Google lanza la extensión oficial de Colab para VS Code

Google lanzó oficialmente la extensión de Colab para Visual Studio Code, permitiendo usar los cuadernos de Colab directamente en VS Code y aprovechar sus recursos de cómputo como GPU y TPU.

Detalles clave del lanzamiento:

- Integración directa: La extensión conecta los cuadernos de Jupyter en VS Code con los servidores de Google Colab, eliminando la necesidad de trabajar únicamente desde el navegador.

- Recursos de cómputo: Los usuarios pueden acceder a entornos de ejecución gratuitos y de nivel Pro, incluyendo GPU y TPU premium, directamente desde VS Code.

- Compatibilidad: Está construida sobre la extensión de Jupyter para VS Code, lo que asegura compatibilidad con flujos de trabajo ya conocidos.

- Instalación sencilla:

• Instalar VS Code.
• Instalar la extensión Colab (y Jupyter si no está instalado).
• Abrir o crear un cuaderno.
• Seleccionar kernel → Colab → Nuevo servidor Colab.

- Beneficios para usuarios de VS Code: Mantener el editor favorito mientras se aprovechan los entornos de alto rendimiento de Colab.

- Beneficios para usuarios de Colab: Integración fluida con sus flujos de trabajo habituales, ahora con la potencia del ecosistema de VS Code.

Impacto

Este lanzamiento marca un paso importante en la convergencia entre entornos de desarrollo locales y plataformas en la nube. Los desarrolladores ahora pueden:

- Usar la interfaz avanzada de VS Code sin perder acceso a los recursos gratuitos y potentes de Colab.

- Simplificar la colaboración y experimentación en proyectos de machine learning, ciencia de datos y prototipado rápido.

- Reducir la fricción entre quienes prefieren trabajar en un IDE robusto y quienes dependen de la flexibilidad de Colab.

En resumen, la extensión oficial de Colab para VS Code combina lo mejor de ambos mundos: la potencia de ejecución en la nube de Google y la versatilidad del editor más popular entre desarrolladores.

Responsabilidades de un Data Scientist Manager

Un Data Scientist Manager no solo domina el análisis de datos, sino que también lidera equipos, define estrategias y garantiza que los proyectos de ciencia de datos generen impacto real en la organización. Aquí tienes un desglose detallado de sus responsabilidades clave:

Liderazgo técnico y estratégico:

• Seleccionar metodologías estadísticas, modelos predictivos y frameworks adecuados para cada proyecto.
• Evaluar y validar modelos mediante métricas robustas, fairness y simulaciones iterativas.

Gestión de equipo:

• Coordinar y mentorizar a data scientists, analistas y ML engineers.
• Asignar tareas según habilidades técnicas y objetivos individuales, promoviendo el crecimiento profesional.
• Fomentar buenas prácticas de codificación, modularidad y reproducibilidad.

Gobernanza de datos y calidad:

• Supervisar la limpieza, integración y validación de datos provenientes de múltiples fuentes.
• Garantizar la trazabilidad, privacidad y cumplimiento normativo (como GDPR o leyes locales).
• Diseñar pipelines de datos escalables y eficientes, integrando fairness y penalizaciones suaves si aplica.

Impacto en el negocio:

• Traducir problemas del negocio en soluciones cuantitativas.
• Comunicar resultados de forma clara y accionable a stakeholders no técnicos.
• Priorizar proyectos según ROI, complejidad técnica y valor estratégico.

Innovación y mejora continua:

• Explorar nuevas técnicas de modelado, sampling y optimización multiobjetivo.
• Evaluar herramientas y tecnologías emergentes, evitando dependencias innecesarias.
• Promover la experimentación controlada y la validación estadística rigurosa.
• Definir la visión y roadmap de ciencia de datos alineado con los objetivos del negocio.

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¿Qué hace un Analista de Investigación de Operaciones (ORA)?

Un Analista de Investigación de Operaciones (ORA) utiliza métodos analíticos avanzados para resolver problemas complejos, mejorar la eficiencia y guiar la toma de decisiones basada en datos. Al combinar habilidades en matemáticas, estadística, informática y conocimientos específicos del sector, los ORA ofrecen información práctica y recomendaciones estratégicas adaptadas a las necesidades de la organización.

Principales Responsabilidades:

- Identificación del problema

Los ORA trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas para identificar y definir los desafíos. Aclaran los objetivos y las limitaciones para garantizar que las soluciones prácticas se ajusten a los objetivos de la organización. 

- Recopilación y análisis de datos

Los ORA recopilan datos de bases de datos internas, estudios de mercado y sistemas de monitoreo en tiempo real. Mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, descubren patrones y perspectivas.

- Desarrollo de modelos

Los ORA desarrollan modelos para probar estrategias y predecir resultados, como: Programación lineal: asignación efectiva de recursos bajo restricciones. Modelos de simulación: evaluación del impacto del aumento de la demanda en los sistemas. Análisis predictivo: previsión de tendencias, como patrones de compra de los clientes.

- Implementación de la solución

Los ORA recomiendan y ayudan a implementar soluciones, tales como: Diseño de sistemas de programación para la asignación eficiente de fuerza laboral. Proponer ajustes de rutas para reducir costos logísticos.

- Monitoreo del rendimiento

Después de la implementación, los ORA evalúan la eficacia de las soluciones monitoreando los indicadores clave de desempeño (KPI) y refinando los modelos en función de los resultados del mundo real.

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¿Qué es MLOPS?

MLOps (Machine Learning Operations) es un conjunto de prácticas diseñadas para optimizar el desarrollo, la implementación y el mantenimiento de modelos de aprendizaje automático (ML). Su propósito es integrar el aprendizaje automático con los principios de DevOps, permitiendo una gestión más eficiente y automatizada del ciclo de vida de los modelos.

Algunas de sus ventajas incluyen:

• Automatización de procesos como el entrenamiento y la implementación de modelos.
• Colaboración entre científicos de datos, ingenieros de software y equipos de TI.
• Monitoreo y mejora continua de los modelos para garantizar su precisión y rendimiento.
• Integración y entrega continua (CI/CD) para facilitar la actualización de modelos en producción.

MLOps es clave para empresas que dependen del aprendizaje automático para tomar decisiones basadas en datos y mejorar sus operaciones.

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La curva de aprendizaje en programación

La curva de aprendizaje en programación representa el proceso gradual de adquisición de habilidades y conocimientos en el desarrollo de software. Al principio, puede parecer desafiante debido a la cantidad de conceptos nuevos, como lógica de programación, estructuras de datos y sintaxis específica de cada lenguaje. Sin embargo, con práctica constante y la resolución de problemas, los programadores mejoran su comprensión y eficiencia. A medida que avanzan, la curva se vuelve menos empinada, permitiendo una mayor fluidez en la escritura de código y la implementación de soluciones complejas. La paciencia y la perseverancia son clave para superar los obstáculos y alcanzar un nivel de dominio sólido en la programación.

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¿Cómo podemos usar Excel en tiempos de Power BI?

¡Excel sigue siendo increíblemente útil, incluso con la potencia de Power BI! Aunque Power BI es excelente para el análisis de datos avanzado, la automatización y la visualización interactiva, Excel sigue siendo clave en varios aspectos, como:

• Manipulación de datos: Excel permite hacer cálculos rápidos, limpiar datos y realizar análisis exploratorios antes de importarlos a Power BI.
• Informes estáticos y modelos financieros: Para hojas de cálculo financieras, presupuestos y cálculos personalizados, Excel sigue siendo la mejor opción.
• Integración con Power BI: Puedes usar Excel como fuente de datos dentro de Power BI, lo que permite actualizar informes dinámicamente desde hojas de cálculo.
• Tablas dinámicas: A pesar de que Power BI tiene funcionalidades similares, las tablas dinámicas de Excel siguen siendo un recurso fácil y eficaz para análisis rápidos.
• Automatización de tareas repetitivas: Desde la limpieza de datos hasta el formateo de informes, las macros te ahorran tiempo.
• Importación y exportación de datos: Puedes configurar VBA para extraer datos desde múltiples fuentes y dejarlos listos para su análisis en Power BI.
• Interacción con Power BI: A través de VBA, puedes automatizar la conexión entre Excel y Power BI, facilitando la actualización de reportes.
• Creación de Dashboards personalizados: Aunque Power BI es increíble para visualizaciones, Excel y VBA permiten diseñar dashboards a medida con interactividad avanzada.

En resumen, Excel y Power BI no son enemigos, sino aliados.

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¿Qué es Decision Intelligence?

La Inteligencia de Decisiones (Decision Intelligence) es la combinación de datos, tecnología y conocimientos humanos para mejorar la toma de decisiones. A través de modelos y algoritmos avanzados, se analizan grandes volúmenes de datos para obtener insights y recomendaciones precisas. Esto ayuda a las organizaciones y a las personas a tomar decisiones más informadas y efectivas. Es como tener un asesor experto que te guía con la mejor información disponible.

Existen varias herramientas populares que se utilizan en el campo de la Inteligencia de Decisiones. Aquí te dejo algunas de las más destacadas:

• Tableau: Una herramienta de visualización de datos que ayuda a los usuarios a ver y entender sus datos a través de gráficos interactivos.
• Power BI: Una solución de análisis de negocios de Microsoft que permite a los usuarios transformar datos en información útil mediante paneles interactivos y visualizaciones.
• IBM Watson: Una plataforma de inteligencia artificial que ofrece capacidades avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático.
• Google Analytics: Una herramienta de análisis web que proporciona información detallada sobre el tráfico y el comportamiento de los usuarios en un sitio web.
• QlikView: Una herramienta de inteligencia de negocios que permite a los usuarios crear visualizaciones interactivas y análisis de datos.
• SAS: Un software de análisis avanzado que ofrece capacidades de minería de datos, análisis predictivo y modelado estadístico.
• RapidMiner: Una plataforma de ciencia de datos que permite a los usuarios preparar datos, crear modelos predictivos y desplegar soluciones de análisis.
• Alteryx: Una herramienta de análisis de datos que facilita la preparación, mezcla y análisis de datos para obtener insights rápidos y precisos.

Estas herramientas son ampliamente utilizadas en diversas industrias para mejorar la toma de decisiones y optimizar procesos.

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¿Qué es MORSE?

Matemáticas, Investigación Operativa, Estadística y Economía (MORSE) es un campo interdisciplinario de estudio que combina estas cuatro áreas para analizar y resolver problemas complejos. Aquí tienes un breve resumen de cada componente:

• Matemáticas: Proporciona la base teórica y las herramientas para modelar y resolver problemas.
• Investigación Operativa (OR): Se enfoca en aplicar métodos matemáticos y analíticos para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia en diversas industrias.
• Estadística: Involucra la recopilación, análisis, interpretación y presentación de datos. Es esencial para tomar decisiones informadas basadas en evidencia empírica.
• Economía: Estudia la producción, distribución y consumo de bienes y servicios, ayudando a comprender y predecir el comportamiento económico.

Juntas, estas disciplinas permiten a los profesionales abordar una amplia gama de desafíos, desde la optimización de cadenas de suministro hasta el análisis de mercados financieros y la toma de decisiones.

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¿Qué es Data Analitycs?

El análisis de datos, conocido como Data Analytics en inglés, se refiere al proceso de examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones sobre la información que contienen. Se utiliza en diversas industrias para tomar decisiones informadas y basadas en datos. 

Componentes clave del análisis de datos:

• Recolección de datos: Obtener datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos, sensores, redes sociales, etc.
• Limpieza y transformación de datos: Preparar los datos para el análisis, lo que implica la eliminación de datos duplicados, la corrección de errores, el manejo de valores faltantes y la transformación de los datos en un formato adecuado.
• Análisis descriptivo: Utilizar técnicas estadísticas para resumir los datos y describir las características principales del conjunto de datos, como medias, medianas, modos y desviaciones estándar.
• Análisis exploratorio: Profundizar en los datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones mediante el uso de visualizaciones y técnicas de minería de datos.
• Análisis predictivo: Aplicar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para predecir tendencias futuras basadas en datos históricos.
• Análisis prescriptivo: Proporcionar recomendaciones basadas en los datos analizados, ayudando a tomar decisiones óptimas mediante técnicas de optimización y simulación.
• Visualización de datos: Representar los datos y los resultados del análisis mediante gráficos, tablas y otros elementos visuales para facilitar la comprensión y la comunicación de los hallazgos.

El Data Analytics es una herramienta poderosa que permite a las empresas identificar oportunidades, optimizar operaciones, mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva.

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Modelo de Aproximación basado en Redes Neuronales para generar Pronósticos de Producción Probabilista a partir de Modelos de Simulación Numérica de Yacimientos - MDA_RN

Es ampliamente reconocido en la industria petrolera que el comportamiento futuro de la producción de un yacimiento no puede ser estimado de manera exacta, debido a todas las incertidumbres asociadas a las variables técnicas del yacimiento y operacionales en el proceso de explotación, sin embargo, tradicionalmente son presentados como perfiles determinísticos que asocian un valor único de producción para cada instante del tiempo. Las metodologías modernas para el diseño de proyectos de explotación exigen migrar a las llamadas “bandas o pronósticos probabilistas”, que asocian, para cada instante del tiempo, una población de posibles valores de la producción que siguen una distribución de probabilidades.

Los pronósticos de producción probabilistas pueden ser estimados a través de modelos analíticos o a partir de un modelo de simulación numérica de yacimientos.

Cuando se requiere determinar ese pronóstico de producción de forma probabilista a partir del modelo de simulación numérica, actualmente no es posible obtenerlo de manera directa con los simuladores numéricos comerciales, teniéndose que requerir el uso de post-procesamiento de los resultados para darle tratamiento probabilista. Aunque existen aplicaciones comerciales y métodos de post-procesamiento automáticos para resolver este problema, el esfuerzo computacional–tiempo–recursos requerido es significativo, principalmente cuando estamos en presencia de yacimientos y procesos de recuperación complejos.

Este documento expone un enfoque metodológico para la estimación de pronósticos de producción probabilistas, a partir de Modelos de Superficie de Respuestas (MSR) o Modelos de Aproximación (MDA) aplicando Redes Neuronales (RN), capaz de reproducir los resultados de modelos de simulación numérica de yacimiento, con esfuerzo computacional razonable y útil en el contexto de los proyectos de explotación y como soporte al proceso de tomas de decisiones.

Por: Karina Semeco/Manuel Freitas.

Documento: https://drive.google.com/file/d/1mlR3xvUf94yV2XxNeqy9XWU5Q0ESwH5d/view?usp=sharing

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Diferencias entre Inteligencia Artificial (IA) e Inteligencia Computacional (IC)

La inteligencia artificial (IA) tiene por objetivo construir máquinas o sistemas inteligentes que, utilizando estos conocimientos, podrán ser capaces de imitar o superar las capacidades mentales de los humanos: razonamiento, comprensión, imaginación, etcétera.     

Por el contrario, la inteligencia computacional (IC) tiene una doble finalidad. Por un lado, su objetivo científico es comprender los principios que posibilitan el comportamiento inteligente (ya sea en sistemas naturales o artificiales) y, por otro, su objetivo tecnológico consiste en especificar los métodos para diseñar sistemas inteligentes.

Otra de las diferencias más latentes es que la inteligencia artificial trata de ajustar el ambiente a las soluciones conocidas, que están representadas por bases de conocimiento estáticas, mientras que la IC se retroalimenta del ambiente en el que convive y partir de ahí, diseña conocimiento nuevo.

Los modelos y las técnicas de IC se han aplicado en múltiples áreas. Estas son algunas de ellas:

• Las ciencias relacionadas con la tierra y el medio ambiente, enfocadas sobre todo al clima, los océanos y la hidrología. Las redes neuronales artificiales (RNA’s) se han aplicado a la meteorología por satélite y oceanografía para reconocimiento de patrones y clasificación.
• En climatología, la IC sirve para desarrollar modelos numéricos del tiempo atmosférico, analizar el cambio climático planteando predicciones sobre las variaciones en la temperatura de los océanos y en hidrología para predecir las precipitaciones, desbordamientos de ríos, etcétera.
• Otro campo en el que la inteligencia computacional (IC) está siendo ampliamente utilizado es la medicina. Los sistemas difusos se usan en diferentes áreas de diagnóstico médico, como por ejemplo el control del oxígeno o de la anestesia durante la intervención quirúrgica. También para la toma de decisiones médicas mediante la lógica difusa en relación a cuidados intensivos o enfermedades coronarias, etcétera.
• Para el análisis de los mercados financieros, la IC también es una solución muy efectiva. Por un lado, permite detectar mediante el aprendizaje los grupos de nuevos clientes y sus perfiles más adecuados. En este sentido, la computación evolutiva ayuda a generar modelos para gestionar la relación con los clientes y la lógica difusa permite cuantificar la conducta de los clientes.

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¿Qué es Analítica Prescriptiva?

La analítica prescriptiva es una rama avanzada de la analítica de datos que no solo busca entender lo que ha sucedido (descriptiva) o predecir lo que podría suceder (predictiva), sino que también proporciona recomendaciones sobre las acciones que se deben tomar para lograr un resultado deseado.

Aquí tienes una visión general de cómo funciona:

• Análisis de datos históricos: Utiliza datos pasados para identificar patrones y tendencias.
• Modelos predictivos: Emplea técnicas de machine learning para prever futuros escenarios y posibles resultados.
• Optimización: Aplica algoritmos para encontrar la mejor solución o estrategia, dadas ciertas restricciones y objetivos.
• Recomendaciones: Ofrece sugerencias concretas sobre las acciones a tomar para optimizar los resultados, tales como ajustar precios, gestionar inventarios o planificar rutas logísticas.

En resumen, la analítica prescriptiva va un paso más allá de la predictiva, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas y a implementar estrategias eficaces.

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¿Que es un Científico de Datos?

Un científico de datos es una persona con fundamentos en matemáticas, estadística y métodos de optimización, con conocimientos en lenguajes de programación y además tiene una experiencia práctica en el análisis de datos reales y la elaboración de modelos predictivos. 

Transforma datos en conocimiento útil para la toma de decisiones estratégicas. Su trabajo combina estadística, programación, análisis de datos y comprensión del contexto del negocio. 

Funciones clave:

¿Qué hace un científico de datos?

• Explora y limpia datos: Identifica errores, inconsistencias y prepara los datos para análisis.
• Analiza patrones y tendencias: Usa técnicas estadísticas y de machine learning para descubrir relaciones ocultas.
• Construye modelos predictivos: Desarrolla algoritmos que anticipan comportamientos o resultados futuros.
• Comunica hallazgos: Traduce resultados técnicos en insights comprensibles para tomadores de decisiones.
• Optimiza procesos: Propone mejoras basadas en evidencia cuantitativa.

Habilidades esenciales

• Programación (Python, R, SQL)
• Estadística y probabilidad
• Visualización de datos (Tableau, Power BI, matplotlib)
• Machine learning y AI
• Conocimiento del negocio o dominio específico

Aplicaciones comunes

• Predicción de demanda
• Detección de fraudes
• Segmentación de clientes
• Recomendadores personalizados
• Diagnóstico médico asistido por datos

En resumen, el científico de datos es el puente entre los datos crudos y las decisiones inteligentes.

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¿Qué es Aprendizaje Automático?

En ciencias de la computación el aprendizaje automático (Machine Learning) o aprendizaje de máquinas es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. 

De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento. 

En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el aprendizaje automático se centra más en el estudio de la complejidad computacional de los problemas. 

Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en aprendizaje automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. 

El aprendizaje automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del método científico mediante métodos matemáticos.

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¿Qué es Minería de Datos (Data Mining)?

La minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in Databases" o KDD) es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. 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. Además de la etapa de análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y de gestión de datos, de procesamiento de datos, del modelo y de las consideraciones de inferencia, de métricas de Intereses, de consideraciones de la Teoría de la complejidad computacional, de post-procesamiento de las estructuras descubiertas, de la visualización y de la actualización en línea.

El término es una palabra de moda, y es frecuentemente mal utilizado para referirse a cualquier forma de datos a gran escala o procesamiento de la información (recolección, extracción, almacenamiento, análisis y estadísticas), pero también se ha generalizado a cualquier tipo de sistema de apoyo informático decisión, incluyendo la inteligencia artificial, aprendizaje automático y la inteligencia empresarial. En el uso de la palabra, el término clave es el descubrimiento, comúnmente se define como "la detección de algo nuevo". Incluso el popular libro "La minería de datos: sistema de prácticas herramientas de aprendizaje y técnicas con Java" (que cubre todo el material de aprendizaje automático) originalmente iba a ser llamado simplemente "la máquina de aprendizaje práctico", y el término "minería de datos" se añadió por razones de marketing. A menudo, los términos más generales "(gran escala) el análisis de datos", o "análisis" -. o cuando se refiere a los métodos actuales, la inteligencia artificial y aprendizaje automático, son más apropiados.

La tarea de minería de datos real es el análisis automático o semi-automático de grandes cantidades de datos para extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos, como los grupos de registros de datos (análisis cluster), registros poco usuales (la detección de anomalías) y dependencias (minería por reglas de asociación). Esto generalmente implica el uso de técnicas de bases de datos como los índices espaciales. Estos patrones pueden entonces ser vistos como una especie de resumen de los datos de entrada, y pueden ser utilizados en el análisis adicional o, por ejemplo, en la máquina de aprendizaje y análisis predictivo. Por ejemplo, el paso de minería de datos podría identificar varios grupos en los datos, que luego pueden ser utilizados para obtener resultados más precisos de predicción por un sistema de soporte de decisiones. Ni la recolección de datos, preparación de datos, ni la interpretación de los resultados y la información son parte de la etapa de minería de datos, pero que pertenecen a todo el proceso KDD como pasos adicionales.

Los términos relacionados con la obtención de datos, la pesca de datos y espionaje de los datos se refieren a la utilización de métodos de minería de datos a las partes de la muestra de un conjunto de datos de población más grandes establecidas que son (o pueden ser) demasiado pequeñas para las inferencias estadísticas fiables que se hizo acerca de la validez de cualquier patrón descubierto. Estos métodos pueden, sin embargo, ser utilizados en la creación de nuevas hipótesis que se prueban contra poblaciones de datos más grandes.

Espero que esta información les sea útil.