE HADOOP VS APACHE SPARK

UNDERFITTING VS OVERFITTING

El underfitting y el overfitting son problemas comunes en el aprendizaje automático que afectan la capacidad de un modelo para generalizar. El underfitting ocurre cuando el modelo es demasiado simple y no logra captar patrones importantes, mientras que el overfitting sucede cuando se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido. El equilibrio entre ambos es esencial para obtener modelos precisos y robustos.

[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] UNDERFITTING VS OVERFITTING

ESTRUCTURA DE DATOS: ÁRBOLES BINARIOS EN C++

Los árboles binarios son estructuras de datos jerárquicas muy utilizadas en algoritmos de búsqueda, clasificación y representación de relaciones. En C++, su implementación permite organizar datos de forma eficiente para realizar operaciones complejas, desde búsquedas hasta recorridos por profundidad. Cada nodo contiene un dato y hasta dos nodos hijos, uno izquierdo y uno derecho.

[ESTRUCTURA DE DATOS] ESTRUCTURAS DE DATOS: ÁRBOLES BINARIOS EN C++

ARQUITECTURA DE SOFTWARE: MULTICAPA (N-CAPAS)

La arquitectura de software multicapa (o en N capas) es un enfoque estructurado que divide una aplicación en capas independientes, como presentación, lógica de negocio, acceso a datos y almacenamiento. Esta separación facilita el mantenimiento, la escalabilidad y la reutilización del código, al tiempo que promueve una organización clara del sistema. Aunque puede añadir complejidad innecesaria en proyectos pequeños, su uso es fundamental en aplicaciones empresariales, sitios web complejos y plataformas tecnológicas modernas.

[ARQUITECTURA DE SOFTWARE] ARQUITECTURA DE SOFTWARE: MULTICAPA (N-CAPAS)

ARQUITECTURA DE SOFTWARE: MICROSERVICIOS

La arquitectura de microservicios consiste en dividir una aplicación en servicios pequeños y autónomos que pueden ser desarrollados, desplegados y escalados de forma independiente. Aunque requiere una mayor inversión técnica y organizacional, permite construir sistemas flexibles, resilientes y listos para crecer. Es una solución efectiva cuando se busca escalar con rapidez y mantener agilidad en el desarrollo. 

[ARQUITECTURA DE SOFTWARE] ARQUITECTURA DE SOFTWARE: MICROSERVICIOS

APRENDIZAJE POR REFUERZO

El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning o RL) es una subdisciplina del aprendizaje automático donde un agente aprende a actuar en un entorno tomando decisiones que le permitan maximizar una recompensa acumulada. Este enfoque se basa en el principio de prueba y error y se inspira en cómo los humanos y animales aprenden de la experiencia.

[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] APRENDIZAJE POR REFUERZO