Introducción En el mundo actual, los datos no solo se almacenan: se transforman en decisiones . Desde dashboards ejecutivos hasta modelos predictivos complejos, los datos gobiernan la forma en que las organizaciones planean, actúan y evolucionan. Y en ese cruce entre negocio y tecnología surgen dos disciplinas que, aunque complementarias, tienen enfoques diferentes : la Inteligencia de Negocios (BI) y la Ciencia de Datos (Data Science) . Este artículo te mostrará cuáles son las herramientas más usadas , los algoritmos más comunes , y cómo aplicarlos en ejemplos caseros y reales que te ayudarán a internalizar cada concepto, incluso si recién comienzas. Diferencias conceptuales: BI vs Ciencia de Datos Aspecto Inteligencia de Negocios (BI) Ciencia de Datos (Data Science) Enfoque principal Análisis descriptivo e histórico Análisis predictivo y prescriptivo Preguntas que responde ¿Qué pasó? ¿Dónde? ¿Cómo fue el desempeño? ¿Qué pasará? ¿Por qué pasó? ¿Qué hacer? Tipo de usuario Ejecutivos,...
Introducción Mi primer acercamiento serio al mundo del hacking ético no vino de un curso ni de un video de YouTube, sino de una vieja revista especializada en tecnología . En una de sus páginas, encontré un artículo que explicaba —con claridad sorprendente— cómo funcionaban los ataques a redes WEP. Me impresionó que, en esencia, la clave de red se encontraba dentro del mismo paquete de datos , y que bastaba aplicar algunos operadores OR-EX (XOR) para extraerla. Aquella explicación fue reveladora: el cifrado no era más que una capa mal puesta, y el proceso para romperlo era tan lógico como fascinante. Fue un descubrimiento educativo en todo sentido. No se trataba solo de vulnerar una red, sino de entender cómo la matemática y la lógica podían develar lo oculto , incluso en algo que se suponía “seguro”. Años después, sigo considerando esa lectura una de las mejores introducciones prácticas al pensamiento detrás de la ciberseguridad. Aunque el protocolo WEP está obsoleto, aprender a ...