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La Inteligencia Artificial, conocida también como IA, es una rama de la tecnología que permite que las computadoras, sistemas y aplicaciones realicen tareas que antes requerían inteligencia humana. Idea principal: la IA no reemplaza totalmente al ser humano, sino que puede convertirse en una herramienta poderosa para aumentar la productividad, mejorar la toma de decisiones y crear nuevas oportunidades profesionales. ¿Por qué la IA es importante? La IA ayuda a procesar grandes cantidades de información en menos tiempo. Puede utilizarse en educación, salud, empresas, bancos, comercio electrónico, atención al cliente, análisis de datos y muchas otras áreas. Carreras profesionales relacionadas con IA Ingeniero de Machine Learning Diseña, entrena y despliega modelos de aprendizaje automático usando datos, algoritmos y plataformas en la nube. ...

iProject Partners se encuentra en la búsqueda de un Analista Senior BPM / Documentador para incorporarse a su equipo de trabajo en Santa Cruz, Bolivia . Esta es una excelente oportunidad para profesionales con experiencia en análisis funcional, documentación de procesos, metodologías BPMN y mejora continua. 📌 Cargo disponible Analista Senior BPM / Documentador ✅ Requisitos clave Experiencia en análisis funcional y procesos end-to-end. Conocimientos de metodología BPMN . Experiencia en descripción detallada de actividades del proceso. Elaboración de manuales de procedimiento. Manejo de matrices de oportunidades de mejora. Identificación de riesgos dentro de procesos organizacionales. Habilidad para documentar procesos complejos. Manejo de herramientas BPM como Bizagi Modeler u otras similares. Deseable conocimiento en procesos de industria de consumo masivo. Conocimientos en áreas como Comercial, Logística, Inventari...

¿Qué es la Normalización de Bases de Datos? Guía Fácil con Ejemplos La normalización de bases de datos es un proceso fundamental en el diseño de sistemas de información. Sirve para organizar correctamente los datos dentro de una base de datos, evitando repeticiones innecesarias, errores de actualización y problemas al momento de consultar la información. Cuando una base de datos no está bien normalizada, pueden aparecer datos duplicados, inconsistencias y dificultades para mantener la información actualizada. Por eso, aprender normalización es clave para estudiantes, programadores, analistas de sistemas y toda persona que trabaje con SQL, MySQL, SQL Server, PostgreSQL o cualquier gestor de bases de datos. Idea principal: normalizar una base de datos significa dividir la información en tablas bien organizadas, relacionadas entre sí, para evitar datos repetidos y mejorar la calidad del sistema. ¿Qué es la normalización? La norma...

La jugada de Lionel Messi contra el jugador argelino generó un fuerte debate entre hinchas, periodistas y especialistas en arbitraje. Muchos se preguntaron si la acción debió terminar en penal, tarjeta amarilla o incluso expulsión directa. Sin embargo, según las opiniones recopiladas por distintos analistas arbitrales, el debate principal no gira tanto sobre si era penal, sino sobre la sanción disciplinaria que correspondía: ¿amarilla, roja o solo falta? Resumen rápido: La mayoría de los análisis considera que la acción debía sancionarse como falta y, en varios criterios, con tarjeta amarilla para Messi . Algunos especialistas, en cambio, sostienen que era tarjeta roja directa por poner en riesgo la integridad del rival. Contexto de la jugada En la acción polémica, Messi llega tarde a disputar el balón y termina impactando al futbolista argelino. La imagen generó discusión porque se observa contacto con la pierna del rival y porque e...

Tipos de Datos en T-SQL: Guía Práctica para Diseñar Tablas en SQL Server Cuando se diseña una base de datos en SQL Server , una de las decisiones más importantes es elegir correctamente el tipo de dato para cada columna. Esta elección influye en el rendimiento, la precisión de los cálculos, la calidad de la información y la facilidad para hacer consultas, reportes y validaciones. En T-SQL no se debe guardar todo como texto ni usar números para datos que realmente no se calculan. Por ejemplo, un teléfono, un CI o un NIT no deberían ser almacenados como números, porque pueden tener guiones, ceros iniciales, extensiones o caracteres especiales. Regla de oro: elige el tipo de dato más específico posible. Usa números para datos que se calculan, texto para datos descriptivos, fechas para fechas reales y tipos exactos para dinero. 1. Tipos numéricos exactos Los tipos numéricos exactos se usan cuando el dato representa una cantidad prec...