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SAS Analytics y Enterprise

sas bannerSAS es la compañía líder de software, a través de soluciones innovadoras ayuda a sus clientes en más de 70.000 instalaciones a incrementar su rendimiento y toma de decisiones de una manera más rápida, mediante sus programas, para hablar de manera específica uno de estos es SAS Enterprise Miner.

SAS Enterprise Miner es una solución para crear modelos predictivos, descriptivos y precisos sobre grandes volúmenes de datos por medio de diferentes fuentes, ofrece muchas características y funciones para los analistas de negocio permitiendo que puedan modelar datos.

SAS Enterprise Miner proporciona una visión que impulsa una mejor toma de decisiones, puede agilizar el proceso de minería de datos para desarrollar de manera rápida modelos, permitiendo comprender las relaciones claves y encontrar los patrones más importantes.

sas minerAhora bien en relación a los beneficios, SAS Enterprise Miner permite construir mejores modelos con las mejores herramientas, acortando el tiempo de desarrollo, también posee un esquema interactivo para producir óptimos resultados, tiene las técnicas de modelado más predictivos que cualquier otro paquete de minería de datos comercial no ofrece.

Siguiendo el mismo orden de ideas SAS Enterprise Miner permite capacitar a los usuarios de negocio. Los usuarios de negocios y expertos en la materia con conocimientos estadísticos limitados pueden generar sus propios modelos utilizando SAS Rapid Predictive Modeler, que posee una interfaz gráfica de usuario fácil de utilizar, los resultados analíticos se muestran a través de gráficos que sirven para la toma de decisiones.

Por otra parte permite compartir resultados fiables, creando mejores modelos de rendimiento utilizando algoritmos y métodos innovadores específicos de la industria, permite comprobar los resultados con las métricas de evaluación y validación, se pueden realizar predicciones y estadísticas de evaluación de los modelos construidos con diferentes enfoques.

También, existe un código de puntuación el cual se genera automáticamente para todas las etapas de desarrollo del modelo, eliminando de esta manera los errores potencialmente costosos derivados de la reescritura y la conversión de código realizada de manera manual. Puede incrustar el código de puntuación en sus procesos de negocio, desplegarlo en tiempo real o por lotes dentro del entorno SAS, en la web y directamente en las bases de datos relacionales. Esto con el fin de ahorrar tiempo y producir resultados más precisos.

Con respecto a las características de SAS Enterprise Miner, se pueden mencionar las siguientes:

  • Fácil de usar.
  • Procesamiento por lotes.
  • Preparación de datos, el resumen y la exploración.
  • El modelo predictivo y descriptivo.
  • La integración de código abierto.
  • Prestaciones de alto rendimiento.

Para finalizar, las empresas de hoy utilizan cada vez más los datos para la toma decisiones. Especialmente con la afluencia de grandes volúmenes de datos, la importancia del análisis de estos puede mejorar cada dimensión de la empresa. Los analistas son los encargados de realizar estas tareas con el software estadístico avanzado, y es por ello que es bastante recomendable hacer uso de estos programas.


Referencias

Consultados el día 21 de abril de 2015 de la WWW:

Rocha Roberto

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Orange

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Orange, uno de los sistemas de Data Mining (Minería de Datos) con más crecimiento en el mundo, no sólo por su desarrollo bajo código abierto y por su disponibilidad para ser usado ya sea por principiantes en el área de la minería de datos o por expertos en el área en múltiples sistemas operativos, se encuentra en el tope de la lista de las herramientas de más útiles en la actualidad.

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Su curva de aprendizaje, funcionamiento y acceso intuitivo ayudan en optimizar la forma en cómo el desarrollo del software puede ser mejorado y optimizado como también canalizar a sus desarrolladores en cuales cambios podrían hacer para ofrecer a sus clientes mejores formas de consultas de datos.

El desarrollo y la programación de Orange se puede realizar bajo 2 ambientes, uno visual (GUI) y otro bajo el lenguaje de Python (actualmente Python 2.x) directamente. La versión Orange3, aún en desarrollo (basada en Python 3) y disponible en GitHub nos ofrece múltiples mejoras por alcanzar además de mejoramientos en su rendimiento.

Orange cuenta con un sistema de módulos o Addons que nos extienden las posibilidades de su uso. Desde análisis de Redes, bioinformática y texto simple, hasta modelo de mapas e Inteligencia Artificial.

Basándonos en los estudios realizados por Orange podríamos crear sistemas estadísticos y de análisis del desarrollo de la data para predecir las tendencias del mismo y ajustar el sistema a los cambios futuros, estudiar el flujo de data y optimizar enrutamiento de los datos entre otras mejoras que nos ofrece la aplicación.

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Referencias

Consultado el día 29 de abril de 2015 de la WWW:

http://orange.biolab.si

Alvarado Luis

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Microestrategy Data Mining Services

microstrategyMicroStrategy Data Mining Services forma parte de la plataforma de inteligencia empresarial (BI, Business Intelligence) de la empresa MicroStrategy. Este componente permite reconocer patrones ocultos y obtener información predictiva para la toma de decisiones en las organizaciones, por medio del uso de análisis estadísticos, tecnologías de bases de datos, entre otros.

Ventajas del MicroStrategy Data Mining Services

  • Permite elevar la disponibilidad de los análisis estratégicos pudiendo anticipar la probabilidad de eventos futuros y ayudando a la toma de decisiones.
  • Crear informes predictivos flexible organizados para el manejo fácil al usuario y presentación profesional.
  • Aprovecha la potencia analítica completa de la plataforma de BI de MicroStrategy a través de una solución completamente integrada.
  • Entregar mensajes individualizados e informes predictivos para poblaciones muy grandes a través de un solo “definición de servicio” basado en eventos disparadores o los horarios.
  • Implementar incluso el esquema de seguridad más estricta a los usuarios dentro y fuera de la organización.
  • Además, oculta la complejidad de las estadísticas menos relevantes. Por el contrario, proporciona resultados sofisticados a los puntos de contacto ya utilizados por los usuarios de MicroStrategy, incluyendo MicroStrategy Web, MicroStrategy Mobile, Dashboards, Excel y PowerPoint.

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Normas de Análisis Predictivo

MicroStrategy Data Mining Services soporta el estándar PMML, que es quien permite integrar los modelos de minería de datos. El mismo está basado en XML para describir los modelos predictivos y es compatible con diferentes algoritmos de minería de datos, incluidas las redes neuronales, Clustering, Regresión, árboles de decisión, y Asociación.

MicroStrategy Data Mining Services permite a las organizaciones utilizar las funciones que están implícitas dentro de MicroStrategy o de los modelos de importación de minería de datos de terceros, como los informes predictivos con información selecta, poder trabajar con éstos informes y crear nuevos a partir de los primeros.

microstrategy sw

Otros Datos

MicroStrategy es la primera empresa en ofrecer la minería de datos y análisis predictivo para todos los usuarios a través de una plataforma de inteligencia empresarial de forma totalmente integrada.


Referencias

Consultado el día 26 de abril de 2015 de la WWW:

MicroStrategy [Homepage]

Vincze Johana

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Microsoft SQL Server

microsoft-sqlserver

El término minería de datos, por lo general es mal utilizado, debido a que muchas veces se emplea para definir procesos como (recolección, extracción, almacenamiento, análisis y estadísticas). En el uso de la palabra, el término clave es el descubrimiento, comúnmente se define como “la detección de algo nuevo”.

El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior, bien sea en los negocios, en los cuales la minería de datos puede ayudar a la administración empresarial en la relación con el cliente En lugar de contactar con el cliente de forma indiscriminada a través de un centro de llamadas o enviando e-mails, sólo se contactará con aquellos que se perciba que tienen una mayor probabilidad de responder positivamente a una determinada oferta o promoción de esta forma se realizaría un trabajo mucho más eficiente, otros ejemplos serían: fraudes, ayuda en la toma de decisiones en el área de recursos humanos, juegos, comportamiento en internet, análisis de gases, ingeniería eléctrica, entre otras.

Los pasos básicos por los cuales se rige la minería de datos para la implementación de un modelo en un entorno de trabajo y resolver problemas es:

  1. Definir el problema: plantearse preguntas
  2. Preparar los datos: ordenar y colocar los datos en un contexto coherente
  3. Explorar los datos: revisar los datos para una toma de decisiones adecuada mediante técnicas estadísticas y cálculos matemáticos.
  4. Generar modelos: crear la estructura de datos procesando los mismos
  5. Explorar y validar los modelos: probar su correcto funcionamiento
  6. Implementar y actualizar los modelos: poner en marcha el proyecto.

La aplicación SQL Server contiene descripciones de tareas y documentación de referencia que describen cómo realizar la administración de datos y el trabajo de inteligencia de negocios mediante el uso de SQL Server. Las tecnologías de gestión y análisis de datos son:

  • Motor de base de datos: es la principal tecnología debido a que allí se almacenan, procesan y protegen los datos controlando la eficacia de las transacciones requeridas por la empresa consumidora.
  • Data Quality Service (DQS): permite realizar una limpieza correcta de los datos basada en la inteligencia y el conocimiento para eliminar datos duplicados, tiene servicios de consulta de los mismos haciendo mucho más fácil la tarea de corrección de datos.
  • Analysis Services: es una plataforma y un conjunto de herramientas de datos analíticos para Business Intelligence en un entorno personal, de equipo o empresa.Analysis Services también incluye minería de datos para permitir descubrir las relaciones y los patrones ocultos en grandes volúmenes de datos.
  • Integración Services: ofrece servicios de integración de datos, extrayendo, transformando y cargando los mismos.
  • Master Data Services: Permite la administración de los datos maestros para asegurar que la información que se encuentra en los análisis sea la correcta, mantiene un registro auditable conforme va pasando el tiempo y los datos van cambiando.
  • Replicación: La replicación es un conjunto de tecnologías destinadas a la copia y distribución de datos y objetos de base de datos de una base de datos a otra, para luego sincronizar ambas bases de datos con el fin de mantener su coherencia.
  • Reporting Services: Los servicios de Informes ofrecen la funcionalidad empresarial de informes disponibles para la web, posibilitando obtener y asociar diversos tipos de datos, de distintos orígenes, con múltiples formatos de presentación, además de proporcionar una administración de seguridad y suscripciones centralizada.

Referencias

Consultado el día 27 de abril de 2015 de la WWW:

Pernia Mariana

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Knime

knime 01Actualmente Knime se erige como una de las principales herramientas en la actualidad orientados a la minería de datos y a la exploración de grandes cantidades de información contenida en repositorios lógicos en busca de patrones en común para su administración.

Knime comenzó como un proyecto de laboratorio de la universidad alemana de Konstanz y rápidamente se convirtió en una aplicación esencial para la minería de datos lográndose alojar en Zurich, Suiza y desde allí brindar soporte técnico a sus usuarios.

Una de las banderas que enarbola Knime es la de ser una aplicación open source, ya que está basada en Eclipse y éste a su vez en Java. Siendo una plataforma de código abierto el usuario puede acceder al código fuente para ver cómo funciona y si le apetece modificar algún procedimiento puede hacer sin restricción, en fin, si puedes ver cómo funciona eso garantiza la transparencia y la confianza que debe dar esta herramienta. Las plataformas abiertas proporcionan un ambiente activo para probar nuevas combinaciones de datos, herramientas y enfoques.

El poder comprender cómo Knime administra los datos y los manipula, se hace de manera sencilla. Los desarrolladores ven en un usuario un posible mejorador de las exigencias de una base de datos ya que se aprovecha del conocimiento de quien manipula la aplicación.

Una de las grandes ventajas que tiene Knime con respecto a las demás aplicaciones de Minería de Datos es su interfaz gráfica, que es lo que le da por un lado la vistosidad y comodidad visual suficiente para que lo utilice un usuario común y pase más tiempo navegando entre mares de datos con una moderna plataforma de análisis que le permite realizar estadísticas sofisticadas y la minería para analizar las tendencias y predecir resultados potenciales.

La mayoría de las aplicaciones de data mining open source comparten un problema, la gestión de la memoria. Por suerte Knime tiene este elemento muy bien cuidado, y de hecho, es uno de los motivos fundamentales por los que muchas personas tienen a Knime como herramienta de cabecera. Sin embargo siempre hay algunas cosas a tener en cuenta para intentar mejorar el rendimiento.

Knime está pensado para trabajar usando las capacidades de las bases de datos. Todos los nodos del grupo Database hacen trabajar a la base de datos en lugar de la aplicación. Así, si se hace un DatabaseQuery o un DatabaseFilter, la búsqueda en cuestión se ejecuta en la base de datos y la aplicación sólo toma los resultados. Trabajar con datos almacenados en base de datos es la mejor garantía para maximizar el rendimiento.

En resumen, Knime representa a una de las mejores herramientas de la actualidad para administrar tus datos y hacer data mining para el estudio estadístico de los negocios.

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Referencias

Consultados el día 27 de abril de 2015 de la WWW:

Finol Manuel

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IBM dB2 Warehouse Enterprise Edition

ibmIBM Data Warehousing: el motor que agiliza los datos y los hace más inteligentes.

Las soluciones de almacén de datos de IBM ayudan a simplificar y acelerar el suministro de la información analítica de negocio. IBM dispone de la solución adecuada para extraer conocimiento de la información.

IBM DB2 Data WarehouseEnterprise Edition proporciona una integración más profunda de los metadatos y la infraestructura de tiempo de ejecución. DWE le ayuda a conseguir información sobre la demanda mediante la integración de los componentes básicos para la administración de almacenes, la minería de datos, procesamiento analítico en línea (OLAP), y análisis en línea / informes, junto con la mejora del rendimiento y facilidad de uso de la inteligencia de negocio (BI – Business Intelligence) dispone de información en tiempo real y toma de decisiones.

DB2 Data Warehouse Enterprise Edition es una plataforma de almacenamiento de datos integrada potente y flexible que incluye la partición de datos, OLAP integrado, minería fácil, avanzado e integrado, gestión de carga de trabajo, incluye Design Studio para la gestión de todos los componentes, y una plataforma de desarrollo de aplicaciones personalizadas para el análisis en línea. La edición Enterprise es ideal para medianos y grandes almacenes de datos entre otras soluciones de BI que requieren escalabilidad y facilidad de gestión mejor de su clase. Con el beneficio del Design Studio y la consola de administración basada en la Web, esta edición proporciona una plataforma rentable para la construcción y gestión de un almacén de datos empresariales.

El objetivo es procurar puntos de inicio claros que permitan rediseñar la arquitectura. Modelos de distribución alternativos, incluyendo opciones en la nube, software y dispositivos, que agilizan la generación de valor. IBM es pionero en incorporar prestaciones cognitivas en su estrategia de almacén de datos.

db2El entorno de negocio se ha vuelto instantáneo. Los usuarios necesitan tener un acceso muy rápido para acceder a más información y no pueden permitirse perder el tiempo, ya que comportaría una pérdida de la ventaja competitiva. Para las organizaciones de TI, esto significa suministrar información relevante de forma puntual y más rápida que nunca antes.

Esta solución es única en lo que se refiere a su capacidad para ayudar a ampliar y desarrollar la inversión en almacén de datos, de modo que la organización pueda descubrir información más detallada a un coste total de propiedad más bajo. Diseñado para aprovechar al máximo las soluciones actuales, ayudando a incorporar rápidamente la tecnología de base de datos, los dispositivos, etc. de próxima generación con el fin de satisfacer las necesidades actuales.

Potentes aplicaciones nuevas y existentes de gestión de datos se combinan para ofrecer la información en tiempo real y la toma de decisiones que necesita para alcanzar la demanda del e-business o comercio electrónico.

Análisis de alta función incorporada en:

  • Funciones estadísticas avanzadas incluyen correlación, co-varianza, desviación estándar
  • Familia completa de funciones de regresión lineales
  • Líder en el sector de minería de datos
  • Ventanas corredizas funciones: movimiento suave histograma media y equi-altura
  • Materializado caché de tablas de consulta prejoined agregados para su reutilización rápida de    consultas comunes
  • Índice Clustering patentada Multi-Dimensional y estructura de la tabla que acelera las consultas
  • Optimizador Aggregate-consciente basada en el costo con los niveles de optimización ajustables para un rendimiento óptimo de consulta
  • Es SQL
  • Base de datos más escalable del mundo
  • La escalabilidad casi lineal de DB2 está habilitada por la arquitectura compartida nada

IBM es líder en inteligencia de negocio (BI), con tecnología integrada en los DB2 Universal Database® (UDB) Ediciones Data Warehouse, lo que permite la integración de información, análisis y toma de decisiones en tiempo real. Estas nuevas ediciones combinan la fuerza de DB2 UDB con infraestructura esencial IBM BI.


Referencias

Consultado el día 23 de abril de 2015 de la WWW:

Semprun Viviana

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Apara dLife y dVelox

aparaEn la actualidad, existe una tecnología vanguardista dentro de la gestiones de TI reconocida como la inteligencia predictiva, la misma, abarca tecnologías avanzadas que efectivamente aprenden lo que es normal y anómalo basándose en patrones de uso del entorno que activan acciones dirigidas al aislamiento de las causas de riesgos futuros, y que aplican medidas correctivas antes de que los servicios se vean afectados; para ello, establece y adopta automáticamente una franja de funcionamiento normal respecto a cada atributo del entorno, una práctica que se conoce como umbral dinámico.

A medida que cambia su infraestructura, la tecnología se adapta, aprende con rapidez, prevé y se ajusta al modo en que funcionará el sistema, lo que origina que se elimine, prácticamente, la necesidad de crear y mantener manualmente umbrales estáticos, o de fijar y mantener alarmas basadas en normas. Con la utilización de la inteligencia predictiva, las organizaciones pueden disfrutar de un rápido retorno de sus inversiones en tecnología, reduciendo así los gastos de capital y de explotación.(Durai y Nugent,2009)

A continuación se describen dos tecnologías con enfoque proactivo para la gestión de toma de decisiones enfocada en la investigación y desarrollo de soluciones de informática biomédica y de asistencia a la toma de decisiones clínicas (Patient Decision Aids).

APARA: Tecnología Predictiva para Toma de Decisiones

Apara es la primera plataforma predictiva de 64 bits, que posee arquitectura SOA [1] de fácil integración ofreciendo toda la potencia de cálculo in memory de forma nativa; se presenta como una tecnología enfocada en el desarrollo de la gestión de información y la decisión en empresas; la misma, unifica los criterios de empleo de últimas tecnologías con la innovación en cuanto a perfil, forma de actuar, estructura y modelo de negocio de las empresas.

Una de las principales ventajas de la plataforma es que permite la creación automática y rápida de modelos predictivos precisos ya que contiene modernos algoritmos de inteligencia artificial, a su vez, determina las causas que han provocado determinado efecto ya que contiene una explicación cuantitativa y cualitativa de cada simulación.

Por otro lado, presenta recomendaciones para diferentes escenarios mostrando las circunstancias más o menos favorables; su automatización es completa en cuanto al proceso de toma de decisiones desde la captura del dato o evento hasta dar la recomendación u orden a un sistema para ejecutar una acción, todo esto, a la simulación en tiempo real del evento que permite una convivencia natural con los sistemas operativos, reduciendo los retardos en la toma de decisiones, revisa en forma automática cada nueva información sin la intervención humana ya que el propio sistema evoluciona creando el mejor modelo para los datos de los que dispone en entornos reales donde la incertidumbre existe y la incompletitud de los datos es un hecho.

dVELOX

dveloxdVelox Enterprise es la plataforma predictiva que permite a los usuarios de negocio automatizar los procesos de toma de decisiones de sus procesos críticos. Así pueden conocer y comprender mejor el futuro más probable permitiéndoles anticiparse a él.

Esta plataforma predictiva analiza escenarios complejos como la retención de clientes, la prevención del fraude o las acciones de venta cruzada; encuentra relaciones causa efecto en ellos y determina probabilísticamente qué opción/acción es la mejor para dicho escenario.

Su motor de aprendizaje automático le permite realizar una retroalimentación de los resultados obtenidos en decisiones anteriores y los nuevos datos ofreciendo mejores resultados a medida que pasa el tiempo.

dLIFE: Plataforma de Informática Biomédica para la ayuda de la Toma de Decisiones en Entornos Clínicos

dlifedLIFE lidera la nueva generación de soluciones que dan respuesta a la Medicina Basada en la Evidencia siendo un paso más hacia la auténtica medicina personalizada, contiene en su interior un potente motor predictivo, basado en Modelos Gráficos Probabilísticos (MGPs), que incorpora los últimos avances tecnológicos en ingeniería de la decisión y de la computación.

 Permite al médico conocer con un mayor nivel de certidumbre si un paciente, con sus características propias, va a responder o no a un tratamiento antes de iniciarlo, si sería beneficioso realizar un ajuste de su dosis, si va a recaer o incluso identificar nuevas relaciones entre los indicadores de dicha patología.


[1] Nota del Editor: Arquitectura Orientada a Servicios (paradigma de arquitectura para diseñar y desarrollar sistemas distribuidos)


Referencias

Consultado el día 26 de abril de 2015 de la WWW:

Ordoñez Barbara

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Minería de Datos: Introducción

mineria de datos 1La Minería de Datos es un campo de las Ciencias de la Computación que consiste en el proceso de descubrir patrones en grandes repositorios de datos (normalmente llamados “Data Warehouse” o “Almacén de Datos”) mediante el empleo de la Inteligencia Artificial, Aprendizaje de las Máquinas, Estadísticas y Sistemas de Base de Datos. El objetivo principal del proceso de minería de datos es extraer la información de un conjunto de datos y transformarlo en una estructura más fácil de interpretar, para usos futuros. Aparte del paso del análisis inicial de los datos, comprende aspectos concernientes a bases de datos y gestión de base de datos, pre-procesamiento de datos, consideraciones de modelaje e inferencia, métricas para medir, consideraciones de complejidad, post-procesamiento de las estructuras obtenidas, visualización y actualización en línea.

mineria de datos 2La expresión está mal empleada, porque el objetivo no es extraer los datos como tales sino los patrones y el conocimiento de una gran cantidad de datos. Se dice que el término se empleó sólo por razones de mercadeo.

El Almacén de Datos o “Data Warehouse” es un sistema usado para análisis y reportes de datos. Son repositorios centrales de data integrada de una o más fuentes, donde se almacenan datos actuales e históricos para crear reportes de tendencias para comparaciones y métricas, normalmente en el área de mercadeo y ventas.

En esta edición de la Revista “De Tecnología y Otras Cosas” se presentan las siguientes aplicaciones para llevar a cabo la Minería de Datos:

  1. Apara Dlife y dVelox
  2. IBM dB2 Warehouse Enterprise Edition
  3. Knime
  4. Microsoft SQL Server
  5. Microestrategy Data Mining Services
  6. Orange
  7. SAS Analytics y Enterprise

Referencias

Castellanos Luis

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Año 02 Número 08: Minería de Datos

banner año 02 no 08

Editorial

En esta edición nos adentramos en el mundo de la minería, pero de la minería de datos. Al contrario de lo que el nombre sugiere, no se extraen datos, sino que se van a extraer patrones y tendencias, pero de una gran cantidad de datos, normalmente datos históricos.

En nuestra sección de columnas se estrenan “Enfoque de Sistemas”, escrita por Fernando Urbáez Levi (mi profesor en la Universidad), y “Mundo en Diapositivas” mostrando a la isla de Murano. También encontraremos las columnas habituales: “A mí también me gusta el chocolate” con el Sirope de Chocolate, se podrá conocer acerca de “Siempre Alice” en “el Séptimo Arte”, John Von Neumann en “Quién es Quién”, el Malware en “Seguridad Informática”, Blog de Geografía en el “Rincón de las TICs”, “la Supervivencia de los más Ineptos” con la Resistencia Italiana, acerca de “ese monstruo llamado dinero” en la columna “Y otras cosas”, “Arquitectura, permanencia y cambio” en “Merodeando desde la Arquitectura”, “Vía Saludable” acerca de Cómo quemar grasas en las mañanas, y muchas novedades en “Simplemente Tecnología”.

Coordinación General y Edición: Luis Castellanos H.

Tabla de Contenidos: Tema de Portada

Tabla de Contenidos: Secciones Fijas

  • A mi también me gusta el Chocolate
  • Del Séptimo Arte
  • El Rincón de las TIC’s
  • Enfoque de Sistemas
  • Humor
  • ¿Quién es quién en Tecnología?
  • Merodeando desde la Arquitectura
  • Mundo en Diapositivas
  • Seguridad Informática
  • Simplemente Tecnología
  • Supervivencia de los más Ineptos
  • Vía Saludable
  • Y otras cosas
  • Tecnología al Día
  • Horóscopo
  • Reflexiones Diarias

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