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UNIVERSIDAD INTERNACIONAL NUEVA LUZ

FACULTAD: CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN

LICENCIATURA:  EDUCACIÓN PRIMARIA

ASIGANTURA: INFORMÁTICA EDUCATIVA

ACTIVIDAD SUMATIVA #4

MURAL DIGITAL

DOCENTE: YARILUZ GONZÁLEZ PINZÓN

ESTUDIANTE: FANNY CAMARENA

CÉDULA: 4-755-1415

AÑO LECTIVO:

²⁰²⁵

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Las herramientas de acceso y consulta de estructuras de datos son fundamentales en el mundo de la informática y el desarrollo de software.

Estas herramientas permiten manejar, manipular y acceder a grandes volúmenes de información de manera eficiente.

Con el aumento exponencial de datos en los últimos años, se ha vuelto imprescindible contar con técnicas y recursos adecuados para extraer valor de la información disponible.

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Herramientas de acceso y consulta de estructura de datos

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Una de las herramientas más comunes en este ámbito son las bases de datos.

Las bases de datos relacionales, como MySQL o PostgreSQL, permiten organizar la información en tablas, facilitando su acceso y consulta mediante el lenguaje SQL (Structured Query Language).

Este lenguaje proporciona comandos específicos para realizar operaciones de selección, inserción, actualización y eliminación de datos.

Además, estas bases de datos suelen contar con características como la integridad referencial y las transacciones, que aseguran la fiabilidad y coherencia de los datos.

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Por otro lado, también existen las bases de datos no relacionales, tales como MongoDB o Cassandra.

Estas herramientas son especialmente útiles para manejar datos en formatos no estructurados o semi estructurados, como textos y archivos multimedia.

A diferencia de las bases de datos relacionales, las no relacionales permiten una mayor flexibilidad en la estructura de los datos y son capaces de escalar horizontalmente para manejar grandes cantidades de información.

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Otra herramienta importante son los frameworks de análisis de datos, como Apache Hadoop y Apache Spark.

Estos sistemas permiten procesar y analizar grandes volúmenes de datos en paralelo, lo que resulta ideal para tareas que requieren un alto rendimiento.

Hadoop, por ejemplo, utiliza un modelo de programación conocido como MapReduce para dividir las tareas en pequeñas partes que se pueden procesar simultáneamente en diferentes nodos de un clúster.

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En los últimos años, con el auge de la inteligencia artificial y el machine learning, el acceso y consulta de estructuras de datos se han vuelto aún más relevantes.

Herramientas como TensorFlow y PyTorch permiten no solo el almacenamiento de grandes conjuntos de datos, sino también su análisis en tiempo real, ofreciendo insights y predicciones basadas en patrones extraídos de la información.

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En conclusión, las herramientas de acceso y consulta de estructuras de datos son esenciales para el manejo eficiente de la información en la era digital.

Ya sea a través de bases de datos relacionales o no relacionales, o mediante frameworks de procesamiento de datos, es crucial contar con los recursos adecuados para extraer el máximo valor de los datos en una amplia variedad de aplicaciones.

La evolución constante de estas herramientas sigue redefiniendo nuestra capacidad para entender y utilizar la información en todos los aspectos de la vida moderna.

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Video Informativo sobre las estructura de las bases de datos