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Big Data es un término relativamente nuevo y se le aplica a esas tecnologías que se encargan de recopilar, almacenar y procesar inmensidades de datos en tiempo real para poder ofrecer resultados claros para el ser humano. Un buen ejemplo de ello fue la victoria de Obama en 2012 gracias al Big Data. Actualmente en muchos casos estas grandes cantidades de datos se suelen procesar gracias Hadoop, un framework de procesamiento de Big Data, pero Apache Spark quiere hacerle frente y augura tener 100 veces mayor rapidez en cálculos en memoria y 10 veces más en disco. Spark es una plataforma de código abierto para el análisis y procesamiento de estas grandes cantidades de datos que puede ser usado en tres frecuentes lenguajes: Scala (en el lenguaje que está escrito Spark), Java y Python. Además incorpora una serie de herramientas integradas para el análisis como es la librería MLib (para implementar funciones cognitivas), el motor de gráficos GraphX, Shark (para procesar grandes consultas en SQL) y Spark Streaming para procesar en tiempo real grandes cantidades de datos entre clústeres. Un punto a favor que puede ayudar a dar el paso a alguna empresa que procesase estos datos tan grandes con Hadoop es que tiene una gran compatibilidad con este otro framework de procesamiento de Big Data. Spark no se limita a grandes equipos o CPDs, sino que lo podemos usar de forma más reducida en nuestro equipo y probar su funcionamiento con total libertad. Además para los que se quieran iniciar en la temática hay bastantes tutoriales que pueden servir de ayuda. Más información | Apache Spark Vía | Java Hispano

Los 10 libros más populares de Safari

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Los 10 libros más populares de Safari

Mucha gente usa Safari como librería técnica online ya que consta de casi 40.000 volúmenes. ¿Ahora bien cuales son los libros más consultados?. Esta es una pregunta interesante ya que nos indica en que situación se encuentran las diferentes tecnologías dentro de la comunidad TIC. Vamos a presentar los diez libros más consultados de la librería y que tecnologías abordan.

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Dos cursos en vídeo: Aplicaciones distribuidas y Python para científicos

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Dos cursos en vídeo: Aplicaciones distribuidas y Python para científicos

De lo que más nos sentimos orgullosos en GenbetaDev es de nuestra comunidad de lectores y su actividad constante en cada uno de los artículos que publicamos.

Gracias a dos de ellos – Manuel Velando y Fran Navarro – hoy puedo compartir dos excelentes cursos en vídeo online sobre “Desarrollo de Aplicaciones Distribuidas” y “Python para científicos e ingenieros

Creo que nadie mejor que ellos para presentar estos recursos de formación.

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Convirtiéndote en un experto en tecnologías de Google Cloud Platform

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Convirtiéndote en un experto en tecnologías de Google Cloud Platform

Siguiendo nuestro recorrido sobre propuestas de formación para programadores hemos tenido la oportunidad de hablar con Ignacio Coloma (CTO de Extrema Sistemas). En esta entrevista nos cuenta en profundidad cómo van a ser los primeros cursos que impartirán con certificación de Google Cloud que de forma pionera en Europa va a llevar a cabo desde Extrema Sistemas en su área de formación. Hasta este año estos cursos de Google se hacían internamente y bajo invitación.

Hablamos con él sobre qué tecnologías cubre de Google Cloud Platform y sus posibilidad en el ámbito profesional, además de ver cómo puede conseguir un programador un certificación hasta hace poco exclusiva para los propios ingenieros de Google, Google Cloud Platform Qualified Developer.

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Lista por comprensión

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Lista por comprensión

¿Recuerdan de las definiciones matemáticas de por ejemplo números pares o múltiplos que veíamos en la escuela? por ejemplo la definición de los números pares mayores a 10 sería así:

s = { 2 * x | x € N, 2 * x > 10 }

Esto se lee como los números pares (2*x) que pertenecen (€) a los números naturales (N) y que sean mayores que 10. La parte anterior al separador se llama la función de salida, x es la variable, N es el conjunto de entrada y 2 * x > 10 es el predicado.

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Python es ya el lenguaje de introducción más popular en las universidades norteamericanas

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Python es ya el lenguaje de introducción más popular en las universidades norteamericanas

Había hecho mis pinitos con Basic pero servidor aprendió a programar realmente en Pascal en el primer curso de la carrera de Informática. Luego, en segundo, llegaron C y C++. Como yo, muchos otros miles de informáticos y desarrolladores formados a finales de los 90s y principios de este (decepcionante) siglo. No hace mucho tiempo pero parece el pleistoceno. Hoy Pascal es poco menos que una lengua muerta y en Estados Unidos Python es ya el lenguaje más utilizado en las principales universidades para enseñar a programar.

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Pliegues, una forma de encapsular las iteraciones en listas

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Pliegues, una forma de encapsular las iteraciones en listas

Es muy común que trabajemos con listas y también es muy común que tengamos que recorrerlas para obtener un valor. Por ejemplo si queremos el promedio de una lista de números, debemos sumar todos los números para luego dividirlos por la cantidad.

Este es un patrón muy común y por lo tanto en Haskell nos brinda unas cuantas funciones muy útiles para encapsular este comportamiento. Estas funciones son llamadas pliegues (o folds en ingles).

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Apache Spark con su release 1.0 pretende ser el más rápido con Big Data

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Apache Spark con su release 1.0 pretende ser el más rápido con Big Data

Big Data es un término relativamente nuevo y se le aplica a esas tecnologías que se encargan de recopilar, almacenar y procesar inmensidades de datos en tiempo real para poder ofrecer resultados claros para el ser humano. Un buen ejemplo de ello fue la victoria de Obama en 2012 gracias al Big Data.

Actualmente en muchos casos estas grandes cantidades de datos se suelen procesar gracias Hadoop, un framework de procesamiento de Big Data, pero Apache Spark quiere hacerle frente y augura tener 100 veces mayor rapidez en cálculos en memoria y 10 veces más en disco.

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Django 1.4 Liberado

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Django 1.4 Liberado

addEventListener('load', function (event) { prettyPrint() }, false);

La Django Software Foundation ha liberado la versión 1.4 del más famoso (y usado) framework de desarrollo web bajo Python Django 1.4. En esta nueva versión ya no se soporta más la versión 2.4 de Python y la nueva versión mínima de para utilizar el framewrork es la 2.5

Asimismo la DFS (Django Software Foundation) ha anticipado que la versión 1.5 solo soportará Python 2.6 en su camino de soportar Python 3. La nueva versión incorpora nuevas features así como incompatibilidades con versiones anteriores del framework.

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