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Autor María Pérez Marqués |
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Título : Big data : Técnicas, herramientas y aplicaciones Tipo de documento: texto impreso Autores: María Pérez Marqués, Autor Editorial: México : Alfaomega Grupo Editor Fecha de publicación: 2015 Número de páginas: xiv, 339 p Il.: il. Dimensiones: Rústica ISBN/ISSN/DL: 978-607-622-450-2 Nota general: Incluye índice Idioma : Español (spa) Palabras clave: PROCESAMIENTO DE DATOS, ANÁLISIS DE DATOS, APLICACIONES INFORMÁTICAS, HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS Clasificación: 005.74 - Programación de computación, programas, datos - Datos en sistemas de computadores - Archivos de datos y bases de datos Resumen: 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 datosNota de contenido: Contenido: Capítulo 1. Conceptos de Big Data. // Capítulo 2. Componentes de una plataforma de Big Data. // Capítulo 3. Big Data con herramientas de IBM. // Capítulo 4. Big Data con herramientas de Oracle. // Capítulo 5. Big Data con herramientas de Microsoft. // Capítulo 6. Hive, Pig, Oozie, MapReduce y Excel en HDInsight. // Capítulo 7. Business intelligence y Big Data con Microsoft SQL Server. // Capítulo 8. Herramientas de Big Data en SAS Big data : Técnicas, herramientas y aplicaciones [texto impreso] / María Pérez Marqués, Autor . - México : Alfaomega Grupo Editor, 2015 . - xiv, 339 p : il. ; Rústica.
ISBN : 978-607-622-450-2
Incluye índice
Idioma : Español (spa)
Palabras clave: PROCESAMIENTO DE DATOS, ANÁLISIS DE DATOS, APLICACIONES INFORMÁTICAS, HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS Clasificación: 005.74 - Programación de computación, programas, datos - Datos en sistemas de computadores - Archivos de datos y bases de datos Resumen: 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 datosNota de contenido: Contenido: Capítulo 1. Conceptos de Big Data. // Capítulo 2. Componentes de una plataforma de Big Data. // Capítulo 3. Big Data con herramientas de IBM. // Capítulo 4. Big Data con herramientas de Oracle. // Capítulo 5. Big Data con herramientas de Microsoft. // Capítulo 6. Hive, Pig, Oozie, MapReduce y Excel en HDInsight. // Capítulo 7. Business intelligence y Big Data con Microsoft SQL Server. // Capítulo 8. Herramientas de Big Data en SAS Reserva
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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado 00007103 005.74/P438/Ej: 1 Libro Biblioteca Principal -Medellín Colección General Disponible 00007104 005.74/P438/Ej: 2 Libro Biblioteca Principal -Medellín Colección General Disponible
Título : Control de calidad : Técnicas y herramientas Tipo de documento: texto impreso Autores: María Pérez Marqués, Autor Mención de edición: 1a ed Editorial: México : Alfaomega Grupo Editor Fecha de publicación: 2016 Número de páginas: 294 p Il.: il. Dimensiones: Rústica ISBN/ISSN/DL: 978-958-778-165-6 Nota general: Incluye índice Idioma : Español (spa) Palabras clave: CONTROL DE CALIDAD, ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD, GESTIÓN DE LA CALIDAD, MODELOS DE CALIDAD, CONTROL DE PROCESOS, SISTEMAS AUTOMATIZADOS, DISEÑO DE EXPERIMENTOS Clasificación: 658.562 – Administración general – Administración de la producción – Control y empaque de productos – Control de calidad Resumen: Este libro presenta una panorámica sobre los métodos y las herramientas más utilizadas actualmente en calidad. Todas las metodologías actuales sobre calidad, incluida la metodología Seis Sigma, inciden en la consideración de la calidad como un todo que involucra a la organización completa, incluidos los recursos humanos y los sistemas.
Debemos alejarnos de la idea del clásico departamento de calidad con recursos humanos dedicados solo a esa tarea. La calidad es un todo global que afecta continuamente a la organización completa con sus recursos humanos y materiales.
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.
Todos los temas se ilustran con las herramientas cuantitativas adecuadas y su implementación práctica a través de dos paquetes de software muy potentes en calidad como son SAS y STATGRAPHICS CENTURIONota de contenido: Contenido: Capítulo 1. El proceso de control de calidad. Metodologías. // Capítulo 2. Modelización de las características de calidad. Factores que afectan a la calidad. // Capítulo 3. Métodos automatizados para la modelización de las características de calidad. // Capítulo 4. Control en el proceso de calidad. // Capítulo 5. Métodos automatizados en el control de procesos. // Capítulo 6. Calidad y diseño de experimentos. Diseños unifactoriales. // Capítulo 7. Calidad y diseño de experimentos. Diseños multifactoriales. // Capítulo 8. Calidad y diseños factoriales fraccionarios. Superficies de respuesta. // Capítulo 9. Metodología Seis Sigma para el control de calidad. Control de calidad : Técnicas y herramientas [texto impreso] / María Pérez Marqués, Autor . - 1a ed . - México : Alfaomega Grupo Editor, 2016 . - 294 p : il. ; Rústica.
ISBN : 978-958-778-165-6
Incluye índice
Idioma : Español (spa)
Palabras clave: CONTROL DE CALIDAD, ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD, GESTIÓN DE LA CALIDAD, MODELOS DE CALIDAD, CONTROL DE PROCESOS, SISTEMAS AUTOMATIZADOS, DISEÑO DE EXPERIMENTOS Clasificación: 658.562 – Administración general – Administración de la producción – Control y empaque de productos – Control de calidad Resumen: Este libro presenta una panorámica sobre los métodos y las herramientas más utilizadas actualmente en calidad. Todas las metodologías actuales sobre calidad, incluida la metodología Seis Sigma, inciden en la consideración de la calidad como un todo que involucra a la organización completa, incluidos los recursos humanos y los sistemas.
Debemos alejarnos de la idea del clásico departamento de calidad con recursos humanos dedicados solo a esa tarea. La calidad es un todo global que afecta continuamente a la organización completa con sus recursos humanos y materiales.
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.
Todos los temas se ilustran con las herramientas cuantitativas adecuadas y su implementación práctica a través de dos paquetes de software muy potentes en calidad como son SAS y STATGRAPHICS CENTURIONota de contenido: Contenido: Capítulo 1. El proceso de control de calidad. Metodologías. // Capítulo 2. Modelización de las características de calidad. Factores que afectan a la calidad. // Capítulo 3. Métodos automatizados para la modelización de las características de calidad. // Capítulo 4. Control en el proceso de calidad. // Capítulo 5. Métodos automatizados en el control de procesos. // Capítulo 6. Calidad y diseño de experimentos. Diseños unifactoriales. // Capítulo 7. Calidad y diseño de experimentos. Diseños multifactoriales. // Capítulo 8. Calidad y diseños factoriales fraccionarios. Superficies de respuesta. // Capítulo 9. Metodología Seis Sigma para el control de calidad. Reserva
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