Contenedores vs VM: ¿Cuál es la diferencia?

¿Qué son las máquinas virtuales y los contenedores, y cómo encajan en nuestra moderna forma nativa de la nube de construir y arquitecturar aplicaciones?

En este vídeo de Lightboard, Nigel Brown, de IBM Cloud, responde a esta pregunta y a muchas más en cuatro partes.

También explica por qué los usuarios no deberían considerar las máquinas virtuales y los contenedores como tecnologías que compiten entre sí, ya que puede ser muy beneficioso que trabajen juntos para determinados casos de uso.

Cómo utilizar la ciencia de los datos para la optimización de los motores de búsqueda

La ciencia de los datos es uno de los temas más candentes en la actualidad. Es una de las industrias que han revolucionado el mundo. La Ciencia de los Datos combina dos importantes tecnologías -Big Data e Inteligencia Artificial- y las utiliza para estudiar y procesar conjuntos de datos. También utiliza el aprendizaje automático para mejorar la inteligencia artificial. La ciencia de los datos ha mejorado y modernizado a fondo todos los sectores implicados, incluidos el marketing, las finanzas, las redes sociales y el SEO. Si quieres destacar en tu profesión, lo más probable es que necesites utilizar la Ciencia de Datos en Python. La ciencia de los datos ayuda a los profesionales del SEO de innumerables maneras, incluyendo la personalización de la experiencia del cliente y la comprensión de sus necesidades. He aquí algunas formas notables en que la ciencia de los datos puede ayudar a los profesionales del SEO. 

Predicción.


Los algoritmos predictivos ayudan a predecir las palabras clave populares. El planteamiento básico de estos algoritmos es que permiten a los expertos en SEO hacer una suposición de primer orden sobre cuáles serán los ingresos correspondientes si se sitúan en el número 1 para una determinada palabra clave, dentro de un margen de error factible. También puede ayudarle a encontrar palabras clave y frases específicas que sean relevantes para su búsqueda. Atrae a más usuarios y predice las palabras clave que se ajustan a sus necesidades.

Generación.


La tarea que más tiempo consume en el SEO es la creación de contenidos. El contenido de alta calidad es valioso y costoso. La ciencia de datos de Python tiene un conjunto de algoritmos de generación que le ayudan a crear contenido automáticamente teniendo en cuenta los requisitos del usuario. En muchos casos, un borrador se crea y se actualiza varias veces en función de las necesidades. Los algoritmos de la ciencia de los datos estudian los datos que se les han proporcionado en el pasado y predicen el contenido y las tendencias relevantes basándose en ellos. Esta investigación empírica es fructífera, ya que produce contenidos que atraen cada vez a más personas.


Automatización


El SEO es agitado y requiere una gran cantidad de tiempo y trabajo manual. Requiere muchas tareas repetitivas como el subtitulado de imágenes y vídeos. Numerosos algoritmos de la ciencia de datos pueden eliminar este trabajo manual. Un buen ejemplo de este tipo de algoritmos es TensorFlow, que ayuda a etiquetar imágenes. Este algoritmo también ayuda a optimizar todos los atributos para aumentar la eficiencia de todo el proyecto. Esta aplicación de la ciencia de los datos puede generar contenidos significativos etiquetando anuncios, URLs erróneas e imágenes desconocidas. 

Elección


La ciencia de datos con Python ayuda a los especialistas en SEO a identificar la calidad de los datos. Esto tiene un impacto crítico en los conocimientos obtenidos. Para obtener información significativa, el científico de datos necesita las herramientas adecuadas. La ciencia de los datos permite seleccionar las mejores fuentes para la extracción de datos y las mejores prácticas para extraer información significativa de esas fuentes. La ciencia de los datos asocia varios algoritmos que trabajan simultáneamente para mejorar la calidad de los contenidos.

Integración


Hoy en día, el SEO se integra con múltiples disciplinas de marketing digital como el marketing de contenidos, la gestión de CX, el CRO y las ventas. En estos casos, resulta crucial para el crecimiento que una organización no dependa de una solución concreta para el SEO. No existe una solución única; se tienen en cuenta muchos factores para la clasificación SEO. Es una mezcla acumulativa de diferentes partes que entran en relevancia para concluir el tráfico esperado a un sitio web.
Visualización
Existen dos enfoques generales para el análisis de datos: el enfoque jerárquico y el enfoque visual. Si adopta un enfoque jerárquico, puede perder puntos importantes que están ocultos en sus datos. Al visualizar sus datos, podrá

  • Contrastar y comparar
  • Procesar grandes cantidades de datos en un solo sistema
  • Explorar el conocimiento rápidamente
  • Descubrir consultas secretas
  • Descubrir patrones y tendencias conocidas. 

Conclusión.


La ciencia de los datos con Python es un campo científico muy valioso y puede hacer maravillas en las respectivas industrias si se utiliza correctamente. La ciencia de los datos ha mejorado todas las industrias de innumerables maneras. Puede mejorar drásticamente la experiencia del usuario. La experiencia adquirida con los datos puede aportar valiosas ideas. Estos conocimientos pueden ayudar de muchas maneras, como la creación de contenidos personalizados, el etiquetado de datos desconocidos, la selección de fuentes de confianza y la visualización de los resultados de los análisis. La ciencia de los datos trabaja con una gran variedad de sectores, incluido el SEO. 

Cómo la IA está cambiando la naturaleza de la analítica

La esencia de la inteligencia artificial es que es una herramienta de análisis. El valor de la inteligencia artificial reside en su capacidad para analizar grandes cantidades de datos sin la ayuda de los humanos, para identificar patrones y anomalías, y para explotarlos.

Pero la analítica impulsada por el ser humano existía mucho antes de la era de la informática moderna. ¿Y cómo pueden las empresas ver el valor de esta tecnología una vez desplegada en un entorno de producción?

El contexto es importante.

Un elemento clave que la IA aporta a la analítica es el contexto, según escribieron recientemente Joey Fitts, de Oracle, y Tom Davenport, investigador del MIT, en la Harvard Business Review. En la analítica tradicional, los analistas rara vez son expertos en los sistemas o procesos que analizan. Puede que sean expertos en análisis, pero no en marketing, ventas o redes de datos. Sus recomendaciones finales a menudo carecían del contexto de sus amplios conocimientos y experiencia.

Sin embargo, los marcos potenciados por la IA permiten a los algoritmos aprender y “entender” lo que están analizando, de modo que pueden ingerir más datos a un ritmo más rápido y ofrecer resultados altamente contextualizados. Al poner estas potentes herramientas de análisis a disposición de quienes las necesitan, los analistas pueden, en última instancia, dedicar su tiempo a lo que mejor saben hacer: construir los modelos necesarios para que el análisis de la IA sea más rápido y preciso.

La mejor manera de ilustrar esta necesidad de contexto es aplicarla a funciones empresariales comunes como el marketing. Al ser una de las áreas de la empresa moderna que más datos maneja, el marketing suele tener diferentes interpretaciones de la verdad según el contexto en el que se presenten los datos.

Según Mike Kaput, director de contenidos del Marketing AI Institute, el poder de la IA reside en el análisis predictivo, que es la capacidad de identificar las tendencias futuras basándose en datos pasados y actuales. Naturalmente, esta capacidad es como el oro para los equipos de marketing. Al mismo tiempo, la IA ofrece análisis prescriptivos, la capacidad de hacer recomendaciones basadas en análisis predictivos. En ambos casos, las máquinas de IA actuales son capaces de cribar grandes cantidades de datos para garantizar que esos resultados se presenten en el contexto completo de toda la información disponible, y también tienen la capacidad de utilizar sus propios análisis históricos para perfeccionar sus algoritmos y mejorar ellos mismos.

Aprender el proceso

Esta capacidad de aprendizaje es una de las diferencias clave entre la IA y la automatización pura. Según la empresa de análisis Avora, incluso un sistema automatizado puede analizar una gran cantidad de datos si está correctamente estructurado y adaptado a las necesidades específicas para las que se diseñó el sistema. Por ejemplo, una simple herramienta de informes puede actualizarse con nueva información a lo largo del tiempo, pero no proporcionará nuevas perspectivas sobre los datos cambiantes a menos que alguien cree un cuadro de mando que se lo permita.

Del mismo modo, la simple automatización no puede responder a preguntas generales sobre el bajo rendimiento u otros factores. Esto requiere que los analistas de datos pasen horas recogiendo datos, pero incluso así sólo pueden recoger una cantidad limitada de datos. Por otro lado, un motor de IA adecuadamente entrenado puede proporcionar resultados para múltiples preguntas en cuestión de minutos.

La mejor manera de pensar en la contribución de la IA a la analítica es utilizar uno de los métodos analíticos más antiguos: el modelo de coste-beneficio. En términos de coste, la construcción de la infraestructura subyacente desde el principio requiere una inversión inicial significativa. Sin embargo, este coste se amortiza con el tiempo a medida que crece la escala del servicio. Por otro lado, la IA puede analizar cantidades masivas de datos y extraer datos de diversas fuentes para identificar problemas y oportunidades que de otro modo permanecerían ocultos.

En última instancia, esto pone el poder analítico en manos de los trabajadores del conocimiento, que pueden beneficiarse mejor de los conocimientos adaptados a sus desafíos específicos, aumentando la eficiencia y la productividad en toda la empresa.

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator

Conciencia situacional para la ciberseguridad: Una introducción

La conciencia situaciónal o situational awareness (SA) proporciona a los responsables de la toma de decisiones en toda la organización la información y la comprensión que necesitan para tomar buenas decisiones en su trabajo. El conocimiento de la situación puede ser específico para ayudar a las personas y a las organizaciones a proteger sus activos en el ámbito cibernético, o puede ser más amplio; la SA permite obtener información relevante de toda la organización, integrarla y difundirla para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones.

En este articulo vamos a explorar el concepto de conciencia situacional en ciberseguridad y en su aplicación en la empresa.

Proteger los activos de la organización

No importa lo pequeña que sea tu organización, hay muchos activos que necesitan ser protegidos de las ciberamenazas.

En un entorno que carece de personal, de fondos y de compromiso, dar prioridad a la protección de ciertos bienes se convierte en una necesidad. Para priorizar, es necesario mejorar la seguridad de los dispositivos individuales, mejorar la seguridad de segmentos específicos de la red o unidades de negocio, responder a las brechas de seguridad y contratar a personas para funciones específicas.

Los activos de una organización existen para llevar a cabo las actividades diarias de la misma. La prioridad de la protección de estos activos debe corresponder a la importancia y a las implicaciones legales de las funciones empresariales que apoyan. Para que esta información influya en el establecimiento de prioridades, los profesionales de la seguridad deben ser capaces de relacionar los activos con las funciones empresariales a las que dan soporte y comprender la importancia de dichas funciones.

No es posible priorizar ni proteger eficazmente sin entender primero qué se protege, por qué, de qué y cómo se protege o no el bien. La parte “qué” de esta información requiere la elaboración y el mantenimiento de una lista detallada de activos. El resto de la información se obtiene a través del contexto de la organización.

Política y gobernanza

La columna vertebral de la protección de los activos es una buena política y gobernanza. Las expectativas de su organización y sus necesidades empresariales determinarán qué actividades constituyen un problema de seguridad. Cuanto más estrictas sean las normas, más fácil será detectar las infracciones y más fácil será evitarlas en primer lugar. Pero para que la detección y la prevención sean eficaces, las políticas y las necesidades deben ser accesibles para los profesionales de la seguridad. Para tomar decisiones precisas, necesitan tener acceso a la información y comprenderla.

Cómo prevenir los incidentes y las violaciones de la seguridad Cómo responder a los incidentes y las violaciones cuando se producen

Cuanto mejor entienda cómo, cuándo y quién utiliza los activos individuales, más probabilidades tendrá de evitar por completo las violaciones de la seguridad, y más rápido podrá detectarlas cuando se produzcan.

Funciones de seguridad

Los elementos de seguridad son los métodos que una organización utiliza para proteger sus activos. Las funciones de seguridad incluyen componentes técnicos, procesos estructurados y prácticas orgánicas. Estas funciones cubren todo el ciclo de vida de los activos, las protecciones y los eventos. Estas funciones suelen abarcar varios equipos, y la información que cada uno genera es necesaria para informar a las demás funciones. Las actividades de la función de seguridad pueden cambiar el entorno de forma proactiva y, como resultado, repercutir en las prioridades y la eficacia de otras funciones, tanto de seguridad como de negocio.

Acerca del conocimiento de la situación (SAA)

Hay muchas explicaciones sobre la conciencia de la situación, incluidas las cuatro funciones de percepción, comprensión, proyección y resolución en el modelo definido por primera vez por Mica Endsley, y el bucle OODA “observar, orientar, decidir, actuar”. Aunque estos modelos son buenos para entender el concepto de conocimiento de la situación, su aplicación práctica a la ciberseguridad no siempre está clara.

En términos prácticos, podemos pensar en el conocimiento de la situación en términos de cuatro elementos

Saber lo que debe ser. Comprender la situación actual. Inferir que lo que es y lo que debería ser no están de acuerdo. Haz algo con la diferencia.

Saber lo que debe ser.

Antes de que pueda entender el estado de la ciberseguridad de su empresa, necesita tener una buena comprensión de lo que debería estar pasando en esa empresa. En particular, debe saber lo siguiente

Usuarios autorizados de sistemas y dispositivos internos y externos Dispositivos autorizados y para qué se utilizan Procesos y aplicaciones autorizadas Dónde están autorizados y cómo contribuyen a la organización

Cuanto más precisa sea la información de que disponen los profesionales de la seguridad, más fácil será deducir y tomar medidas cuando surja un problema de seguridad. Una información precisa significa tener políticas de seguridad claramente definidas, controles de acceso eficaces, un inventario actualizado y diagramas de red detallados. Sin embargo, el reto es que la información de una organización a menudo no está documentada, está incompleta o no está actualizada. En estas situaciones, los analistas se ven obligados a extrapolar la información a través de líneas de base y similares, lo que, en el mejor de los casos, sólo proporciona una imagen semiactual de la situación de la organización.

Comprender la situación actual

Saber lo que debería ser es diferente de saber lo que es: en primer lugar, recopilar información sobre las intenciones de la organización (lo que la organización intenta hacer para alcanzar sus objetivos); en segundo lugar, examinar lo que está ocurriendo realmente en la organización; y en tercer lugar, comprender lo que está ocurriendo en el ciberespacio. Un equipo de seguridad no puede controlar directamente todo lo que hay en el ciberespacio. Deben utilizar las diversas herramientas a su disposición para obtener visibilidad en el ámbito del ciberespacio, geográficamente disperso y en gran medida invisible. En una futura entrada del blog hablaremos con más detalle de cómo conseguir esta visibilidad, pero la idea general es hacer un seguimiento de lo siguiente

Vulnerabilidades conocidas presentes en los dispositivos, procesos/aplicaciones y usuarios observados Vulnerabilidades conocidas presentes en los dispositivos, procesos y aplicaciones observados Cómo cambia el uso de los distintos sistemas y dispositivos Patrones y ciclos de uso presentes en los sistemas, dispositivos y usuarios

Este enfoque aprovecha e integra la información de los puntos de captura para ayudar a los analistas que apoyan la función de seguridad a deducir “lo que debería ser” y “lo que no debería ser”. Sin embargo, la arquitectura de sensores necesaria para seguir la actividad es costosa y requiere muchos recursos. Para que los procesos y los analistas puedan acceder a la información y combinarla eficazmente, es necesario construir un sistema robusto, colaborativo o distribuido para el conocimiento de la situación.

Justificar cuando el objetivo y la realidad no coinciden

Los problemas de seguridad surgen cuando ocurren cosas que no deberían. Por ejemplo, una persona no autorizada accede a un dispositivo, un dispositivo de grabación se configura para escuchar la red o un dispositivo de cifrado se ejecuta en un servidor web. Algunas de estas situaciones pueden detectarse fácilmente si son visibles. Por ejemplo, si el registro de seguridad está activado en un dispositivo, puede utilizar los registros de seguridad para averiguar cuándo un ID de usuario no autorizado intenta acceder al dispositivo. Si todos los puntos finales deben utilizar el resolvedor interno del Sistema de Nombres de Dominio, cualquier dispositivo que no esté en uso se puede encontrar registrando y mirando el tráfico de red que sale de la empresa.

Por desgracia, muchos de los problemas de seguridad que tratamos requieren inferencia. Por ejemplo, los registros de seguridad pueden rastrear el inicio de sesión exitoso de un ID de usuario en un sistema, pero no pueden determinar si ese inicio de sesión fue realizado por la persona a la que se le asignó el ID de usuario o si ese ID de usuario fue robado. Esta determinación requiere una inferencia, que es más difícil. Los métodos de inferencia incluyen

Violaciones directas de la política Desviaciones de los datos históricos (grandes cambios en el estado real) Valores atípicos anómalos que aparecen en el análisis de detección de valores atípicos Identificación de novedades Coincidencia de tácticas, técnicas y procedimientos (TTP).

Estas ideas se explorarán en futuras entradas del blog.

Las diferencias prácticas que deben abordarse no sólo están relacionadas con la seguridad, sino también con el negocio y la eficiencia. El reto aquí es que es técnicamente imposible o prácticamente imposible analizar toda la información relevante para entender “lo que es” y toda la información relevante para entender “lo que debería ser”. Cómo se elige qué subconjunto de observaciones se va a comparar con qué subconjunto de contextos es una cuestión de prioridades y recursos. Por lo tanto, es importante que los contextos, la visibilidad y los recursos disponibles reflejen con exactitud al profesional.

Cómo afrontar las diferencias

Saber lo que debería haber, hacer un seguimiento de lo que hay y pensar en lo que debería haber no tiene sentido a menos que la empresa planee actuar sobre lo que aprende. Las empresas suelen tomar medidas cuando determinan que hay una clara violación de la seguridad. Limpian las infecciones de malware, investigan las posibles violaciones de datos y denuncian el robo de recursos y datos personales. Sin embargo, si una organización no cree que un incidente de seguridad es la diferencia entre lo que debería ser y lo que es, es menos probable que haga algo al respecto. Este fallo dificulta la deducción de incidentes de seguridad en el futuro. Cuantos más elementos no coincidan con lo que deberían ser (por ejemplo, usuarios autorizados, dispositivos, uso), más ruido habrá, lo que dificulta la inferencia.

Las organizaciones deben asegurarse de que la información sobre las

Proceso de conocimiento de la situación

El conocimiento de la situación es el proceso de recopilar información relevante de toda la organización, integrarla en información procesable y compartirla para que las personas de la organización puedan tomar mejores decisiones. Para que el conocimiento de la situación sea eficaz

también requiere tecnologías que apoyen la recogida, el análisis y el almacenamiento de grandes cantidades de datos, así como la capacidad de asignar subconjuntos de datos de observación a los correspondientes subconjuntos de contexto por prioridad para maximizar el uso de los recursos.

Incluso las organizaciones mejor financiadas y más maduras tienen lagunas de información sobre dónde están y dónde deberían estar. Por lo tanto, un conocimiento eficaz de la situación requiere una comprensión de los datos que pueden complementarse para sacar conclusiones adecuadas a partir de la información disponible, así como una comprensión de las limitaciones de esas conclusiones.

El proceso de aprendizaje automático en 7 pasos

En este artículo, repasaremos los diferentes pasos necesarios para gestionar el proceso de aprendizaje automático de principio a fin.

Dependiendo de la empresa en la que trabajes, podrás participar o no en todos estos pasos. En una gran empresa, lo normal es que te centres en uno o dos aspectos especializados del proyecto.

En una empresa pequeña, podrás participar en cada paso del proceso. En este caso, la atención se centra en proyectos de mayor envergadura, como el desarrollo de una taxonomía, y no en análisis ad hoc o puntuales.

También mencionaremos a todas las partes implicadas, no sólo a los expertos en aprendizaje automático.

Pasos de un proyecto de aprendizaje automático

A continuación y en orden cronológico, podrás encontrar los siete pasos más importantes para un buen processo de implementación de machine learning.

As veces es necesario identificar errores en el proceso y volver a realizar los pasos anteriores. No se trata en absoluto de un proceso lineal, sino más bien de un experimento de prueba y error. 

  1. Define el problema y las métricas (también conocidas como características) que deseas seguir. Evaluar los datos disponibles (fuentes internas y externas) o las bases de datos que se van a crear y la arquitectura de la base de datos para un almacenamiento y procesamiento óptimos. Discutir las posibles arquitecturas en la nube de elección, los volúmenes de datos (posibles problemas de escalado en el futuro) y los flujos de datos. ¿Necesitas datos en tiempo real? ¿Cuánto se puede externalizar con seguridad? ¿Necesitas contratar personal? Discute los costes, el rendimiento de la inversión, los proveedores y los plazos. Los responsables de la toma de decisiones y los analistas de negocio estarán muy involucrados, y los científicos de datos y los ingenieros también pueden unirse al debate.
  2. Define los objetivos y el tipo de análisis que se va a realizar. ¿Se Podrán monetizar los datos? Segmentación, elaboración de perfiles de clientes, mejora de la orientación, optimización de procesos como la fijación de precios y la cadena de suministro, detección de fraudes, creación de taxonomías, aumento de las ventas, recopilación de inteligencia competitiva y de marketing, mejora de los motores de recomendación y de las capacidades de búsqueda, etc. ¿Se utilizarán los datos para mejorar la experiencia del usuario? ¿Cuáles son sus principales objetivos? ¿Quiénes son sus principales usuarios?
  3. 3. Captura los datos. Evaluar quién tiene acceso a los datos y cómo (a qué partes de los datos pueden acceder, por ejemplo, a las tablas de resumen o a las bases de datos de vida). También se tratarán aquí cuestiones de privacidad y seguridad. Por lo general, el equipo de TI, el equipo legal y los ingenieros de datos estarán involucrados. También se analiza el diseño del cuadro de mando con el objetivo de diseñar un buen cuadro de mando para el usuario final, como los responsables de la toma de decisiones, los equipos de producto y marketing y los clientes. 
  4. Análisis exploratorio de datos. Aquí es donde el científico de datos entra más en juego, pero este paso debe ser automatizado en la medida de lo posible. Debe incluir la detección de los datos que faltan y su tratamiento (utilizando la atribución), la identificación de los valores atípicos y su significado, el resumen y la visualización de los datos, la búsqueda de datos mal codificados o duplicados, la búsqueda de correlaciones, la realización de un análisis previo y la búsqueda de las mejores características predictivas y técnicas de agrupación (véase la sección 4 de este artículo). Esto puede descubrir errores en sus datos, y es posible que tenga que volver atrás y repetir los pasos anteriores para solucionar problemas importantes.
  5. La etapa de aprendizaje/modelado de la máquina propiamente dicha. Este paso supone que los datos recogidos son lo suficientemente estables y pueden utilizarse para los fines previstos.                Se prueban modelos predictivos, se entrenan algoritmos y modelos como las redes neuronales y se realizan pruebas de bondad de ajuste y validación cruzada. Los datos pueden utilizarse para una variedad de análisis, como el análisis posterior, la detección de fraudes y la prueba de conceptos. Los algoritmos se prototipan, se automatizan y finalmente se implementan en modo de producción. Los datos de salida se almacenan en tablas auxiliares para su uso posterior, incluidas las alertas por correo electrónico y las entradas del cuadro de mando. También se pueden añadir e integrar fuentes de datos externas. En este momento, se han resuelto los principales problemas de datos.
  6. crear una plataforma para el usuario final. Por lo general, esto se proporciona como un panel de control con visualizaciones y datos resumidos que pueden exportarse a un formato estándar (incluida una hoja de cálculo). Esto proporciona información para que los responsables de la toma de decisiones tomen medidas. La plataforma también puede utilizarse para realizar pruebas A/B. Es

Recursos útiles para aprender computación cuántica

En este artículo, hemos recopilado una lista completa de algunos recursos interesantes que te ayudarán a aprender los fundamentos de la computación cuántica y a simular tus propios circuitos cuánticos.


Esta lista incluye conferencias, tutoriales y lecturas recomendadas para entender los fenómenos y algoritmos cuánticos.

IBM Qiskit es un marco de trabajo de código abierto que permite ejecutar algoritmos cuánticos en los procesadores cuánticos de IBM a través de IBM Quantum Experience.

Los recursos se presentan sin ningún orden en particular, pero lo ideal es que Coding with Qiskit Season 1 ( como seria logico) se cubra antes de la Season 2 para una mejor experiencia de aprendizaje 😀 .

Para empezar con Qiskit, necesitarás conocimientos de Python de nivel principiante y una cuenta de IBM Quantum Experience.

Puedes registrarse para obtener una cuenta gratuita de IBM Quantum Experience aquí.

Si eres nuevo en Python, no te preocupes, publicaremos también algunos recursos gratuitos para ayudarte a empezar!


Sigue leyendo y encontrarás algunos recursos gratuitos estupendos para iniciar tu viaje hacia el aprendizaje cuántico.

1 Qiskit Basics – Codificación con Qiskit Temporada 1.

En esta serie, el instructor Abraham Asfaw guía a los participantes a través de los conceptos básicos de Qiskit, incluyendo.

Instalación de Qiskit

Hola mundo! de la computación cuántica

Fundamentos de los circuitos cuánticos

Algoritmo de teletransporte cuántico

Algoritmo Bernstein-Vazirani.

2º Algoritmo Qiskit – Codificación con Qiskit Temporada 2

Dirigida por Jin-Sung Kim, investigador cuántico de IBM, esta serie abarca conceptos relativamente avanzados y algoritmos cuánticos populares, entre ellos.

Fundamentos de los algoritmos cuánticos

Algoritmo de Shor

Algoritmo de Grover

Solucionadores cuánticos variacionales y Máquinas cuánticas de vectores de apoyo.

3ª Escuela de Verano IBM Qiskit 2020

En julio de 2020 se celebro la primera edición de la Qiskit Global Summer School y, gracias a IBM Quantum, las conferencias de esta escuela de verano ya están disponibles en YouTube. Las conferencias de la lista de reproducción cubren los fundamentos teóricos de la computación cuántica en detalle, pero también se centran en la programación con Qiskit.

Un recuros hiper interesante para entender loa conceptoa de computación cuantica

4. El libro de texto Qiskit

El libro de texto Qiskit es una lectura recomendada para cualquiera que busque un curso semestral de computación cuántica. Puede ejecutar un cuaderno Jupyter interactivo en IBM Quantum Experience mientras trabaja con el libro de texto. El libro de texto está disponible gratuitamente en línea y puede leerse aquí.

5. El programa de la Escuela de Codificación

La Escuela de Codificación, en colaboración con IBM Quantum, ofrece una variedad de programas para que los alumnos, desde los niveles intermedios hasta los adultos, adquieran conocimientos desde los básicos hasta los avanzados de la computación cuántica. Iniciativa “Qubit x Qubit” para formar a más de 8000 alumnos. Este curso de “Introducción a la Computación Cuántica” fue impartido por investigadores de primera línea en este campo y proporcionó una experiencia de aprendizaje enriquecedora con conferencias, ejercicios y tareas semanales. A continuación se presenta un resumen del curso.

Fundamentos matemáticos de la computación cuántica

Trabajo con álgebra lineal Puertas cuánticas

Mecánica cuántica

Codificación de algoritmos cuánticos con Qiskit.

También tienen otros programas y programas de verano que ofrecen becas basadas en las necesidades de los estudiantes.

Los programas pasados y próximos pueden encontrarse aquí:

https://www.qubitbyqubit.org/programs

6. Ciclo de conferencias de Michael Nielsen

La lista de reproducción de Michael Nielsen “Quantum Computing for the Determined” es una buena referencia para los aspectos teóricos de la computación cuántica. Comienza con lo que es un qubit y gradualmente cubre temas más avanzados.

He aquí un resumen de lo que se trata en la charla.

Trabajar con Qubits
Puertas cuánticas
Mecánica cuántica
Codificación superdensa
Teletransporte cuántico

Espero que este artículo te resulte útil. Muchas gracias por leer.

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator