3 habilidades financieras que a los empleadores les encanta ver

Las finanzas son una parte integral de cada negocio. Desde la planificación y previsión financiera hasta la gestión del flujo de caja, la contabilidad y el análisis precisos y perspicaces pueden diferenciar entre el éxito y el fracaso.

Según Garner, un factor impulsor de muchos esfuerzos de transformación financiera es impulsar la productividad y reducir los costos. La mejor manera de comenzar a evaluar las áreas que necesitan mejoras es comparar las métricas que son clave para financiar la eficiencia operativa.

Siga leyendo para aprender a explorar las tres habilidades que los empleadores valoran más en los profesionales de las finanzas: modelado financiero, elaboración de presupuestos y análisis e interpretación de datos.

1. Modelado Financiero

Una de las habilidades financieras más importantes que valoran los empleadores es comprender e interpretar los estados financieros. Los estados financieros brindan información sobre el desempeño y la salud financiera general de una empresa. Se pueden utilizar para identificar tendencias y hacer predicciones.

Comprender los estados financieros es una habilidad valiosa para cualquier profesional de las finanzas. Muestra que puede analizar críticamente la información y tomar decisiones acertadas en función de sus hallazgos. Nuevamente, esta es una habilidad que beneficiará cualquier carrera.

2. Presupuesto

Otra habilidad financiera importante que los empleadores valoran es la capacidad de crear modelos financieros precisos y perspicaces. El modelado financiero se utiliza para pronosticar el rendimiento financiero futuro de una empresa. Esta habilidad requiere fuertes habilidades analíticas y matemáticas y la capacidad de pensar creativamente. Una vez más, esta es una habilidad que beneficiará a cualquier carrera financiera.

3.Análisis e interpretación de datos

La interpretación y el análisis de datos es una habilidad importante que deben aprender los empleados. Al comprender cómo interpretar los datos, los empleados pueden tomar mejores decisiones sobre su trabajo y mejorar su productividad. Siguiendo estos consejos, los empleados pueden mejorar sus habilidades de interpretación y análisis de datos, haciéndolos más productivos y eficientes en su trabajo.

Cómo mejorar sus habilidades de análisis e interpretación de datos:

1. Conozca a su audiencia. Asegúrese de comprender quién leerá su análisis y adapte su interpretación en consecuencia.

2. Sea claro y conciso. La interpretación de datos puede ser compleja, por lo que es importante comunicar sus hallazgos de una manera que sea fácil de entender.

3. Usa imágenes. El uso de gráficos, tablas y otros elementos visuales puede ayudar a que la interpretación de datos sea más eficaz.

4. Practica el pensamiento crítico. Al interpretar los datos, es importante pensar críticamente y considerar todas las posibles explicaciones de los resultados.

5. Busque la opinión de expertos. Si no está seguro de cómo interpretar los datos, busque la opinión experta de alguien con más experiencia.

Conozca el valor del empleador de habilidades financieras

Hay varias habilidades financieras que los empleadores valoran. Estos incluyen la elaboración de presupuestos, el análisis financiero y la previsión. Si puede demostrar estas habilidades en su solicitud de empleo y durante las entrevistas, estará en una posición sólida para conseguir el trabajo que desea.

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Los científicos ‘ven’ características desconcertantes en el interior de la Tierra

La enigmática área de roca, que se encuentra casi directamente debajo de las islas de Hawái, es una de varias zonas de velocidad ultrabaja, llamada así porque las ondas sísmicas se vuelven lentas a medida que pasan a través de ellas.

La investigación, publicada en NaturalezaComunicacioneses el primero en revelar la compleja variabilidad interna de uno de estos bolsillos en detalle, arrojando luz sobre el paisaje del interior profundo de la Tierra y los procesos que operan dentro de él.

“De todas las características interiores profundas de la Tierra, estas son las más fascinantes y complejas. Ahora tenemos la primera evidencia sólida que muestra su estructura interna: es un hito real en la sismología de la tierra profunda”, dijo el autor principal Zhi Li, estudiante de doctorado en el Departamento de Ciencias de la Tierra de Cambridge.

El interior de la Tierra tiene capas como una cebolla: en el centro se encuentra el núcleo de hierro y níquel, rodeado por una capa gruesa conocida como manto, y encima de eso una delgada capa exterior: la corteza en la que vivimos. Aunque el manto es roca sólida, está lo suficientemente caliente como para fluir extremadamente lentamente. Estas corrientes de convección interna alimentan calor a la superficie, impulsando el movimiento de las placas tectónicas y alimentando las erupciones volcánicas.

Los científicos utilizan las ondas sísmicas de los terremotos para ‘ver’ debajo de la superficie de la Tierra: los ecos y las sombras de estas ondas revelan imágenes similares a las de un radar de la topografía interior profunda. Pero, hasta hace poco, las ‘imágenes’ de las estructuras en el límite entre el núcleo y el manto, un área de interés clave para estudiar el flujo de calor interno de nuestro planeta, han sido granulosas y difíciles de interpretar.

Los investigadores utilizaron los últimos métodos de modelado numérico para revelar estructuras a escala de kilómetros en el límite entre el núcleo y el manto. Según el coautor, el Dr. Kuangdai Leng, quien desarrolló los métodos mientras estaba en la Universidad de Oxford, «realmente estamos superando los límites de la computación moderna de alto rendimiento para las simulaciones elastodinámicas, aprovechando las simetrías de onda que antes no se notaban o no se usaban». Leng, que actualmente trabaja en el Consejo de Instalaciones de Ciencia y Tecnología, dice que esto significa que pueden mejorar la resolución de las imágenes en un orden de magnitud en comparación con el trabajo anterior.

Los investigadores observaron una reducción del 40 % en la velocidad de las ondas sísmicas que viajaban en la base de la zona de velocidad ultrabaja debajo de Hawái. Esto respalda las propuestas existentes de que la zona contiene mucho más hierro que las rocas circundantes, lo que significa que es más densa y lenta. «Es posible que este material rico en hierro sea un remanente de rocas antiguas de la historia temprana de la Tierra o incluso que el hierro se esté escapando del núcleo por un medio desconocido», dijo la líder del proyecto, la Dra. Sanne Cottaar de Cambridge Earth Sciences.

La investigación también podría ayudar a los científicos a comprender qué se encuentra debajo y da lugar a cadenas volcánicas como las islas de Hawái. Los científicos han comenzado a notar una correlación entre la ubicación de los volcanes de punto de acceso con nombres descriptivos, que incluyen Hawái e Islandia, y las zonas de velocidad ultrabaja en la base del manto. Se ha debatido el origen de los volcanes de puntos calientes, pero la teoría más popular sugiere que las estructuras similares a penachos traen material del manto caliente desde el límite entre el núcleo y el manto hasta la superficie.

Con imágenes de la zona de velocidad ultrabaja debajo de Hawái ahora disponibles, el equipo también puede recopilar evidencia física rara de lo que probablemente sea la raíz de la columna que alimenta a Hawái. Su observación de roca densa y rica en hierro debajo de Hawái respaldaría las observaciones de superficie. «Los basaltos en erupción de Hawái tienen firmas isotópicas anómalas que podrían apuntar a un origen de la Tierra primitiva o a una fuga en el núcleo, lo que significa que parte de este material denso acumulado en la base debe ser arrastrado a la superficie», dijo Cottaar.

Ahora es necesario obtener imágenes de más del límite entre el núcleo y el manto para comprender si todos los puntos calientes de la superficie tienen una bolsa de material denso en la base. Dónde y cómo se puede enfocar el límite entre el núcleo y el manto depende de dónde ocurren los terremotos y dónde se instalan los sismómetros para registrar las olas.

Las observaciones del equipo se suman a un creciente cuerpo de evidencia de que el interior profundo de la Tierra es tan variable como su superficie. «Estas zonas de baja velocidad son una de las características más intrincadas que vemos en profundidades extremas: si ampliamos nuestra búsqueda, es probable que veamos niveles cada vez mayores de complejidad, tanto estructural como química, en el límite entre el núcleo y el manto», dijo. Li.

Ahora planean aplicar sus técnicas para mejorar la resolución de las imágenes de otros bolsillos en el límite entre el núcleo y el manto, así como para mapear nuevas zonas. Eventualmente, esperan mapear el paisaje geológico a través del límite entre el núcleo y el manto y comprender su relación con la dinámica y la historia evolutiva de nuestro planeta.

Referencia:
Zhi Li, Kuangdai Leng, Jennifer Jenkins, Sanne Cottaar. ‘Estructura a escala de un kilómetro en el límite entre el núcleo y el manto cerca de Hawái’. Comunicaciones de la naturaleza (2022), DOI: 10.1038/s41467-022-30502-5

Cómo iniciar su carrera de marketing digital independiente

A medida que el mundo se vuelve cada vez más digital y más y más personas recurren a Internet para sus necesidades diarias, nunca ha habido un mejor momento para convertirse en un vendedor digital independiente. Sin embargo, es difícil saber por dónde empezar con tantas plataformas y métodos diferentes disponibles para usted. En este artículo, echaremos un vistazo a algunas de las plataformas de marketing independientes más populares y te ayudaremos a descubrir cuál es la mejor para ti.

¿Qué es un comercializador digital independiente?

Un comercializador digital independiente trabaja en sus proyectos y contratos sin ser empleado de una empresa. También trabajan en varias industrias, que incluyen marketing, publicidad, diseño de sitios web y más. Tendrán experiencia trabajando en la industria que buscan como comercializadores independientes.

Las habilidades y destrezas requeridas para ser un vendedor digital independiente exitoso varían según su industria. Sin embargo, la mayoría de los freelancers comparten fortalezas comunes, como sólidas habilidades de comunicación y creación de redes, habilidades para resolver problemas y creatividad.

Algunas de las cosas más importantes que puede hacer para mejorar sus posibilidades de éxito como vendedor digital independiente incluyen:

  1. Aprender todo lo que pueda sobre su industria objetivo
  2. Desarrollo de una campaña de marketing dirigida
  3. Construir relaciones sólidas con clientes y colegas.

Los diferentes tipos de marketing digital freelance

Hay muchos tipos diferentes de trabajos independientes de marketing digital, por lo que puede ser difícil decidir qué tipo de trabajo independiente es el adecuado para usted.

A continuación, describimos algunos tipos diferentes de trabajos independientes de marketing digital y las habilidades que debe tener para tener éxito en cada uno.

SEO freelance: Si eres un especialista en SEO con algo de experiencia, podrías convertirte en un consultor de SEO independiente. Es probable que necesite tener una buena comprensión de los principios y técnicas de optimización de motores de búsqueda y la capacidad de escribir contenido de calidad.

Administrador de redes sociales: si tiene experiencia en la administración de cuentas de redes sociales para empresas u organizaciones, podría convertirse en un administrador de redes sociales independiente. Debería poder crear campañas efectivas en las redes sociales y realizar un seguimiento de los resultados.

Desarrollador web: Si tiene experiencia en la codificación y el diseño de páginas web, podría convertirse en un desarrollador web independiente. Necesitará tener excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, así como la capacidad de trabajar de forma independiente.

Comercializador de correo electrónico: Si es bueno para construir relaciones con clientes potenciales a través del marketing por correo electrónico, podría convertirse en un vendedor de correo electrónico independiente.

Cómo convertirse en un vendedor digital independiente

A medida que el mundo se vuelve cada vez más digital, el vendedor digital independiente se ha vuelto cada vez más frecuente. El marketing independiente es una excelente manera de iniciar su propio negocio y ganar algo de dinero mientras aprende nuevas habilidades.

Aquí hay tres consejos para convertirse en un exitoso vendedor digital independiente.

Infórmate. Antes de que pueda comenzar a comercializar sus propios productos o servicios, primero debe saber qué son y cómo funcionan. Aprenda todo lo que pueda sobre el panorama del marketing digital y cómo está cambiando. Esto incluye comprender cómo funcionan los motores de búsqueda, qué plataformas de redes sociales son populares y qué tipos de campañas publicitarias funcionan mejor.

Crea una cartera. Muestre sus habilidades creando un portafolio de su trabajo. Esto incluye diseño y desarrollo de sitios web, campañas en redes sociales e incluso creación de contenido de video. También puede incluir capturas de pantalla de sus datos de Google Analytics y otras herramientas de seguimiento del rendimiento para demostrar que está obteniendo resultados.

Profesionaliza tu marca. Asegúrese de que toda su presencia en línea sea profesional y esté diseñada para verse bien desde la distancia. Utilice fuentes, gráficos e imágenes de alta calidad y asegúrese de que todos los enlaces se vean limpios y ordenados.

¿Qué herramientas y recursos necesita un comercializador digital independiente?

Lo primero y más importante que necesita un especialista en marketing digital es un buen conjunto de herramientas. Hay tantas plataformas y aplicaciones diferentes que puede ser difícil saber por dónde empezar. Algunas de las herramientas más comunes utilizadas por los vendedores independientes incluyen herramientas de administración de redes sociales, software de optimización de motores de búsqueda y servicios de marketing por correo electrónico.

Otro factor importante a la hora de elegir herramientas de marketing digital es la familiaridad. Muchas veces, las personas prefieren usar herramientas familiares en lugar de probar algo nuevo. Esto puede dificultar que los especialistas en marketing digital encuentren la herramienta adecuada para sus necesidades específicas. Sin embargo, una vez que encuentre una herramienta que funcione bien para usted, puede ser difícil volver atrás.

Una última cosa a considerar al elegir herramientas de marketing digital es el costo. Puede ser difícil determinar en qué herramientas vale la pena invertir y en cuáles no. Sin embargo, existen algunos buenos recursos que pueden ayudar con este proceso de toma de decisiones.

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Dispositivo similar a una batería de bajo costo absorbe las emisiones de CO2 mientras se carga

El dispositivo de supercondensador, que es similar a una batería recargable, tiene el tamaño de una moneda de dos peniques y está fabricado en parte con materiales sostenibles, como cáscaras de coco y agua de mar.

Diseñado por investigadores de la Universidad de Cambridge, el supercondensador podría ayudar a impulsar las tecnologías de captura y almacenamiento de carbono a un costo mucho menor. Alrededor de 35 mil millones de toneladas de CO2 se liberan a la atmósfera por año y se necesitan soluciones urgentes para eliminar estas emisiones y abordar la crisis climática. Las tecnologías de captura de carbono más avanzadas actualmente requieren grandes cantidades de energía y son costosas.

El supercondensador consta de dos electrodos de carga positiva y negativa. En un trabajo dirigido por Trevor Binford mientras completaba su maestría en Cambridge, el equipo intentó alternar de un voltaje negativo a uno positivo para extender el tiempo de carga de los experimentos anteriores. Esto mejoró la capacidad del supercondensador para capturar carbono.

“Descubrimos que al alternar lentamente la corriente entre las placas podemos capturar el doble de CO2 que antes”, dijo el Dr. Alexander Forse del Departamento de Química Yusuf Hamied de Cambridge, quien dirigió la investigación.

“El proceso de carga y descarga de nuestro supercondensador utiliza potencialmente menos energía que el proceso de calentamiento de aminas que se usa actualmente en la industria”, dijo Forse. “Nuestras próximas preguntas implicarán investigar los mecanismos precisos de captura de CO2 y mejorarlos. Entonces será una cuestión de escalar”.

Los resultados se publican en la revista Nanoescala.

Un supercondensador es similar a una batería recargable, pero la principal diferencia está en cómo almacenan la carga los dos dispositivos. Una batería usa reacciones químicas para almacenar y liberar carga, mientras que un supercondensador no depende de reacciones químicas. En cambio, se basa en el movimiento de electrones entre electrodos, por lo que tarda más en degradarse y tiene una vida útil más larga.

“La contrapartida es que los supercondensadores no pueden almacenar tanta carga como las baterías, pero para algo como la captura de carbono priorizaríamos la durabilidad”, dijo la coautora Grace Mapstone. “La mejor parte es que los materiales que se utilizan para fabricar supercondensadores son baratos y abundantes. Los electrodos están hechos de carbón, que proviene de desechos de cáscaras de coco.

“Queremos utilizar materiales que sean inertes, que no dañen el medio ambiente y que necesitemos desechar con menos frecuencia. Por ejemplo, el CO2 se disuelve en un electrolito a base de agua que es básicamente agua de mar”.

Sin embargo, este supercondensador no absorbe CO2 espontáneamente: debe estar cargándose para absorber CO2. Cuando los electrodos se cargan, la placa negativa atrae el gas CO2, mientras ignora otras emisiones, como el oxígeno, el nitrógeno y el agua, que no contribuyen al cambio climático. Con este método, el supercondensador captura carbono y almacena energía.

El coautor, el Dr. Israel Temprano, contribuyó al proyecto mediante el desarrollo de una técnica de análisis de gases para el dispositivo. La técnica utiliza un sensor de presión que responde a los cambios en la adsorción de gas en el dispositivo electroquímico. Los resultados de la contribución de Temprano ayudan a reducir el mecanismo preciso que interviene dentro del supercondensador cuando se absorbe y libera CO2. Comprender estos mecanismos, las posibles pérdidas y las rutas de degradación son esenciales antes de que se pueda ampliar el supercondensador.

“Este campo de investigación es muy nuevo, por lo que aún no se conoce el mecanismo preciso que funciona dentro del supercondensador”, dijo Temprano.

La investigación fue financiada por una Beca de Futuros Líderes del Dr. Forse, un esquema de Investigación e Innovación del Reino Unido que desarrolla la próxima ola de investigación e innovación de clase mundial.

Referencia:
Trevor B. Binford, Grace Mapstone, Israel Temprano y Alexander C. Forse. ‘Mejora de la capacidad de captura de CO2 por adsorción oscilante supercapacitiva ajustando los protocolos de carga’. Nanoescala (2022). DOI: 10.1039/D2NR00748G

Maki Villano está obteniendo su maestría en ciencia de datos mientras equilibra el trabajo y la familia

Karim Makisig “Maki” Villano estudió ingeniería eléctrica como estudiante universitario. Asumió varios roles de TI en las últimas dos décadas y actualmente es un arquitecto de soluciones sénior en una empresa de servicios de TI. Pronto se sintió atraído por la ciencia de datos, reconociendo que era un campo en crecimiento con una gran demanda de profesionales capacitados. Maki sintió que podía competir en la industria, pero necesitaba comprender mejor las técnicas, herramientas y tecnologías de la ciencia de datos y cómo se superponían con su trabajo en TI.

Estaba interesado en obtener una maestría, pero como padre soltero que vivía en Filipinas, necesitaba encontrar un programa que le permitiera aprender las habilidades necesarias sin desarraigar su vida, su trabajo o su familia. También le preocupaba que no tuviera una gran cantidad de conocimientos básicos de ciencia de datos.

Cuando Maki encontró la Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MS-DS) de la Universidad de Colorado Boulder en Coursera, inmediatamente se sintió atraído por la excelente reputación de la escuela y se entusiasmó con la estructura de admisión basada en el desempeño. Su falta de experiencia no sería un problema y podría empezar de inmediato.

“En otros programas, habría esperado meses para recibir noticias sobre mi admisión. Con CU Boulder, podría saltar directamente y no perder el tiempo”.

Maki se inscribió en Pathway Specialization, una serie de 3 cursos que se enfoca en estadística o informática. Al completar los tres cursos en una vía con un GPA acumulativo de 3.0 o mejor, se le admite de inmediato en el programa. Esto fue perfecto para Maki.

Una vez que se inscribió en el programa de maestría completo, Maki se alegró de descubrir que el formato en línea y las herramientas del curso le permitieron procesar y absorber el material en su propio tiempo. Podía absorber conferencias mientras lavaba los platos o doblaba la ropa y volvía a mirar videos hasta que comprendía completamente cada tema. Disfrutó especialmente su curso con la Dra. Anne Dougherty, quien enseña Teoría de la probabilidad: Fundamentos para la ciencia de datos:

«Dr. Anne Dougherty se preocupa por explicar el material y ofrece muchas maneras de ver un concepto”.

Con solo un año en el programa, Maki ya está aplicando sus nuevos aprendizajes a su rol actual;

“Cuando tenemos que proponer sistemas en el trabajo, mis nuevos conocimientos estadísticos me ayudan a calcular los parámetros yo mismo y hacerlos más exactos, y eso me permite hacer mejor mi trabajo”.

Esto completamente en línea Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MS-DS) de la Universidad de Colorado Boulder es una opción ideal para estudiantes centrados en la carrera ansiosos por beneficiarse de un enfoque integral y multidisciplinario. Este programa aprovecha la experiencia incomparable de la facultad en estadísticas, ciencia de datos, informática, procesamiento de lenguaje natural, ciencia de la información y más.

Obtenga más información e inscríbase

¿Qué es Business Intelligence y por qué la necesitamos?

Business Intelligence (BI) es inteligencia artificial que puede brindar información relevante para comprender mejor su negocio y su cliente. BI utiliza programas para recopilar datos y luego convertirlos en datos estructurados que se presentarán para mejorar la calidad y la velocidad de su negocio.

BI es el paraguas para muchos tipos diferentes de funciones, como el modelado predictivo, el análisis y la minería de datos. Con BI, puede tomar decisiones y acciones informadas basadas en datos. Ahora no hay necesidad de métodos de trabajo anticuados como confiar en una sola hoja de cálculo de Excel. En cambio, la tecnología avanzada requiere que avancemos en nuestras estrategias comerciales.

¿Cómo nos ayuda BI?

BI es la forma más completa y rápida de tomar decisiones informadas. Utiliza diferentes programas para proporcionar respuestas sobre cómo le está yendo a su negocio y los patrones que tienen sus clientes al comprar.

BI puede reunir todo desde cada silo por separado (como redes sociales, servicios en la nube, bases de datos locales y Excel) mediante el uso de diferentes programas, como:

Procesamiento de datos — usa estadísticas, bases de datos y aprendizaje automático para predecir tendencias dentro de grandes cantidades de conjuntos de datos

Informes — crea un análisis de una manera que es fácil de entender para la persona promedio

Métricas de rendimiento y benchmarking — mide el rendimiento actual contra datos más antiguos para realizar un seguimiento del rendimiento y realizar un seguimiento de los objetivos

Analítica descriptiva — usar datos anteriores para averiguar qué está sucediendo actualmente

consultando — hace preguntas a partir de los datos y proporciona resultados basados ​​en datos

análisis estadístico — toma resultados de análisis descriptivos y explora datos con estadísticas para encontrar tendencias y determinar por qué están sucediendo

Análisis visual — utiliza elementos visuales como un tablero de cuadros y gráficos para crear una imagen clara de los resultados

Preparación de datos — reúne fuentes de datos, conociendo dimensiones, medidas y preparándolo todo para el análisis de datos

¿Por qué necesitamos inteligencia empresarial?

La tecnología moderna permite a las empresas recopilar más datos que nunca. Todos estos datos son inútiles a menos que tenga una forma de compilarlos y comprenderlos. El ritmo al que se realizan los negocios y los clientes compran también se produce a velocidades increíbles, y debemos ser capaces de mantenernos al día.

El uso de BI puede agilizar las decisiones de grandes empresas y hacerlo muy rápidamente, dependiendo estrictamente de lo que son los datos. Además, los datos recopilados en el pasado pueden predecir tendencias en el futuro. Las posibilidades son infinitas, incluida la búsqueda de diferentes formas de obtener mayores ganancias, observar el comportamiento de los clientes y comparar sus datos con los de otras empresas competidoras. También es posible observar el rendimiento y realizar un seguimiento de los objetivos, predecir éxitos futuros, encontrar rápidamente tendencias en el mercado y encontrar problemas antes de que se conviertan en problemas reales. BI puede crear visualizaciones de datos de una manera clara para todos.

¿Cuándo es mejor usar BI?

Cualquier tipo de empresa puede beneficiarse significativamente de BI, incluidas las pequeñas empresas emergentes que apenas están encontrando su equilibrio. El uso de BI es increíblemente beneficioso al nivelar a las empresas establecidas, y las empresas más pequeñas pueden tomar decisiones más informadas desde el principio sin perder tiempo ni dinero.

Aprenda habilidades de BI hoy

Nunca es demasiado pronto para adelantarse al juego y predecir lo que vendrá después. El mejor momento para usar BI habría sido desde el principio; el segundo mejor momento es ahora.

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Katherine Parr no convenció a Enrique VIII de fundar el Trinity College de Cambridge, según un nuevo estudio

La historia de que Trinity College Cambridge se fundó solo porque la última esposa de Enrique VIII, Katherine Parr, le suplicó que lo hiciera, se ha convertido en parte del folclore de la Universidad de Cambridge. Resurgió nuevamente en Cambridge News este mes, junto con la afirmación de que solo la intervención de la reina impidió que Enrique cerrara algunas o todas las universidades de Cambridge.

Pero la investigación de Richard Rex, profesor de Historia de la Reforma en Cambridge, ahora muestra que esta historia tan querida y repetida es engañosa. El estudio de Rex, publicado en El Diario de Historia Eclesiásticarevela que numerosas personas poderosas en la corte ayudaron a defender la universidad de la amenaza potencial que representaba el rey en sus últimos años, y que Henry ya había decidido establecer Trinity antes de que la universidad presionara a Katherine Parr.

Los temores de la universidad se centraron en la Ley de Capillas de 1545, que facultaba al rey para hacerse cargo, a voluntad, de cualquiera de los «colegios, capillas libres, capillas, hospitales» u otras fundaciones religiosas con las que abundaba su reino. En principio, este poder ciertamente podría haber barrido los colegios de Oxford y Cambridge para engrosar las arcas reales.

Pero como explica el profesor Rex: “Si bien la Ley de Capillas le dio a Henry el poder de suprimir cualquier universidad o fundación de iglesia que eligiera, está claro que los amigos de la universidad en la corte hicieron todo lo posible, desde el principio, para garantizar que este nuevo poder no se usaría contra Cambridge u Oxford”.

“Incluso antes de que las universidades supieran lo que estaba pasando, recibieron un trato diferente al del resto de Inglaterra y Gales cuando entró en vigor la nueva ley”.

Cambridge escribió a Katherine Parr, entre otros, para presionar contra la amenaza potencial a sus intereses. Pero su respuesta solo confirma lo que otras fuentes estudiadas por Rex también dejan claro: que Henry ya había tomado la decisión de fundar Christ Church en Oxford y Trinity en Cambridge.

La carta de Parr, fechada el 26 de febrero de 1546 y conservada en la biblioteca del Corpus Christi College en Cambridge, asegura a la universidad que el rey:
‘ser un jefe tan bueno para el buen aprendizaje tierna [i.e. favour] tanto que él preferirá avanzar en el aprendizaje y erigir nuevas ocasiones para ello que confundir esas antiguas y piadosas instituciones.

A pesar de que los procesos para establecer las fundaciones gemelas se retrasaron, de modo que los colegios solo se crearon uno o dos meses antes de la muerte de Henry a fines de enero de 1547, las partes clave del plan ya estaban en marcha desde el verano de 1545.

Rex dijo: “Katherine Parr fue sin duda una mecenas del saber y en particular del ‘nuevo saber’ de la Reforma protestante. Pero la idea de que ella tuvo un papel crucial en la fundación de Trinity es una ficción romántica con una base mínima en el registro histórico”.

El estudio de Rex socava otras suposiciones de larga data basadas en errores cronológicos, incluido que el cabildeo de Cambridge aseguró el nombramiento favorable de los expertos universitarios Matthew Parker, John Redman y William May como comisionados para inspeccionar sus colegios para el rey.

De hecho, su nombramiento precedió a cualquier cabildeo conocido en Cambridge en aproximadamente un mes y, argumenta Rex, esto se produjo gracias a «la intervención no solicitada de los amigos de la universidad en la corte». Rex encontró evidencia de apoyo para esto entre los documentos de Matthew Parker en la biblioteca de Corpus Christi, que todavía lleva el nombre de Parker porque dejó al Colegio su magnífica colección privada de libros y manuscritos.

Rex, él mismo estudiante de Trinity en la década de 1980, hizo estos descubrimientos mientras trabajaba con Colin Armstrong (otro alumno de Trinity) en un capítulo de un próximo libro sobre la historia de la universidad.

La narrativa popular que enfatiza la influencia de Parr y la de los cabilderos de Cambridge se originó en un libro publicado en 1884 por JB Mullinger titulado The University of Cambridge from the royal interdicts of 1545 to the accession of Charles the First. Mullinger fue historiador y bibliotecario en St John’s College Cambridge. Pero Rex concluye que leyó mal y fechó mal las fuentes originales irregulares que describen estos eventos.

Él dijo: “Cuando comencé este trabajo, simplemente quería concretar la historia tradicional revisando las fuentes y las notas al pie. Lo habían contado tantas veces tantos buenos historiadores que no tenía motivos para dudar de que fuera cierto. Pero descubrí que todo era un desastre, la cronología no tenía ningún sentido. Así que me puse a tratar de aclarar las cosas”.

“El hecho de que Cambridge y Oxford estuvieran, desde el principio, separados del resto del país en la implementación de la Ley de Capillas es solo uno de varios indicios de que Enrique VIII ya tenía algo especial en mente para ellos.

“El plan de Henry de establecer memoriales duraderos para sí mismo en ambas universidades probablemente había estado en su mente desde mediados de 1545 a más tardar. La ‘versión de Cambridge’ de los hechos parece haber sido una fantasía académica. Nuestros esfuerzos de cabildeo no fueron tan influyentes como alguna vez nos gustó imaginar”.

“Extrañamente, ha crecido la moda de atribuir demasiado de lo que hizo Enrique VIII a la influencia de sus allegados: Wolsey, Cromwell, Anne Boleyn o Katherine Parr. Como cualquiera, Henry estaba sujeto a la influencia de quienes lo rodeaban. Pero las grandes decisiones, y la fundación de Christ Church y Trinity fueron grandes decisiones, fueron suyas”.

Referencia
R. Rex, ‘La Universidad de Cambridge y la Ley de Capillas de 1545’, The Journal of Ecclesiastical History (2022); doi.org/10.1017/S0022046921001494

¿Qué son las estructuras de datos? | audacia

Si alguna vez has estado en The Container Store, sabes que es uno de esos lugares a los que tu madre te llevaría cuando eras niño y que sería súper aburrido, pero luego se convierte en un campo de juegos mágico a medida que envejeces y te conviertes en adulto.

Todas las hermosas variedades de contenedores para cosas en las que nunca antes habías pensado. Sueñas con convertir tu casa en un anuncio de Mejores casas y jardines revista y la facilidad de encontrar cualquier cosa y todo lo que posee a través de un recipiente de plástico transparente.

Ojalá pudiéramos organizar cantidades masivas de datos almacenados en línea tan fácilmente como lo hacemos con nuestros zapatos y utensilios de cocina. Oh espera. Podemos. Por suerte para nosotros, tenemos estructuras de datos para organizar toda la información para que sea increíblemente fácil de almacenar y encontrar más tarde. Las estructuras de datos son el equivalente de The Container Store al procesamiento de datos.

¿Cómo funcionan las estructuras de datos?

pero que exactamente es una estructura de datos? Las estructuras de datos son una herramienta de organización utilizada para ingresar, procesar, mantener y recuperar datos. Te permiten organizar los datos para luego hacer algo con ellos. El algoritmo en un programa te permitirá gestionar dicha información. Las estructuras de datos y los algoritmos se ensamblan entre sí.

Los diferentes tipos de estructuras de datos

No todas las estructuras de datos son iguales. Al igual que muchos tipos diferentes de hermosos contenedores en The Container Store, existen diferentes tipos de estructuras de datos para todas sus diferentes necesidades de datos.

Cuatro de los tipos más comunes de estructuras de datos son:

  1. Cruz — Funciona como cualquier fila que formamos en la tienda. La primera persona en la fila es la primera persona servida. Primero en llegar y primero en salir.
  2. arreglos — Una lista fija de objetos o valores. Puede usar matrices para recorrer, buscar o actualizar elementos en un índice.
  3. pilas — Último en entrar, primero en salir, como un botón de deshacer o el botón de retroceso. Como si estuvieras lavando una pila de platos.
  4. árboles — Uno o más nodos de datos y son jerárquicos en su sistema.

Cuatro tipos más de estructuras de datos menos utilizadas son:

  1. Lista enlazada — Una estructura que tiene una secuencia específica de elementos que también están vinculados entre sí.
  2. tablas hash — Una estructura que tiene ciertas claves asociadas con diferentes valores. Esto es extremadamente útil para encontrar información específica de grandes cantidades de datos. La categoría de árbol también se puede dividir en árboles binarios, árboles de búsqueda binaria, montones y trampas.
  3. gráficos — Tiene nodos y aristas que se conectan a los nodos. Estos son útiles para las redes sociales, los motores de búsqueda y los usos de GPS.
  4. Muchísimo — Un árbol binario especial donde los nodos principales y sus hijos se comparan según el valor. Dentro de los montones, también hay montones mínimos y montones máximos más específicos.

Aprenda a crear estructuras de datos

¿Cuál es el punto de tener cualquiera de estas estructuras de datos? ¿Por qué no tirar la estructura por la ventana y vivir en el caos? Bueno, podrías. Pero demasiada confusión e información esparcida por todas partes es mala para los negocios. Puede ahorrarse el tiempo y la angustia de encontrar la información que necesita rápidamente al encontrar la mejor estructura de datos para usted. Así que tómese el tiempo para hacer su limpieza de primavera ahora y agradézcase a sí mismo (y a sus estructuras de datos) más tarde.

Obtenga práctica con más de 100 estructuras de datos y ejercicios de algoritmos con el nanogrado de estructuras de datos y algoritmos de Udacity. Aprenderá a evaluar y evaluar diferentes estructuras de datos y algoritmos e implementar una solución basada en sus opciones de diseño.

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Imágenes satelitales revelan una pérdida dramática de humedales globales en las últimas dos décadas

El cambio global y las acciones humanas están impulsando cambios rápidos en los humedales de marea (marismas de marea, manglares y planicies de marea) en todo el mundo. Sin embargo, la restauración de los ecosistemas y los procesos naturales están contribuyendo a reducir las pérdidas totales.

Pero los esfuerzos para estimar su estado actual y futuro a escala mundial siguen siendo poco claros debido a la incertidumbre sobre cómo responden los humedales de marea a los impulsores del cambio.

En un nuevo estudio, los investigadores han desarrollado un análisis de aprendizaje automático de vastos archivos de imágenes satelitales históricas para detectar la extensión, el momento y el tipo de cambio en los humedales de marea del mundo entre 1999 y 2019.

Descubrieron que, a nivel mundial, se perdieron 13 700 kilómetros cuadrados de humedales de marea, compensados ​​por ganancias de 9 700 kilómetros cuadrados, lo que llevó a una pérdida neta de 4 000 kilómetros cuadrados durante el período de dos décadas.

El estudio se publica hoy en la revista Ciencia.

«Encontramos que el 27 por ciento de las pérdidas y ganancias estaban asociadas con actividades humanas directas, como la conversión a la agricultura y la restauración de humedales perdidos», dijo el Dr. Nicholas Murray, profesor titular y director del Laboratorio de Ecología Global de la Universidad James Cook, quien dirigió el estudio. .

Todos los demás cambios se atribuyeron a impulsores indirectos, como los impactos humanos en las cuencas de los ríos, el desarrollo extensivo en la zona costera, el hundimiento de la costa, los procesos costeros naturales y el cambio climático.

Alrededor de las tres cuartas partes de la disminución global neta de humedales de marea ocurrió en Asia, con casi el 70 por ciento de ese total concentrado en Indonesia, China y Myanmar.

“Asia es el centro global de la pérdida de humedales causados ​​por las mareas debido a las actividades humanas directas. Estas actividades tuvieron un papel menor en la pérdida de humedales de marea en Europa, África, las Américas y Oceanía, donde la dinámica de los humedales costeros fue impulsada por factores indirectos como la migración de los humedales, las modificaciones costeras y el cambio de cuencas”, dijo Murray.

Los científicos descubrieron que casi las tres cuartas partes de la pérdida de humedales por mareas en todo el mundo se ha compensado con el establecimiento de nuevos humedales por mareas en áreas donde antes no existían, con una expansión notable en los deltas del Ganges y el Amazonas.

La mayoría de las áreas nuevas de humedales de marea fueron el resultado de impulsores indirectos, lo que destaca el papel destacado que tienen los procesos costeros a gran escala en el mantenimiento de la extensión de los humedales de marea y facilitan la regeneración natural.

“Este resultado indica que debemos permitir el movimiento y la migración de los humedales costeros para dar cuenta del rápido cambio global”, dijo Murray.

Agregó: «El monitoreo a escala global ahora es esencial si vamos a gestionar los cambios en los entornos costeros de manera efectiva».

Más de mil millones de personas ahora viven en áreas costeras de baja elevación en todo el mundo.

Los humedales de marea son de inmensa importancia para la humanidad, ya que brindan beneficios como el almacenamiento y secuestro de carbono, la protección costera y la mejora de la pesca.

“Proteger nuestros humedales costeros es fundamental para apoyar a las comunidades costeras y la salud del planeta en general. Estas áreas son el último refugio para muchas plantas y animales”, dijo el Dr. Thomas Worthington, investigador asociado sénior en el Departamento de Zoología de la Universidad de Cambridge y coautor del estudio.

Agregó: «Estos datos pueden ayudar a identificar las áreas costeras más afectadas y, por lo tanto, que necesitan protección, o áreas donde podemos priorizar la restauración».

Referencia:

Murray, NJ et al: ‘Mapeo de alta resolución de pérdidas y ganancias de los humedales de marea de la Tierra’. Ciencia, mayo de 2022. DOI: 10.1126/science.abm9583

Más información: www.globalintermarealchange.org

Adaptado de un comunicado de prensa de la Universidad James Cook

3 tendencias de aprendizaje automático que cambiarán su mundo

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que tiene muchas aplicaciones prácticas. Se ha utilizado en todo, desde identificar patrones sospechosos a partir de datos aparentemente inocuos hasta pronosticar el clima y más.

A medida que el aprendizaje automático se vuelve más sofisticado, impacta significativamente en nuestro mundo. Estas son algunas de las tendencias importantes en el aprendizaje automático que debe conocer.

1. Reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes es una tendencia de aprendizaje automático que está ganando popularidad rápidamente. Esta tecnología permite que las máquinas identifiquen objetos, personas y escenas en imágenes. Tiene una amplia gama de aplicaciones, desde seguridad y vigilancia hasta búsqueda y publicidad.

Una de las aplicaciones de reconocimiento de imágenes más emocionantes es su uso en vehículos autónomos. Esta tecnología permite a los automóviles «ver» su entorno y navegar en consecuencia. Este es un importante paso adelante en el desarrollo de vehículos autónomos.

El reconocimiento de imágenes también se está utilizando para desarrollar nuevas tecnologías de imágenes médicas. Estas tecnologías pueden revolucionar la forma en que los médicos diagnostican y tratan enfermedades.

En general, el reconocimiento de imágenes es una tendencia que cambia el mundo de varias maneras. Puede hacer que nuestras vidas sean más seguras, fáciles y eficientes.

2. Reconocimiento facial

El reconocimiento facial es un tipo de aprendizaje automático que puede identificar a las personas por sus rasgos faciales. Esta tecnología es cada vez más común y pronto podría cambiar la forma en que vivimos. Se puede utilizar para diversos fines, incluidos la seguridad y el marketing. Por ejemplo, se puede usar para desbloquear su teléfono o para acceder a edificios. También se puede utilizar para orientar anuncios en función de sus datos demográficos.

El reconocimiento facial no es perfecto y, en ocasiones, puede dar lugar a falsos positivos. Sin embargo, está mejorando y pronto podría convertirse en parte de nuestra vida cotidiana.

3. Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es una tendencia de aprendizaje automático que se está volviendo cada vez más popular. Esta tecnología se utiliza para convertir palabras habladas en texto. Esto puede ser útil para muchas aplicaciones diferentes, como transcripción, reconocimiento de voz, etc. Se pueden utilizar muchos algoritmos de reconocimiento de voz diferentes. Además, el reconocimiento de voz se vuelve más preciso a medida que los algoritmos de aprendizaje automático continúan mejorando.

Esta tecnología también se está volviendo más asequible, haciéndola accesible a más personas. Como resultado, puede impactar significativamente en muchas industrias diferentes. Por ejemplo, se puede utilizar para transcribir registros médicos o brindar atención al cliente por teléfono.

Técnicas maestras de aprendizaje automático

Desde una mayor personalización hasta un análisis predictivo más sólido, las tendencias de aprendizaje automático discutidas seguramente tendrán un impacto significativo en el mundo tal como lo conocemos. Sin embargo, dicho esto, depende de cada individuo decidir cómo integrará estos cambios en sus propias vidas.

¿Serás uno de los primeros en adoptar estas nuevas tecnologías? ¿O esperará y verá cómo se desarrollan antes de dar el paso? De cualquier manera, mantenerse al tanto de estas tendencias de aprendizaje automático le dará una ventaja en nuestro mundo que cambia rápidamente. Para obtener más información sobre el aprendizaje automático, conéctese con el nanogrado de aprendizaje automático de AWS de Udacity.

Comienza a aprender

El vicecanciller da evidencia a la Comisión de Educación de The Times

La evidencia del profesor Toope se centró en el papel del sector de la educación superior en el aumento de los logros en las escuelas y universidades de sexto grado, ampliando la participación y explorando diferentes enfoques para los exámenes y la evaluación universitarios.

Su presentación a la investigación, particularmente en torno a la ampliación de la participación, generó debate en los medios y vio a algunos comentaristas sugerir que la Universidad de Cambridge está discriminando a los alumnos de las escuelas primarias e independientes. Esta sugerencia tergiversó los comentarios del Vicecanciller. La respuesta del profesor Toope fue publicada por el Telegraph:

“La Universidad de Cambridge no discrimina ni discriminará a los alumnos de ningún tipo de escuela y no utiliza cuotas al tomar decisiones de admisión.

“Universidades como Cambridge han sido desafiadas por sucesivos gobiernos para reflejar la sociedad en general atrayendo a estudiantes de todos los orígenes. A diferencia de nuestras grandes escuelas primarias e independientes, muchas escuelas integrales no tienen la tradición de enviar alumnos a lugares como Cambridge, con el resultado de que muchos de sus alumnos nunca consideran postularse. Son esos alumnos a los que las principales universidades del país ahora están tratando de llegar.

“Esto significa que una mayor cantidad de solicitantes de una gama más amplia de antecedentes serán considerados para la misma cantidad de lugares. Pero los alumnos de mayor rendimiento de las escuelas independientes y de gramática seguirán siendo bienvenidos en Cambridge, junto con los del sector integral”.

Durante su presentación a la investigación, el vicerrector se centró en el trabajo que están haciendo las universidades para compartir las mejores prácticas para aumentar los logros y las aspiraciones en las escuelas.

El profesor Toope citó los programas Cambridge Foundation Year y STEM SMART recientemente lanzados por la Universidad como ejemplos de cómo Cambridge está trabajando para llegar a estudiantes talentosos pero con desventajas educativas que de otro modo no considerarían postularse para Cambridge u otras universidades importantes. También destacó el gran éxito de los programas de divulgación de Cambridge más establecidos, como NRICH e Isaac Physics, así como los esfuerzos pioneros de Cambridge para ampliar la participación en la educación de posgrado, incluida una colaboración con colegas en Oxford, utilizando una subvención de la Oficina para Estudiantes, para desarrollar nuevas prácticas y sistemas de admisión para ayudar a transformar los procesos de selección.

El profesor Toope también discutió nuevos enfoques para la evaluación en Cambridge, que podrían ayudar a cerrar la brecha de otorgamiento que experimentan las mujeres, los estudiantes de minorías étnicas y los estudiantes con dificultades de aprendizaje, en comparación con otros. La Universidad ha adoptado exámenes de ‘libro abierto’ para ciertas materias y está revisando los beneficios. Los exámenes están diseñados para ser tan desafiantes como los formatos tradicionales, y los datos de una evaluación continua de tres años garantizarán que los estándares se mantengan tan altos como siempre.