A todos los que hacen contribuciones a la sociedad deseando mejorar el mundo.

Ejemplos Front End Development

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Ejemplos Full Stack Development

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Ejemplos de Data Science

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Guía para ser Full Stack Web Developer

Un Front End Developer es la persona encargada traducir las definiciones de diseño y estilo visual realizadas en etapas previas a códigos HTML, CSS y Java Script. Su trabajo se realiza en el lado cliente, en muchos casos en el navegador. Debe tener en cuenta la usabilidad, legibilidad de la web o app, el diseño y la estructura de páginas web y aplicaciones para procurar que el usuario pueda tener una buena experiencia.

El Back End Developer es la persona responsable de procesar toda la información y de relacionar los datos en el interior del sitio web o aplicación web, con las capas visuales que ha creado el desarrollador Front End. Para lograrlo debe contar con la capacidad de lidiar con conceptos abstractos y lógica compleja, formación constante en lenguajes como PHP, Ruby, Python, Perl y JavaScript, manejo de CMS y frameworks, y conocimientos básicos de configuraciones de servidores web.

Java Script Full Stack Developer

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Guía para aprender Data Science

La ciencia de datos (Data Science) es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos y entendimientos de datos estructurados y no estructurados. Combina diversas disciplinas como la estadística, la informática, las matemáticas y el conocimiento de dominio específico para analizar y comprender fenómenos a través de los datos.

Inteligencia Artificial (IA) es un campo de estudio que se enfoca en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el razonamiento, la percepción, la comprensión del lenguaje natural, la toma de decisiones y la resolución de problemas.
Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programadas explícitamente para cada tarea. En lugar de seguir reglas predefinidas, los sistemas de ML aprenden patrones a partir de ejemplos de datos.

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