狠狠撸shows by User: jacosol / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: jacosol / Sun, 12 Mar 2023 17:14:05 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: jacosol Visualizaci贸n de Datos.pptx https://es.slideshare.net/slideshow/visualizacin-de-datospptx/256424672 visualizacindedatos-230312171405-2c1c193c
Fundamentos para la visualizaci贸n de datos]]>
Fundamentos para la visualizaci贸n de datos]]> Sun, 12 Mar 2023 17:14:05 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/visualizacin-de-datospptx/256424672 jacosol@slideshare.net(jacosol) Visualizaci贸n de Datos.pptx jacosol Fundamentos para la visualizaci贸n de datos <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/visualizacindedatos-230312171405-2c1c193c-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Fundamentos para la visualizaci贸n de datos
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Documento gu铆a Seminarios de Investigaci贸n]]>
Documento gu铆a Seminarios de Investigaci贸n]]> Thu, 01 Sep 2022 20:37:59 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/gua-de-proyectos-acadmicos-de-trabajo-colectivo-final-2p2022-v1docx/252794723 jacosol@slideshare.net(jacosol) Gu铆a de Proyectos Acad茅micos de Trabajo Colectivo final 2p2022 v1.docx jacosol Documento gu铆a Seminarios de Investigaci贸n <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/guadeproyectosacadmicosdetrabajocolectivofinal2p2022v1-220901203759-574b3d48-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Documento gu铆a Seminarios de Investigaci贸n
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Sistemas de colaboraci贸n]]>
Sistemas de colaboraci贸n]]> Wed, 20 Apr 2022 20:38:29 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/sistemas-de-recomendacinpptx/251627835 jacosol@slideshare.net(jacosol) SISTEMAS DE RECOMENDACI脫N.pptx jacosol Sistemas de colaboraci贸n <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/sistemasderecomendacin-220420203829-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Sistemas de colaboraci贸n
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Ejercicio de cl煤ster jer谩rquico desarrollado paso a paso hasta la gr谩fica del dendograma.]]>
Ejercicio de cl煤ster jer谩rquico desarrollado paso a paso hasta la gr谩fica del dendograma.]]> Fri, 01 Apr 2022 02:36:39 GMT https://es.slideshare.net/jacosol/ejercicio-clster-jerrquico-251487379 jacosol@slideshare.net(jacosol) Ejercicio cl煤ster jer谩rquico jacosol Ejercicio de cl煤ster jer谩rquico desarrollado paso a paso hasta la gr谩fica del dendograma. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ejercicioclsterjerrquicoautoguardado-220401023639-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Ejercicio de cl煤ster jer谩rquico desarrollado paso a paso hasta la gr谩fica del dendograma.
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Desarrollo de un ejercicio pr谩ctico de la aplicaci贸n del algoritmo de clustering K-Mean.]]>
Desarrollo de un ejercicio pr谩ctico de la aplicaci贸n del algoritmo de clustering K-Mean.]]> Fri, 01 Apr 2022 02:22:57 GMT https://es.slideshare.net/jacosol/ejercicio-kmeans jacosol@slideshare.net(jacosol) Ejercicio K-Means jacosol Desarrollo de un ejercicio pr谩ctico de la aplicaci贸n del algoritmo de clustering K-Mean. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ejerciciok-means-220401022257-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Desarrollo de un ejercicio pr谩ctico de la aplicaci贸n del algoritmo de clustering K-Mean.
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Dominar el concepto de matriz de confusi贸n permite desarrollar e interpretar las mejores m茅tricas en los modelos de machine learning.]]>
Dominar el concepto de matriz de confusi贸n permite desarrollar e interpretar las mejores m茅tricas en los modelos de machine learning.]]> Fri, 01 Apr 2022 02:18:00 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/matriz-de-confusin/251487233 jacosol@slideshare.net(jacosol) Matriz de confusi贸n jacosol Dominar el concepto de matriz de confusi贸n permite desarrollar e interpretar las mejores m茅tricas en los modelos de machine learning. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/matrizdeconfusin-220401021801-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Dominar el concepto de matriz de confusi贸n permite desarrollar e interpretar las mejores m茅tricas en los modelos de machine learning.
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Fundamentos te贸ricos de los modelos de aprendizaje no supervisado.]]>
Fundamentos te贸ricos de los modelos de aprendizaje no supervisado.]]> Fri, 01 Apr 2022 02:02:18 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/aprendizaje-no-supervisado/251487084 jacosol@slideshare.net(jacosol) Aprendizaje no supervisado jacosol Fundamentos te贸ricos de los modelos de aprendizaje no supervisado. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/aprendizajenosupervisado-220401020218-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Fundamentos te贸ricos de los modelos de aprendizaje no supervisado.
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]]> 628 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/aprendizajenosupervisado-220401020218-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Arboles y reglas https://es.slideshare.net/slideshow/arboles-y-reglas/251181235 rbolesyreglas-220216021442
Fundamentos de 脕rboles de Decisi贸n y Reglas]]>
Fundamentos de 脕rboles de Decisi贸n y Reglas]]> Wed, 16 Feb 2022 02:14:42 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/arboles-y-reglas/251181235 jacosol@slideshare.net(jacosol) Arboles y reglas jacosol Fundamentos de 脕rboles de Decisi贸n y Reglas <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/rbolesyreglas-220216021442-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Fundamentos de 脕rboles de Decisi贸n y Reglas
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Conceptos iniciales]]>
Conceptos iniciales]]> Wed, 16 Feb 2022 02:12:53 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/fundamentos-ia/251181212 jacosol@slideshare.net(jacosol) Fundamentos IA jacosol Conceptos iniciales <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/fundamentos-220216021253-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Conceptos iniciales
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]]> 313 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/fundamentos-220216021253-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation 000000 http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Metodolog铆a CRISP-DM para la evaluaci贸n de modelos predictivos del rendimiento de los estudiantes de la regi贸n Caribe colombiana en la prueba Saber 11掳 2017 - 2019 /slideshow/metodologa-crispdm-para-la-evaluacin-de-modelos-predictivos-del-rendimiento-de-los-estudiantes-de-la-regin-caribe-colombiana-en-la-prueba-saber-11-2017-2019/246230422 tfmfinalv-210415011637
El presente proyecto tiene como finalidad la evaluaci贸n de varios modelos de aprendizaje autom谩tico bajo la metodolog铆a CRISP-DM con el fin de determinar, a trav茅s de sus m茅tricas, el mejor modelo para realizar la predicci贸n del rendimiento de los estudiantes de educaci贸n media de la regi贸n Caribe colombiana en la prueba Saber 11潞, a la vez propone una nueva metodolog铆a de evaluaci贸n de los resultados de la prueba por regiones con el fin de tener en cuenta las particularidades socioecon贸micas de cada una de ellas. Se toma como base la metodolog铆a CRISP-DM debido a su madurez, esta metodolog铆a permite la extracci贸n de conocimiento del negocio y de los datos, ofrece una gu铆a para la preparaci贸n de los datos, el modelado y la validaci贸n de los modelos; se espera que la metodolog铆a propuesta sea implementada por el Instituto Colombiano para el Fomento de la Educaci贸n Superior (ICFES), las secretar铆as departamentales de educaci贸n y las instituciones educativas. Se utilizaron una variedad de t茅cnicas y herramientas para desarrollar los procesos ETL para obtener un conjunto de datos con los atributos m谩s relevantes, con el fin de evaluar cuatro modelos de aprendizaje autom谩tico desarrollados con los algoritmos J48 (C4.5), LMT, PART y Multilayer Perceptron; obteniendo que el mejor conjunto de datos y el mejor modelo de aprendizaje se obtiene utilizando el m茅todo de selecci贸n de atributos InfoGain y el algoritmo de 谩rboles de decisi贸n LMT, respectivamente. El modelo fue puesto a prueba con un nuevo conjunto de datos, obteniendo un error cuadr谩tico medio de 0.25 muy acorde con las m茅tricas de validaci贸n del mismo. Por lo tanto, este proyecto facilitar谩 a los actores del Sistema Nacional de Educaci贸n la toma de decisiones en beneficio de los estudiantes y la calidad de la educaci贸n del pa铆s, en especial de la regi贸n Caribe.]]>
El presente proyecto tiene como finalidad la evaluaci贸n de varios modelos de aprendizaje autom谩tico bajo la metodolog铆a CRISP-DM con el fin de determinar, a trav茅s de sus m茅tricas, el mejor modelo para realizar la predicci贸n del rendimiento de los estudiantes de educaci贸n media de la regi贸n Caribe colombiana en la prueba Saber 11潞, a la vez propone una nueva metodolog铆a de evaluaci贸n de los resultados de la prueba por regiones con el fin de tener en cuenta las particularidades socioecon贸micas de cada una de ellas. Se toma como base la metodolog铆a CRISP-DM debido a su madurez, esta metodolog铆a permite la extracci贸n de conocimiento del negocio y de los datos, ofrece una gu铆a para la preparaci贸n de los datos, el modelado y la validaci贸n de los modelos; se espera que la metodolog铆a propuesta sea implementada por el Instituto Colombiano para el Fomento de la Educaci贸n Superior (ICFES), las secretar铆as departamentales de educaci贸n y las instituciones educativas. Se utilizaron una variedad de t茅cnicas y herramientas para desarrollar los procesos ETL para obtener un conjunto de datos con los atributos m谩s relevantes, con el fin de evaluar cuatro modelos de aprendizaje autom谩tico desarrollados con los algoritmos J48 (C4.5), LMT, PART y Multilayer Perceptron; obteniendo que el mejor conjunto de datos y el mejor modelo de aprendizaje se obtiene utilizando el m茅todo de selecci贸n de atributos InfoGain y el algoritmo de 谩rboles de decisi贸n LMT, respectivamente. El modelo fue puesto a prueba con un nuevo conjunto de datos, obteniendo un error cuadr谩tico medio de 0.25 muy acorde con las m茅tricas de validaci贸n del mismo. Por lo tanto, este proyecto facilitar谩 a los actores del Sistema Nacional de Educaci贸n la toma de decisiones en beneficio de los estudiantes y la calidad de la educaci贸n del pa铆s, en especial de la regi贸n Caribe.]]> Thu, 15 Apr 2021 01:16:37 GMT /slideshow/metodologa-crispdm-para-la-evaluacin-de-modelos-predictivos-del-rendimiento-de-los-estudiantes-de-la-regin-caribe-colombiana-en-la-prueba-saber-11-2017-2019/246230422 jacosol@slideshare.net(jacosol) Metodolog铆a CRISP-DM para la evaluaci贸n de modelos predictivos del rendimiento de los estudiantes de la regi贸n Caribe colombiana en la prueba Saber 11掳 2017 - 2019 jacosol El presente proyecto tiene como finalidad la evaluaci贸n de varios modelos de aprendizaje autom谩tico bajo la metodolog铆a CRISP-DM con el fin de determinar, a trav茅s de sus m茅tricas, el mejor modelo para realizar la predicci贸n del rendimiento de los estudiantes de educaci贸n media de la regi贸n Caribe colombiana en la prueba Saber 11潞, a la vez propone una nueva metodolog铆a de evaluaci贸n de los resultados de la prueba por regiones con el fin de tener en cuenta las particularidades socioecon贸micas de cada una de ellas. Se toma como base la metodolog铆a CRISP-DM debido a su madurez, esta metodolog铆a permite la extracci贸n de conocimiento del negocio y de los datos, ofrece una gu铆a para la preparaci贸n de los datos, el modelado y la validaci贸n de los modelos; se espera que la metodolog铆a propuesta sea implementada por el Instituto Colombiano para el Fomento de la Educaci贸n Superior (ICFES), las secretar铆as departamentales de educaci贸n y las instituciones educativas. Se utilizaron una variedad de t茅cnicas y herramientas para desarrollar los procesos ETL para obtener un conjunto de datos con los atributos m谩s relevantes, con el fin de evaluar cuatro modelos de aprendizaje autom谩tico desarrollados con los algoritmos J48 (C4.5), LMT, PART y Multilayer Perceptron; obteniendo que el mejor conjunto de datos y el mejor modelo de aprendizaje se obtiene utilizando el m茅todo de selecci贸n de atributos InfoGain y el algoritmo de 谩rboles de decisi贸n LMT, respectivamente. El modelo fue puesto a prueba con un nuevo conjunto de datos, obteniendo un error cuadr谩tico medio de 0.25 muy acorde con las m茅tricas de validaci贸n del mismo. Por lo tanto, este proyecto facilitar谩 a los actores del Sistema Nacional de Educaci贸n la toma de decisiones en beneficio de los estudiantes y la calidad de la educaci贸n del pa铆s, en especial de la regi贸n Caribe. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tfmfinalv-210415011637-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> El presente proyecto tiene como finalidad la evaluaci贸n de varios modelos de aprendizaje autom谩tico bajo la metodolog铆a CRISP-DM con el fin de determinar, a trav茅s de sus m茅tricas, el mejor modelo para realizar la predicci贸n del rendimiento de los estudiantes de educaci贸n media de la regi贸n Caribe colombiana en la prueba Saber 11潞, a la vez propone una nueva metodolog铆a de evaluaci贸n de los resultados de la prueba por regiones con el fin de tener en cuenta las particularidades socioecon贸micas de cada una de ellas. Se toma como base la metodolog铆a CRISP-DM debido a su madurez, esta metodolog铆a permite la extracci贸n de conocimiento del negocio y de los datos, ofrece una gu铆a para la preparaci贸n de los datos, el modelado y la validaci贸n de los modelos; se espera que la metodolog铆a propuesta sea implementada por el Instituto Colombiano para el Fomento de la Educaci贸n Superior (ICFES), las secretar铆as departamentales de educaci贸n y las instituciones educativas. Se utilizaron una variedad de t茅cnicas y herramientas para desarrollar los procesos ETL para obtener un conjunto de datos con los atributos m谩s relevantes, con el fin de evaluar cuatro modelos de aprendizaje autom谩tico desarrollados con los algoritmos J48 (C4.5), LMT, PART y Multilayer Perceptron; obteniendo que el mejor conjunto de datos y el mejor modelo de aprendizaje se obtiene utilizando el m茅todo de selecci贸n de atributos InfoGain y el algoritmo de 谩rboles de decisi贸n LMT, respectivamente. El modelo fue puesto a prueba con un nuevo conjunto de datos, obteniendo un error cuadr谩tico medio de 0.25 muy acorde con las m茅tricas de validaci贸n del mismo. Por lo tanto, este proyecto facilitar谩 a los actores del Sistema Nacional de Educaci贸n la toma de decisiones en beneficio de los estudiantes y la calidad de la educaci贸n del pa铆s, en especial de la regi贸n Caribe.
Metodolog楸坅 CRISP-DM para la evaluaci鍧 de modelos predictivos del rendimiento de los estudiantes de la regi鍧 Caribe colombiana en la prueba Saber 11灞 2017 - 2019 from Jairo Acosta Solano
]]> 294 1 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tfmfinalv-210415011637-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Big Data: An谩lisis y Visualizaci贸n de Datos Masivos https://es.slideshare.net/slideshow/big-data-anlisis-y-visualizacin-de-datos-masivos/244947520 4088-folletodiplomadoenbigdata-210324001306
DIRIGIDO A: Profesionales que se desempe帽an en las 谩reas de planeaci贸n estrat茅gica, mercadeo, comercial, producci贸n, gesti贸n de clientes y estudiantes de 煤ltimos semestres de carreras profesionales de Administraci贸n, Ingenier铆a Industrial, Mercadeo y afines que tengan inter茅s en desarrollar competencias en el an谩lisis de los datos a trav茅s de herramientas estad铆sticas y de miner铆a de datos que permitan aprovechar las tecnolog铆as y herramientas de Big Data, para la toma de decisiones e identificar nuevas oportunidades de negocio y de mercados. *El aspirante debe tener conocimientos b谩sicos en estad铆stica y uso de tecnolog铆as de informaci贸n.]]>
DIRIGIDO A: Profesionales que se desempe帽an en las 谩reas de planeaci贸n estrat茅gica, mercadeo, comercial, producci贸n, gesti贸n de clientes y estudiantes de 煤ltimos semestres de carreras profesionales de Administraci贸n, Ingenier铆a Industrial, Mercadeo y afines que tengan inter茅s en desarrollar competencias en el an谩lisis de los datos a trav茅s de herramientas estad铆sticas y de miner铆a de datos que permitan aprovechar las tecnolog铆as y herramientas de Big Data, para la toma de decisiones e identificar nuevas oportunidades de negocio y de mercados. *El aspirante debe tener conocimientos b谩sicos en estad铆stica y uso de tecnolog铆as de informaci贸n.]]> Wed, 24 Mar 2021 00:13:05 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/big-data-anlisis-y-visualizacin-de-datos-masivos/244947520 jacosol@slideshare.net(jacosol) Big Data: An谩lisis y Visualizaci贸n de Datos Masivos jacosol DIRIGIDO A: Profesionales que se desempe帽an en las 谩reas de planeaci贸n estrat茅gica, mercadeo, comercial, producci贸n, gesti贸n de clientes y estudiantes de 煤ltimos semestres de carreras profesionales de Administraci贸n, Ingenier铆a Industrial, Mercadeo y afines que tengan inter茅s en desarrollar competencias en el an谩lisis de los datos a trav茅s de herramientas estad铆sticas y de miner铆a de datos que permitan aprovechar las tecnolog铆as y herramientas de Big Data, para la toma de decisiones e identificar nuevas oportunidades de negocio y de mercados. *El aspirante debe tener conocimientos b谩sicos en estad铆stica y uso de tecnolog铆as de informaci贸n. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/4088-folletodiplomadoenbigdata-210324001306-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> DIRIGIDO A: Profesionales que se desempe帽an en las 谩reas de planeaci贸n estrat茅gica, mercadeo, comercial, producci贸n, gesti贸n de clientes y estudiantes de 煤ltimos semestres de carreras profesionales de Administraci贸n, Ingenier铆a Industrial, Mercadeo y afines que tengan inter茅s en desarrollar competencias en el an谩lisis de los datos a trav茅s de herramientas estad铆sticas y de miner铆a de datos que permitan aprovechar las tecnolog铆as y herramientas de Big Data, para la toma de decisiones e identificar nuevas oportunidades de negocio y de mercados. *El aspirante debe tener conocimientos b谩sicos en estad铆stica y uso de tecnolog铆as de informaci贸n.
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]]> 229 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/4088-folletodiplomadoenbigdata-210324001306-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Acceso abierto: El derecho a investigar https://es.slideshare.net/jacosol/acceso-abierto-el-derecho-a-investigar-94363389 accesoabierto-180419164206
笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 acerda de la filosof铆a del Acceso Libre (Open Access), la generaci贸n, la destrucci贸n y la reconstrucci贸n del conocimiento.]]>
笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 acerda de la filosof铆a del Acceso Libre (Open Access), la generaci贸n, la destrucci贸n y la reconstrucci贸n del conocimiento.]]> Thu, 19 Apr 2018 16:42:06 GMT https://es.slideshare.net/jacosol/acceso-abierto-el-derecho-a-investigar-94363389 jacosol@slideshare.net(jacosol) Acceso abierto: El derecho a investigar jacosol 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 acerda de la filosof铆a del Acceso Libre (Open Access), la generaci贸n, la destrucci贸n y la reconstrucci贸n del conocimiento. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/accesoabierto-180419164206-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 acerda de la filosof铆a del Acceso Libre (Open Access), la generaci贸n, la destrucci贸n y la reconstrucci贸n del conocimiento.
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Gu铆a para el correcto uso de las normas APA para citaci贸n de ideas y documentos.]]>
Gu铆a para el correcto uso de las normas APA para citaci贸n de ideas y documentos.]]> Tue, 13 Feb 2018 20:40:27 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/normas-apa-6ta-edicin-centro-de-escritura-javeriana/87948922 jacosol@slideshare.net(jacosol) Normas APA 6ta edici贸n (Centro de Escritura Javeriana) jacosol Gu铆a para el correcto uso de las normas APA para citaci贸n de ideas y documentos. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/normasapasextaedicin-180213204027-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Gu铆a para el correcto uso de las normas APA para citaci贸n de ideas y documentos.
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Seminarios de Investigaci贸n]]>
Seminarios de Investigaci贸n]]> Tue, 15 Aug 2017 16:01:18 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/presentacin-investigacin-iip-2017/78861302 jacosol@slideshare.net(jacosol) 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 investigaci贸n IIp 2017 jacosol Seminarios de Investigaci贸n <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/presentacininvestigaciniip2017-170815160118-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Seminarios de Investigaci贸n
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Proyecto de Grado]]>
Proyecto de Grado]]> Wed, 09 Aug 2017 18:43:40 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/sistema-de-informacin-para-el-mantenimiento-del-proceso-de-caracterizacin-bio-psicosocial-y-en-salud-de-los-nios-con-cncer-de-la-fundacin-funvivir/78708541 jacosol@slideshare.net(jacosol) SISTEMA DE INFORMACI脫N PARA EL MANTENIMIENTO DEL PROCESO DE CARACTERIZACI脫N BIO PSICOSOCIAL Y EN SALUD DE LOS NI脩OS CON C脕NCER DE LA FUNDACI脫N FUNVIVIR jacosol Proyecto de Grado <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/monigrafiafunvivirdocxunamas-170809184340-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Proyecto de Grado
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笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍闭闭> Tue, 14 Feb 2017 04:03:42 GMT https://es.slideshare.net/jacosol/presentacin-pat-colectivo-2017 jacosol@slideshare.net(jacosol) 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 PAT Colectivo 2017 jacosol 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/presentacininvestigacin2017-170214040342-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍
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笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 para el curso de Apropiados]]> Fri, 25 Nov 2016 15:42:52 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/generalidades-de-los-recursos-y-objetos-digitales/69529495 jacosol@slideshare.net(jacosol) Generalidades de los recursos y objetos digitales jacosol 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 para el curso de Apropiados <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/generalidadesdelosrecursosyobjetosdigitales-161125154252-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 para el curso de Apropiados
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Tomado del curso Introducci贸n a la escritura cient铆fica: retos y potencialidades del entorno digital - http://hub11.ecolearning.eu/course/introduccion-a-la-escritura-cientifica-retos/]]>
Tomado del curso Introducci贸n a la escritura cient铆fica: retos y potencialidades del entorno digital - http://hub11.ecolearning.eu/course/introduccion-a-la-escritura-cientifica-retos/]]> Mon, 31 Oct 2016 14:39:05 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/contexto-y-circulacin-de-textos-cientficos/67923641 jacosol@slideshare.net(jacosol) Contexto y circulaci贸n de textos cient铆ficos jacosol Tomado del curso Introducci贸n a la escritura cient铆fica: retos y potencialidades del entorno digital - http://hub11.ecolearning.eu/course/introduccion-a-la-escritura-cientifica-retos/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/artculoscientficos-161031143905-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Tomado del curso Introducci贸n a la escritura cient铆fica: retos y potencialidades del entorno digital - http://hub11.ecolearning.eu/course/introduccion-a-la-escritura-cientifica-retos/
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Gu铆a definitiva, actualizada en el IIP 2016]]>
Gu铆a definitiva, actualizada en el IIP 2016]]> Wed, 12 Oct 2016 14:10:17 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/gua-proyecto-de-grado-curn-2016/67068166 jacosol@slideshare.net(jacosol) Gu铆a proyecto de grado CURN 2016 jacosol Gu铆a definitiva, actualizada en el IIP 2016 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/guiaproyectodegrado2016final-161012141017-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Gu铆a definitiva, actualizada en el IIP 2016
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Proyectos Acad茅micos de Trabajo de la Facultad de Ingenier铆a de la Corporaci贸n Universitaria Rafael N煤帽ez]]>
Proyectos Acad茅micos de Trabajo de la Facultad de Ingenier铆a de la Corporaci贸n Universitaria Rafael N煤帽ez]]> Mon, 22 Aug 2016 20:29:26 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/presentacin-investigacin-pat-iip-2016-curn/65250893 jacosol@slideshare.net(jacosol) 笔谤别蝉别苍迟补肠颈贸苍 investigaci贸n PAT IIP 2016 CURN jacosol Proyectos Acad茅micos de Trabajo de la Facultad de Ingenier铆a de la Corporaci贸n Universitaria Rafael N煤帽ez <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/presentacininvestigacin2016-160822202927-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Proyectos Acad茅micos de Trabajo de la Facultad de Ingenier铆a de la Corporaci贸n Universitaria Rafael N煤帽ez
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