Tapa blanda

Alfaomega Grupo Editor S.a De C.v.

Office 2013. A través de ejemplos

Windows 10 es la nueva versión del sistema operativo de Microsoft, el único para todas las plataformas. Se ejecuta en smartphones, PC, tabletas, móviles, consolas y hasta en las computadoras más potentes con interfaz única. De esta forma, Windows se concentra en un solo entorno de desarrollo. El libro comienza presentando las novedades de Windows 10, así como los requisitos y la instalación del sistema. A continuación, se profundiza en el nuevo panel de configuración, en el que se detallan las diferentes categorías para una administración rápida y sencilla. Los temas siguientes, que presentan la mayoría de las novedades en Windows 10, abordan la administración de las cuentas de usuario, los perfiles, el escritorio, el panel de control y el nuevo explorador de Windows. Tomado de: http://bit.ly/2ta3XpE.

Windows 10. Práctico

Con la ayuda de este libro, a través de ejemplos totalmente resueltos, el lector profundizará en el descubrimiento e interpretación de la información contenida en grandes conjuntos de datos. Se trata de exponer, con sencillez y mediante una metodología interactiva, los conceptos de minería de datos e inteligencia de negocios. Este libro analiza las herramientas más habituales y las posibilidades que ofrecen SAS, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS e IBM SPSS Modeler.La minería de datos consiste en analizar e interpretar de forma automática comportamientos, patrones, tendencias, asociaciones, predicciones y otras características del conocimiento inmerso en los datos. Las grandes cantidades de datos de que se disponen en la actualidad nos obligan a extraer de un modo automatizado la información clave contenida en ellos. Para lograrlo, se utilizan herramientas informáticas que soportan técnicas especializadas, estas técnicas constituyen la minería de datos.

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Minería de datos a través de ejemplos

La inteligencia de negocios (Business Intelligence) tiene como finalidad esencial extraer el conocimiento contenido en la información. Hoy día se trabaja con gran cantidad de datos y no es fácil analizarlos de modo óptimo. El proceso de extracción del conocimiento a través de los datos exige el uso de determinadas técnicas que nos van a permitir extraer perfiles, realizar segmentaciones, modelizar el riesgo, pronosticar ventas, ingresos y otras magnitudes a través de modelos predictivos y, en definitiva, ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales.  Este libro recorre las técnicas habituales en inteligencia de negocios, así como las herramientas más modernas que las implementan, incluyendo las aplicaciones de IBM, SAS y Microsoft. Para cada técnica se describen someramente los fundamentos metodológicos y se presentan ejemplos prácticos resueltos con el software adecuado.

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Business intelligence.. Técnicas, herramientas y aplicaciones

En la era de grandes conjuntos de datos, procedentes de diversos orígenes, en formatos variados y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo, las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo ordenado de estos volúmenes, con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos. Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop. Se describen y analizan estas herramientas de Big Data que implementan SAS, IBM, Microsoft y Oracle, para extraer el conocimiento contenido en los datos. Ventajas: · Los principales comandos Conozca: · Las herramientas de BIG DATA, que utilizan tecnologías multinúcleo para ofrecer mayor capacidad de procesamiento a través de altas prestaciones, en base de datos y de análisis en memoria que ofrecen un mayor conocimiento más rápidamente de grandes volúmenes de datos y flujo de datos, independientemente de los formatos y las fuentes de los orígenes de datos. Aprenda: ·Que con las herramientas de BIG DATA se puede procesar información online proveniente de múltiples orígenes (redes sociales o grandes bases de datos no estructuradas), · A tratar los datos de múltiples fuentes y formatos, ya sean texto, datos, imágenes o mezcla de todo ello. Actualmente es posible. Desarrolle sus habilidades para: · Implementar herramientas de BIG DATA en la forma que mejor se adapte a las necesidades de los usuarios. · Superar con éxito el desafío del análisis de la información, dada la capacidad de almacenar cualquier cosa, lo que están generando datos como nunca antes en la historia

E-book big data - técnicas, herramientas y aplicaciones

En este libro se incide especialmente en las distintas fases de la metodología Seis Sigma profundizando en las técnicas cuantitativas para establecer un sistema de calidad total. A lo largo de los distintos capítulos se explican las fases Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar describiendo e ilustrando con ejemplos las técnicas más relevantes que hay que tener en cuenta en cada fase. Todos estos temas se ilustran con las herramientas cuantitativas adecuadas y su implementación práctica a través del software MINITAB. Las rúbricas más importantes del contenido son las siguientes: Control de calidad y metodología seis sigma. Identificación de los factores que afectan a la calidad Diagrama causa-efecto Diagrama de Pareto o análisis a-b-c Gráficos de control Diagrama de flujo de los procesos Gráficos de tendencia Herramientas útiles en la mejora y el aseguramiento de la calidad La metodología seis sigma Fundamento estadístico de seis sigma Herramientas en seis sigma La fase definir de seis sigma con MINITAB MINITAB y los diagramas de flujo MINITAB y los diagramas de Ishikawa MINITAB y los diagramas de Pareto Fase medir en la metodología seis sigma. Exploración de datos Fase medir en MINITAB. Análisis exploratorio de datos. MINITAB y los gráficos exploratorios Fase medir en MINITAB: normalidad Fase medir: fiabilidad de sistemas y fallos Fases analizar en seis sigma. Aplicaciones con MINITAB Contrastes de hipótesis Intervalos de confianza Intervalos de confianza en MINITAB con herramientas de análisis Test de hipótesis en MINITAB con herramientas de análisis Análisis de la capacidad de un proceso MINITAB y el análisis de la capacidad Fase mejorar en seis sigma. Regresión y diseño de experimentos. Fase mejorar y modelos de relación y asociación Modelo de regresión lineal múltiple Modelos de regresión con series temporales Modelos del análisis de la varianza Fase controlar en seis sigma. Control de procesos Gráficos de control Modelo de Shewhart para gráficos de control Modelo de los límites probabilísticos para los gráficos de control Fase controlar. Gráficos de control por variables. Aplicaciones con MINITAB Control por variables y por atributos Gráficos de control para medidas individuales MINITAB y los gráficos de control por variable Fase controlar. Gráficos de control por atributos. Aplicaciones con MINITAB Diagrama de control para el porcentaje o fracción de unidades defectuosas. Diagrama p Diagrama de control del número de unidades defectuosas. Diagrama "np" Diagrama de control del número de defectos o diagrama c Diagrama de control del número de defectos por unidad o diagrama u MINITAB y los gráficos de control por atributos Fase controlar en seis sigma. Gráfico de control de suma acumulativa Análisis de la capacidad de un proceso MINITAB y los gráficos CUSUM, MA y EWMA Fase controlar. Muestreo de aceptación. Aplicaciones con MINITAB Muestreo de aceptación lote por lote Planes de muestreo simples por atributos Inspección rectificadora, calidad media de salida e inspección total media Muestreo doble, múltiple y secuencial Planes de muestreo en cadena Muestreo continuo Muestreo de aceptación por variables Planes de la fracción no conforme MINITAB y el muestreo de aceptación por atributos MINITAB y el muestreo de aceptación por variables

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Metodología seis sigma para el control de calidad aplicaciones con minitab

E-book excel 2013 en profundidad

E-book microsoft access 2013 - en profundidad

Con la ayuda de este libro, a través de ejemplos totalmente resueltos, el lector profundizará en el descubrimiento e interpretación de la información contenida en grandes conjuntos de datos. Se trata de exponer, con sencillez y mediante una metodología interactiva, los conceptos de minería de datos e inteligencia de negocios. Este libro analiza las herramientas más habituales y las posibilidades que ofrecen SAS, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS e IBM SPSS Modeler.

E-book minería de datos a través de ejemplos

En este libro se trata una amplia tipología de modelos econométricos avanzados, entre los que destacan los modelos de variable dependiente limitada, elección discreta, recuento, censurados, truncados y de selección muestral. También se desarrollan los modelos de ecuaciones simultáneas, los modelos no lineales, los modelos multivariantes de series temporales, los modelos con datos de panel y la teoría de raíces unitarias y modelos cointegrados. En los últimos capítulos se abordan los problemas de diagnosis más típicos a comprobar en todo modelo econométrico, los modelos del análisis de la varianza y la covarianza simple y múltiple, el modelo lineal general GLM y los modelos mixtos.Los modelos econométricos multiecuacionales se caracterizan por la presencia de varias ecuaciones para estimar simultáneamente. Se trata por tanto de una generalización de los modelos uniecuacionales al campo de los sistemas de ecuaciones. En este libro se tratan los modelos lineales multiecuacionales en ecuaciones simultáneas, incorporándose la teoría de la identificación de modelos y las técnicas avanzadas de estimación (MCI, MC2E, MC3E, RANR, SUR, etc.). También se abordan los modelos multivariantes de series temporales (VAR, VARX, VARMA, BVAR, VEC, etc.) tratándose la teoría de la cointegración desde la óptica multiecuacional. Asimismo, se tratan en profundidad los modelos econométricos con datos de panel, tanto estáticos como dinámicos, contemplando a su vez los modelos estáticos y dinámico así como la teoría de las raíces unitarias y la cointegración en paneles. También se profundiza en los modelos uniecuacionales y multiecuacionales no lineales y los modelos ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, GLM y Modelos Mixtos.Todo el desarrollo de ejercicios prácticos se realiza utilizándo el software STATA, uno de los más actual del mercado adecuado para estas tareas econométricas no triviales.

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Econometría avanzada con stata. Conceptos y ejercicios resueltos

Con la ayuda de este libro, a través de ejemplos totalmente resueltos, el lector profundizará en el descubrimiento e interpretación de la información contenida en grandes conjuntos de datos, se recorren las técnicas habituales en inteligencia de negocios, así como las herramientas más modernas que las implementan, incluyendo las aplicaciones de IBM, SAS y Microsoft. Para cada técnica se describen los fundamentos metodológicos y se presentan ejemplos prácticos resueltos con el software adecuado.

E-book business intelligence - técnicas herramientas y aplicaciones

En el libro se tratan especialmente las técnicas cuantitativas para la calidad total. Comienza con la identificación de los factores que afectan a la calidad y las herramientas adecuadas para ello; y a continuación, se estudia en profundidad el control de procesos y su implementación práctica a través de los gráficos de control. La siguiente tarea es abordar las técnicas de diseño de experimentos y su incidencia fundamental en el establecimiento de un sistema de calidad total. Finalmente, se hace hincapié en otro de los pilares básicos de la calidad total como es el muestreo de aceptación. Se cierra el contenido con un análisis sobre la metodología Seis Sigma. Tomado de: http://bit.ly/2sbRWCN.

Control de calidad. Técnicas y herramientas

Microsoft access 2013 en profundidad

Este libro pretende iniciar al lector en el diseño de bases de datos y su administración y gestión básica a través del software ORACLE, uno de los sistemas gestores de bases de datos más potentes del mercado; y además, introducirle en el trabajo con el lenguaje relacional SQL y con SQL*Plus.  Primero, se explican los conceptos esenciales y las características de las bases de datos relacionales, así como su diseño ordenado. A continuación, se analizan la creación de tablas, el uso de restricciones de integridad e índices, la normalización de las bases de datos y la inserción de datos en las tablas. Se incide especialmente tanto en los elementos del lenguaje SQL de Oracle (formatos, tipos de datos, operadores y funciones), como en el lenguaje de consulta de datos, las consultas multitabla y las consultas resumen. Finalmente, se desarrollan las subconsultas, el uso avanzado de funciones y variables, y las funciones de conversión y transformación.  Con este libro el lector aprenderá a manejar las técnicas para el diseño de una base de datos relacional. Las tareas se ilustran con ejercicios prácticos para hacer más comprensible el trabajo con bases de datos.

Administración básica de bases de datos con oracle 12c sql.

Windows 10 es la nueva versión del sistema operativo de Microsoft, el único para todas las plataformas. Se ejecuta en smartphones, PC, tabletas, móviles, consolas y hasta en las computadoras más potentes con interfaz única. De esta forma, Windows se concentra en un solo entorno de desarrollo.  El libro comienza presentando las novedades de Windows 10, así como los requisitos y la instalación del sistema. A continuación, se profundiza en el nuevo panel de configuración, en el que se detallan las diferentes categorías para una administración rápida y sencilla. Los temas siguientes, que presentan la mayoría de las novedades en Windows 10, abordan la administración de las cuentas de usuario, los perfiles, el escritorio, el panel de control y el nuevo explorador de Windows.  El siguiente bloque de contenido se ocupa del Administrador de tareas, de los procesos y rendimiento del sistema, de la administración de equipos, discos y copias de seguridad. Posteriormente, se continúa con el tratamiento del software y del hardware, y con el uso de las herramientas administrativas. Por último, se dedica especial atención a la administración de la seguridad y la privacidad, así como a la administración de redes.  La exposición del contenido se acompaña de imágenes ilustrativas de las tareas que se analizan en cada momento, buscando presentar un texto claro, conciso y efectivo en el aprendizaje de Windows 10.