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dc.contributor Baltazar Vilchis, Carlos Alberto
dc.contributor Evangelista Nava, Elizabeth
dc.contributor Martínez Garduño, Yenit
dc.contributor Garduño Martínez, Alberto
dc.contributor.author Aguilar Aguilar, Irving Daniel
dc.contributor.author Cuevas Cruz, Fátima
dc.contributor.author Duran Martínez, Pedro
dc.contributor.author García Carmen, Esmeralda
dc.contributor.author Hernández Romero, Ana Aletvia
dc.contributor.author Mateos Casimiro, Efraín
dc.contributor.author Ortega Sánchez, Juan Ignacio
dc.contributor.author Retana Contreras, José Eduardo
dc.contributor.author Ruiz Macedonio, Julia Jimena
dc.contributor.author Segundo Romero, Cristian
dc.contributor.author Solís Colin, Iván
dc.contributor.author Ugalde Zaldivar, Juan Pablo
dc.contributor.author Vázquez Clemente, Brenda
dc.contributor.author Vázquez Ramírez, Alfredo
dc.contributor.author Yépez Martínez, Diego Mauricio
dc.date.accessioned 2023-02-16T04:54:10Z
dc.date.available 2023-02-16T04:54:10Z
dc.date.issued 2022-12-31
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/137910
dc.description.abstract Las tecnologías de información han evolucionado hasta el grado de permitir que las máquinas realicen procesos simulando sistemas de información administrativos, se pretende que los alumnos aprendan a través de casos prácticos cuales son las herramientas y técnicas computacionales-administrativas avanzadas para el control de grandes cantidades de datos. La Unidad de Aprendizaje “Gestión y Análisis de Big Data” tiene la finalidad de desmenuzar macrodatos, datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala como un concepto que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes. Por lo anterior la presente Unidad de Aprendizaje pretende diseñar y justificar el aseguramiento de la integridad y confidencialidad de la información por medio de herramientas como ingeniería de software, ciberseguridad, sistemas distribuidos para desarrollar proyectos que incrementen la seguridad y productividad de los sistemas de información de una organización. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Centro Universitario UAEM Atlacomulco es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 es
dc.subject ANTOLOGÍA, GESTIÓN Y ANÁLISIS, BIG DATA, LIAD6, 2022A es
dc.subject.classification CIENCIAS SOCIALES es
dc.title ANTOLOGÍA GESTIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA LIAD6 2022-A es
dc.type Antología es
dc.provenance Académica es
dc.road Verde es
dc.organismo Centro Universitario UAEM Atlacomulco es
dc.ambito Local es
dc.cve.CenCos 30101 es
dc.cve.progEstudios 35 es
dc.relation.vol 1


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Visualización del Documento

  • Título
  • ANTOLOGÍA GESTIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA LIAD6 2022-A
  • Autor
  • Aguilar Aguilar, Irving Daniel
  • Cuevas Cruz, Fátima
  • Duran Martínez, Pedro
  • García Carmen, Esmeralda
  • Hernández Romero, Ana Aletvia
  • Mateos Casimiro, Efraín
  • Ortega Sánchez, Juan Ignacio
  • Retana Contreras, José Eduardo
  • Ruiz Macedonio, Julia Jimena
  • Segundo Romero, Cristian
  • Solís Colin, Iván
  • Ugalde Zaldivar, Juan Pablo
  • Vázquez Clemente, Brenda
  • Vázquez Ramírez, Alfredo
  • Yépez Martínez, Diego Mauricio
  • Director(es) de tesis, compilador(es) o coordinador(es)
  • Baltazar Vilchis, Carlos Alberto
  • Evangelista Nava, Elizabeth
  • Martínez Garduño, Yenit
  • Garduño Martínez, Alberto
  • Fecha de publicación
  • 2022-12-31
  • Editor
  • Centro Universitario UAEM Atlacomulco
  • Tipo de documento
  • Antología
  • Palabras clave
  • ANTOLOGÍA, GESTIÓN Y ANÁLISIS, BIG DATA, LIAD6, 2022A
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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