Una instantánea es una copia de solo lectura del estado actual de una lista que reside en la memoria del sistema. Esta copia captura el estado exacto de los datos en un momento específico, permitiendo su recuperación en caso de pérdida y es una herramienta útil para asegurar la integridad de los datos.
LIMITACIONES
- Se pueden crear instantáneas o instantáneas grabables que no superen los 64 TB. - VSS se habilita para una carpeta compartida en un volumen menor a 64 TB. - Operación de copia de seguridad en un volumen menor a 64 TB con instantánea habilitada. - Ejecución de chkdsk.exe en un volumen menor a 64 TB.
VENTAJAS
- Programable para ejecutarse a la hora deseada. - No interrumpe el flujo de trabajo. - Realiza copias de seguridad de archivos abiertos. - La velocidad para restaurar un servidor o equipo con VSS o snapshot es de segundos, menos que un backup tradicional. - Rápidos de crear.
DESVENTAJAS
- Ocupan espacio en el disco duro. - No es posible realizar instantáneas de archivos individuales. - El rendimiento del ordenador puede disminuir considerablemente durante la creación de la instantánea.
HERRAMIENTAS QUE LO PERMITEN
EN WINDOWS
- DiskShadow se utiliza para administrar todas las instantáneas de hardware y software en un sistema. - VssAdmin se emplea para crear, eliminar y mostrar información sobre las instantáneas, así como para cambiar el tamaño del área de almacenamiento de las mismas.
EN MacOS
- Time Machine, herramienta de copia de seguridad integrada en macOS, para crear instantáneas de datos y restaurar versiones anteriores de archivos.
INSTANTÁNEA WS 22
Para acceder a las instantáneas, simplemente ve al disco local C:, haz clic derecho sobre él, selecciona 'Configuración de instantánea de volumen' y tendrás acceso a las instantáneas disponibles.
y a la posibilidad de crear más pinchando en crear ahora también podrás programarla para que se programe una hora determinada pinchando en configuración
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5 CONSEJOS PARA UTILIZAR WIFI PÚBLICO DE FORMA SEGURA
A medida que más consumidores y empresas adoptan la mentalidad de estar en movimiento, encontrar un punto de acceso WiFi público es ahora más fácil que nunca. Si bien hay muchos puntos de acceso disponibles, recuerde que no todos los puntos de acceso son confiables. Asegúrese de mantenerse seguro mientras usa WiFi público con los siguientes consejos de los solucionadores de problemas informáticos.
1. VISITE SITIOS SEGUROS
Mientras utiliza una red WiFi pública, también es una buena práctica asegurarse de visitar solo sitios con conexiones cifradas. Una conexión cifrada es más segura que una página no cifrada y hace que espiar su actividad web sea mucho más difícil para los posibles piratas informáticos. Para detectar fácilmente un sitio cifrado, busque "HTTPS://" antes de cualquier enlace en la barra de búsqueda de URL. Un sitio no cifrado se puede identificar mostrando "HTTP://" antes de la siguiente URL.
2. DESHABILITAR LA CONEXIÓN AUTOMÁTICA
Para mayor comodidad, nuestros teléfonos móviles vienen con muchas funciones automatizadas. Sin embargo, los usuarios a menudo no se dan cuenta de todos los datos que se comparten sin su conocimiento. Para evitar conectarse automáticamente a una red WiFi, y quizás a una que no sea segura, desactive la función de conexión automática en su dispositivo. Si desea desactivar por completo la conexión a una red específica, toque la red en su dispositivo y seleccione "Olvidar esta red".
3. UTILICE UNA VPN
Una de las mejores formas de protegerse en línea, tanto en WiFi pública como en su red privada, es utilizar una red privada virtual (VPN). Cuando utiliza una VPN, su tráfico se enruta a través de un canal cifrado propiedad de la empresa de VPN. Con su tráfico protegido, las personas externas que intenten espiar su actividad en línea no podrán acceder a su ubicación ni a otros detalles privados sobre su navegación. Con la seguridad adicional de una VPN, a los posibles piratas informáticos les resultará mucho más difícil rastrear sus movimientos en línea y robar su información
4. LIMITE SUS ACCIONES EN LÍNEA
Una vez que haya encontrado una red confiable, tenga en cuenta lo que hace una vez que navega por la web. Consultar sus redes sociales o leer artículos de noticias son generalmente actividades seguras, pero nunca debe acceder a su cuenta bancaria ni a otra información personal en público. En el caso de que su red no sea tan segura como suponía, su información más privada podría quedar vulnerable a un ciberataque.
5. ELEGIR SABIAMENTE
Es probable que su cafetería local, su supermercado e incluso su gimnasio tengan redes WiFi públicas disponibles para los huéspedes. Si bien acceder a estas redes durante sus visitas a menudo puede ser perfectamente seguro, tenga cuidado al visitar ubicaciones menos establecidas. Antes de elegir una red a la que conectarse, es aconsejable pensar dos veces acerca de su ubicación. Por ejemplo, un punto de acceso WiFi público probablemente sea más seguro en una tienda establecida como Barnes and Noble que en un centro comercial con toneladas de redes disponibles que no reconoce. Es cierto que ningún WiFi público es completamente seguro, pero elegir sabiamente y confiar en tu criterio siempre son buenos consejos para recordar.
Cuando se trata de utilizar WiFi público, nunca se puede ser demasiado cauteloso.
En este post, hablaremos sobre un tema del que se habla mucho últimamente, el guardado en la nube, explicando si es seguro o no el guardar tus archivos en las nubes de empresas como Google (Google Drive) Microsoft (OneDrive)…
El Big Data y la Ciencia de Datos son áreas que han venido creciendo y alterando la forma en que se hacen negocios y se toman decisiones. Las grandes cantidades de datos disponibles en la actualidad traen nuevas posibilidades que nunca antes existieron.
El análisis de big data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos. Contrariamente, al análisis, la ciencia de datos utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores y obtener predicciones precisas. Con el auge de las redes sociales, el aumento del acceso a internet, la información y los datos que se generan ha crecido exponencialmente
El Big Data se distingue por su variedad, velocidad y volumen. Mientras que Data Science proporciona los métodos o técnicas para analizarlos. La inteligencia de datos proporciona el potencial de rendimiento. Una de las diferencias principales entre Big Data y Data Science, es que la ciencia de datos combina diferentes disciplinas como la estadística, las matemáticas y la informática. Así, puede interpretar y procesar los datos.
En un proyecto de Data Science es común seguir el siguiente proceso de trabajo: definición del problema, recolección de datos, limpieza y preprocesamiento de datos, análisis exploratorio de datos, modelado y evaluación1. El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos. Al contrario, la ciencia de datos utiliza algoritmos de Machine Learning y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores y obtener predicciones precisas
Big Data se ha convertido en una tendencia a nivel mundial y aunque aún no cuenta con un concepto científico o académico consensuado, se augura cada día mayor crecimiento del mercado que lo envuelve y de las áreas de investigación asociadas1. Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión.
Procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales2. Las grandes cantidades de datos disponibles en la actualidad traen nuevas posibilidades que nunca antes existieron
El aprendizaje automático, o "machine learning" en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas informáticos aprender y mejorar su desempeño en tareas específicas sin necesidad de ser programados explícitamente para cada una de ellas. Este campo se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
¿Cómo Funciona el Aprendizaje Automático?
En lugar de seguir un conjunto de reglas específicas diseñadas por un programador humano, el aprendizaje automático utiliza datos y estadísticas para encontrar patrones y relaciones. Esto permite que el sistema aprenda y mejore su desempeño en una tarea específica. El proceso general incluye:
Recopilación de Datos: Obtener datos relevantes para la tarea en cuestión.
Preprocesamiento de Datos: Limpiar y organizar los datos para que sean utilizables por el algoritmo.
Selección de Algoritmo: Elegir el algoritmo de aprendizaje adecuado para el problema.
Entrenamiento del Modelo: Utilizar los datos para entrenar el algoritmo.
Evaluación del Modelo: Probar el modelo para evaluar su precisión y ajustar los parámetros si es necesario.
Implementación: Desplegar el modelo entrenado para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en nuevos datos.
Tipos de Aprendizaje Automático
Existen tres tipos principales de aprendizaje automático:
1. Aprendizaje Supervisado
En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos en los que se conoce la respuesta correcta para cada ejemplo. Este tipo de aprendizaje es útil para tareas como la clasificación y la regresión. Ejemplos de aplicaciones incluyen la detección de spam en correos electrónicos y la predicción de precios de viviendas.
2. Aprendizaje No Supervisado
En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos sin etiquetar, es decir, en los que no se conoce la respuesta correcta para cada ejemplo. Este enfoque es útil para identificar patrones ocultos o agrupaciones en los datos. Aplicaciones comunes incluyen la segmentación de clientes y el análisis de redes sociales.
3. Aprendizaje por Refuerzo
En el aprendizaje por refuerzo, el algoritmo aprende a través de la retroalimentación positiva o negativa que recibe en función de su desempeño en una tarea. Este tipo de aprendizaje es ideal para tareas que requieren una toma de decisiones secuencial, como jugar a videojuegos o controlar robots autónomos.
Aplicaciones del Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos:
Reconocimiento de Voz y de Imágenes: Algoritmos que pueden identificar objetos y personas en imágenes o comprender y transcribir el habla humana.
Detección de Fraudes: Sistemas que analizan transacciones financieras para identificar actividades sospechosas.
Predicción de Resultados Electorales: Modelos que analizan datos de encuestas y otros factores para prever resultados de elecciones.
Diagnóstico Médico: Herramientas que asisten a los médicos en la identificación de enfermedades basadas en datos de pacientes y estudios médicos.
Automatización de Tareas: Implementación de sistemas que realizan tareas rutinarias sin intervención humana, aumentando la eficiencia y reduciendo errores.
Beneficios y Desafíos del Aprendizaje Automático
Beneficios:
Eficiencia: Los sistemas de aprendizaje automático pueden procesar grandes volúmenes de datos rápidamente y encontrar patrones complejos que serían difíciles de identificar manualmente.
Precisión: Con el entrenamiento adecuado, estos sistemas pueden alcanzar altos niveles de precisión en diversas tareas.
Escalabilidad: Los algoritmos pueden adaptarse a nuevos datos y tareas, mejorando continuamente su desempeño.
Desafíos:
Requiere Grandes Cantidades de Datos: La calidad y cantidad de datos disponibles son cruciales para el éxito del modelo.
Sesgo en los Datos: Si los datos de entrenamiento están sesgados, el modelo aprenderá y perpetuará esos sesgos.
Interpretabilidad: Algunos algoritmos, especialmente los más avanzados como las redes neuronales profundas, pueden ser difíciles de interpretar y explicar.
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Restablecer la configuración de fábrica de Windows 11
Un proceso de reinicio de fábrica en Windows 11, conocido como restablecimiento de fábrica, regresa el dispositivo a su configuración original de fábrica. Esto implica borrar todas las apps, información y ajustes de políticas, restablecer todos los ajustes a sus valores originales y eliminar todas las cuentas de usuario del dispositivo. No obstante, se debe considerar que al realizar este procedimiento se borrarán todos los datos personales guardados en la unidad C, por lo tanto, se aconseja respaldar la configuración de la aplicación, los archivos personales y los perfiles antes de seguir adelante.
¿Cómo puedo restablecer la configuración de fábrica de mi ordenador en Windows 11?
Al igual que Windows 10, Windows 11 tiene una funcionalidad incorporada que le permite restaurar su computadora a su configuración original de fábrica. Siga estos pasos para restablecer Windows 11:
Primero, presione la tecla de Windows I para abrir la configuración.
Luego vaya a Windows Update > Configuración avanzada.
Haz clic en la opción de recuperación.
En la sección “Opciones de recuperación”, haga clic en el botón “Reiniciar PC” para habilitar la función “Reiniciar esta PC”.
Haga clic para borrar todas las opciones.
Luego elija una opción entre una reinstalación local o una reinstalación en la nube.
Reinstalación en la nube: descargue una copia nueva de la instalación de los servidores de Microsoft y úsela para reinstalar Windows 11.
Reinstalación ocal: esta opción obligará al usuario a reiniciar la computadora usando los archivos del sistema en la computadora.
Ver aplicaciones para reinstalar después del restablecimiento de fábrica:
Haga clic en el botón “Siguiente” en la sección “Otras configuraciones”.
Presione el botón de reinicio.
Después de completar estos pasos, Windows lo te llevará a la pantalla de inicio donde podrás acceder a tu cuenta.
¿Qué hacer después del restablecimiento de fábrica?
Una vez que se ha completado, hay algunas cosas que tienes que hacer. Algunas de ellas son:
Volodymyr Vatamanyuk - IES Tetuán de las Victorias
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Para que todo el mundo entienda esto lo voy a explicar de manera simple, Power BI es una colección de servicios de software, aplicaciones y conectores que van juntitos para convertir fuentes de datos no relacionadas en información que tenga algo de sentidos sabes y, visualmente inmersiva e interactiva. Los datos pueden ser una hoja de cálculo de Excel. Power BI nos da la posibilidad de conectarnos fácilmente a sus fuentes de datos, visualizar y descubrir lo que es importante, y compartirlo con quien queramos, ya sea por tema de trabajo o a tus amigos o algo así.
Las partes de Power BI
Power BI consta de varios elementos que funcionan juntos, comenzando con estos tres conceptos básicos:
Una aplicación de escritorio de Windows llamada Power BI Desktop.
Un servicio de Software como servicio (SaaS) en línea llamado servicio Power BI.
Aplicaciones Power BI Mobile para dispositivos Windows, iOS y Android.
Esos tres elementos están diseñados para permitirte hacer, compartir y consumir información empresarial de la forma que te resulte más eficaz, o sea que lo hagas como quieras, pero que lo entiendas.
Más allá de esos tres, Power BI también presenta otros dos elementos:
Power BI Report Builder si mal no recuerdo es para crear informes paginados para compartir en el servicio Power BI. Lea más sobre los informes paginados más adelante en este artículo.
Power BI Report Server bueno para que lo entiendas tú y todo el mundo es un servidor de informes local donde puede publicar sus informes de Power BI, después de crearlos en Power BI Desktop. Lea más sobre Power BI Report Server más adelante en este artículo.
Cómo Power BI coincide con su rol
La forma de utilizar Power BI depende de su rol en un proyecto o en un equipo. Otras personas, con otros roles, podrían usar Power BI de forma diferente.
Por ejemplo, podría utilizar principalmente el servicio Power BI para ver informes y paneles. Su compañero de trabajo que procesa números y crea informes comerciales podría hacer un uso extensivo de Power BI Desktop o Power BI Report Builder para crear informes y luego publicarlos en el servicio Power BI, donde podrá verlos. Otro compañero de trabajo, en ventas, podría usar principalmente la aplicación Power BI Mobile para monitorear el progreso de las cuotas de ventas y profundizar en nuevos detalles de clientes potenciales de ventas.
Si es desarrollador, puede usar las API de Power BI para insertar datos en conjuntos de datos o para insertar paneles e informes en sus propias aplicaciones personalizadas. ¿Tienes una idea para una nueva imagen? Constrúyelo tú mismo y compártelo con otros.
También puede usar cada elemento de Power BI en diferentes momentos, según lo que intente lograr o su función en un proyecto determinado.
La forma de utilizar Power BI puede depender de qué característica o servicio de Power BI es la mejor herramienta para su situación. Por ejemplo, puede usar Power BI Desktop para crear informes para su propio equipo sobre estadísticas de participación del cliente y puede ver el progreso del inventario y la fabricación en un panel en tiempo real en el servicio Power BI. Puede crear un informe paginado de facturas enviadas por correo, basado en un conjunto de datos de Power BI. Cada parte de Power BI está disponible para usted, por eso es tan flexible y atractivo.
Explore los documentos que pertenecen a su función:
Un tipo flujo de trabajo común en Power BI empieza conectándose a orígenes de datos en Power BI Desktop y creando un informe. Luego, se publica ese informe desde Power BI Desktop en el servicio Power BI y se comparte para que los usuarios empresariales en el servicio Power BI y en dispositivos móviles puedan mirar ese informe y hacer con el lo que les apetezca.
Este flujo de trabajo es común y muestra cómo los tres elementos principales de Power BI se complementan entre sí.
Utilice la herramienta de canalización de implementación
En el servicio Power BI, puedes usar la herramienta de canalización de implementación para probar su contenido antes de publicarlo para sus usuarios. La herramienta de canalización de implementación te dará una pequeña ayuda para implementar informes, paneles, conjuntos de datos e informes paginados. Lee acerca de cómo empezar con las canalizaciones de implementación en el servicio Power BI.
Informes paginados en el servicio Power BI
Otro flujo de trabajo implica informes paginados en el servicio Power BI. Los creadores de informes empresariales diseñan informes paginados para imprimirlos o compartirlos. También pueden compartir estos informes en el servicio Power BI. Se llaman paginados porque están formateados para encajar bien en una página. A menudo se utilizan para informes operativos o para imprimir formularios como facturas o transcripciones. Muestran todos los datos de una tabla, incluso si la tabla abarca varias páginas. Power BI Report Builder es la herramienta independiente para crear informes paginados.
¿Qué sucede si necesita mantener sus informes en las instalaciones, por ejemplo, detrás de un firewall? Sigue leyendo.
Puede crear, implementar y administrar informes de Power BI en Power BI Desktop e informes paginados en Report Builder, con las herramientas y servicios listos para usar que proporciona Power BI Report Server.
Power BI Report Server es como una solución que se implementa detrás del firewall y luego da sus informes a los usuarios correctos de muchas maneras, y pues puede ser viéndolos en un navegador web, en un dispositivo móvil o como un correo electrónico. Y como Power BI Report Server es compatible con Power BI en la nube, puede pasar a la nube cuando esté totalmente listo.
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