Mapa conceptual unidad ii
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Los datos son representaciones alfabéticas, numéricas o especiales que se transforman para capturar y registrar información de manera que facilite la toma de decisiones. Los datos procesados se caracterizan por ser exactos, confiables, oportunos y relevantes, y pueden almacenarse de forma independiente, distribuida o centralizada a través de computadoras interconectadas.
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9.1 shm
This document discusses simple harmonic motion (SHM). SHM occurs when an object experiences a restoring force proportional to its displacement from equilibrium. This results in sinusoidal oscillations described by x(t) = Acos(ωt + φ), where A is amplitude, ω is angular frequency, and φ is the phase. SHM includes examples like a mass on a spring and a simple pendulum. The relationships between displacement, velocity, acceleration, period, frequency, and energy in SHM systems are explored.
Learn in action
The document discusses how school should focus more on practical skills like critical thinking, collaboration, communication and problem solving. These skills are needed for success in life and are not always taught effectively in traditional school. It suggests using a project-based learning approach where students work on real-world projects to deepen their knowledge and build skills they will need for the future in the modern world. The 21st century skills listed are collaboration, critical thinking, problem solving, creativity, leadership, communication, technology and career skills.
Unidad 2
El documento describe el organismo gubernamental encargado de evaluar y acreditar las carreras universitarias en Ecuador, el Consejo de Evaluación, Acreditación y Aseguramiento de la Calidad de la Educación Superior (CEAACES). El CEAACES comenzará a evaluar carreras de medicina, derecho y educación usando exámenes de fin de carrera y renovando la acreditación cada cinco años. El objetivo es elevar la calidad de las carreras para mejorar la educación superior y contribuir al desarrollo del país.
Escala 1
El documento describe diferentes tipos de escalas de calificación, incluyendo escalas numéricas, gráficas y descriptivas. Explica que las escalas de calificación determinan con precisión los logros de aprendizaje de los estudiantes mediante asignación de notas o descripciones. También proporciona ejemplos de escalas de calificación numéricas utilizadas en Colombia, Ecuador y Cuba.
shortCV2015
Dr. Vivian Elena Reigosa-Crespo es una investigadora sénior y directora de investigación en neurociencia aplicada en el Centro Cubano de Neurociencias. Sus áreas de investigación incluyen la cognición matemática y la discalculia del desarrollo, así como el desarrollo de nuevos tratamientos para trastornos neurodesarrollistas. Ha publicado numerosos artículos y capítulos de libros sobre estos temas.
Kubernetes: Wie Chefkoch.de mit Containern arbeitet
Container erfreuen sich in letzter Zeit enormer Beliebtheit, da sie Systemadministratoren und Entwicklern eine einfache und gemeinsame Verwaltung Ihrer Infrastruktur ermöglichen. Je nachdem wie die Systemlandschaft aufgebaut ist und wie viel Traffic sie bedienen muss, reicht ein einfaches „docker build + docker run“ aber nicht mehr, um die Container in allen Lebensphasen einer Anwendung verwenden zu können. In diesem Vortrag möchte ich zeigen, weshalb wir uns bei Chefkoch.de deshalb für die Einführung des Orchestrierungs-Tools Kubernetes entschieden haben und wie wir damit Container sowohl in der Entwicklung als auch in allen Testphasen und letztendlich auch in Produktion verwenden.
calidad de los sistemas de informacion
Este documento presenta la asignatura "Calidad en los Sistemas de Información" que forma parte de la carrera de Ingeniería Informática. Introduce conceptos clave de calidad como definición, control de calidad, calidad de sistemas de información e importancia de la calidad. Explica los objetivos generales del curso y la unidad 1 que cubre conceptos básicos de calidad como definición, quien define la calidad e importancia de la calidad en un mundo globalizado.
Best Practices for Using Apache Spark on AWS
Organizations need to perform increasingly complex analysis on data — streaming analytics, ad-hoc querying, and predictive analytics — in order to get better customer insights and actionable business intelligence. Apache Spark has recently emerged as the framework of choice to address many of these challenges. In this session, we show you how to use Apache Spark on AWS to implement and scale common big data use cases such as real-time data processing, interactive data science, predictive analytics, and more. We will talk about common architectures, best practices to quickly create Spark clusters using Amazon EMR, and ways to integrate Spark with other big data services in AWS.
Learning Objectives:
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• How to deploy and tune scalable clusters running Spark on Amazon EMR.
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Este documento describe la evolución de las generaciones de computadoras desde la primera generación en 1946 hasta la actualidad. Comienza con las primeras computadoras basadas en tubos de vacío y válvulas, luego pasa a las generaciones posteriores que utilizaron transistores, circuitos integrados y memorias de estado sólido. También cubre las partes principales de hardware y software de una computadora moderna y su importancia para el procesamiento de datos y áreas administrativas.
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