Comienza Ya. Es Gratis
ó regístrate con tu dirección de correo electrónico
Rocket clouds
- por Mind Map: -

1. Investigación empírica

2. Recursos para comunicarse, debatir y colaborar

2.1. Symbaloo

2.2. Wikispaces

2.3. Blogger

2.4. Wordpress

2.5. Padlet

3. Grandes paquetes de información. J

3.1. 2013 cerca de 220 artísuclo en WOS. J

4. Evolución de las TIC

5. Cyberinfrastructure

5.1. Estructuras o soluciones de investigación. J

5.2. Adquirir, almacenar y gestionar datos. J

5.3. Data Storage. J

5.3.1. Super computo. J

5.3.1.1. Conectividad. J

5.3.1.1.1. Teoría del desarrollo

5.3.1.1.2. Análisis de la globalización

5.3.1.1.3. Visualización

5.3.1.2. Servicios informáticos

5.4. E-Infraestructure

5.5. Minería de datos

5.6. What is CYBERINFRASTRUCTURE? What does CYBERINFRASTRUCTURE mean?

6. Datos validados

7. Big data

7.1. Grandes Bases de datos

7.2. 7 V del Big Data

7.2.1. Velocidad

7.2.1.1. Información al instante

7.2.2. Variedad

7.2.2.1. Diversidad en los microdatos

7.2.3. Valor

7.2.3.1. Conseguir información de manera eficiente

7.2.4. Variabilidad

7.2.4.1. Entornos cambiante, no fijo en el tiempo

7.2.5. Volumen

7.2.5.1. Aumento en la cantidad de datos

7.2.6. Veracidad

7.2.6.1. Fiablilidad de la información

7.2.7. Visualización

7.2.7.1. Convertir mucha información en un solo gráfico con conclusiones claras.

7.2.8. Datos estructurados

7.2.8.1. Información

7.3. Tipos de datos

7.3.1. Datos no estructurados

7.3.2. Datos semiestructurados

7.4. De dónde vienen los datos

7.4.1. Producidos por personas

7.4.2. Entre máquinas

7.4.3. Marketing web

7.4.4. Transacciones de datos

7.4.5. Biométricas

7.4.6. Gobierno en línea

7.5. Riesgos

7.5.1. Libertad

7.5.1.1. Privacidad de los individuos

7.5.2. Laboral

7.5.2.1. Elimina profesiones

7.5.3. Seguridad

7.5.3.1. Hacker

7.6. Tecnologías de la Información y Comunicación

7.6.1. Dispositivos

7.6.2. Sistemas

7.6.3. Metodologías

7.7. Beneficios

7.7.1. Grandes Bases de datos

7.7.1.1. Datos que no pueden ser procesados por la tecnología tradicional.

7.7.1.1.1. Características de los datos

7.7.2. Capacidad de predicción

7.7.2.1. Toma de decisiones

7.7.3. Economia

7.7.3.1. Negocios inteligentes

7.7.3.1.1. Información vital

7.7.3.2. Nuevas profesones

7.7.3.2.1. Ingeniero de datos

7.7.3.2.2. Gerente de Conocimiento

7.7.4. Investigación e investigadores trabajan en conjunto. J

7.7.4.1. Instrumentos de recolección estandarizados. J

7.7.4.2. Visualizadores gráficos

7.7.4.2.1. Vosviewer

7.7.4.2.2. Gephi

7.7.4.2.3. Citespace

7.7.5. Análisis de información

7.8. Video

7.8.1. ¿Qué es Big Data?

8. Datos Abiertos

8.1. Disponibles de forma libre

8.1.1. sin restricciones de copyright

8.1.1.1. crecimiento económico

8.1.2. Datos del gobierno

8.2. Llevan al reto de

8.2.1. Digeribilidad

8.2.2. Capacidad de Gestión

8.3. Primera Parte: Capacitación General del Porta de Datos Abiertos de Colombia

9. Close Data

9.1. A Close-Up on Data in Everyday Life: Watching a Movie

9.2. Datos clasificados basados en investigación

9.2.1. Información Confidencial

9.2.1.1. Estrategias de negocio

9.2.1.2. Competitividad

9.2.1.3. Estrategias de expansión

9.2.1.4. Historias Clínicas

9.2.1.4.1. Pacientes

9.2.1.4.2. Desarrollos

9.2.1.5. Ubicación especifica

9.2.1.5.1. Georeferenciación

9.2.1.6. Financiera

9.2.2. Información reservada

9.2.2.1. Relaciones internacionales

9.2.2.2. Conservación de la vida

9.2.2.3. Protección de la dignidad

9.2.2.4. Seguridad personal

9.2.2.5. Salud

9.2.2.6. Propiedad Industrial

9.2.2.7. Derecho a la competencia

9.2.2.8. Científicos

9.2.2.9. Descubrimientos

9.2.2.9.1. Culturales

9.2.2.10. Leyes en creación

9.2.3. Información Secreta

9.2.3.1. Actuaciones Políticas

9.2.3.2. Defensa Nacional

9.2.3.3. Seguridad de Estado

9.2.3.4. Política Monetaria

9.2.3.5. Investigación de delitos

9.2.3.6. Material clasificado

10. Open science

10.1. Ciencia

10.2. Colaboración

10.3. Abierto

10.3.1. Conocimiento

10.3.1.1. reducción de la incertidumbre

10.4. Open sources

10.5. Open peer review

10.6. Disciplinas cientificas

10.7. Principios FAIR

10.7.1. Findable

10.7.2. Accesible

10.7.3. Interoperable

10.7.4. Reusable

10.8. Cyber- infraestructura

10.8.1. Innovaciones metodológicas

10.8.1.1. e-research

10.8.1.1.1. Enfocado a las Ciencias Sociales. J

10.8.1.1.2. Proyectos y estudios con mayor población. J

10.8.1.2. e-Science

10.8.1.2.1. Visión Tecnológica y ámbito de las ciencias. J

10.8.1.2.2. Tratamiento intensivo de los datos de información. J

10.8.1.2.3. Acces grid. J

10.8.1.2.4. Redes de alta velocidad. J

10.8.1.3. Big Science

10.8.1.3.1. Large Hadron Collider. J

10.8.1.3.2. Proyectos de gran escala. J

10.8.1.3.3. megaciencia o Ciencia mayor. J

10.8.1.3.4. Proyectos financiados por gobiernos. J

10.8.1.3.5. Proyecto Manhattan. J

10.8.1.3.6. Guerra Fria. J

10.8.1.3.7. Bosón de Higgs. J

10.9. Open Science can save the planet | Kamila MARKRAM | TEDxBrussels

11. Open Access

11.1. Definición

11.1.1. Movimiento Académico

11.1.1.1. El conocimiento es un bien común

11.1.1.1.1. compartido

11.1.1.1.2. Puesto al servicio de la sociedad

11.1.2. Modelo comercial

11.1.3. Declaración de Berlín sobre el acceso abierto al conocimiento en las ciencias y las humanidades

11.1.4. Publicación on- line del output

11.1.4.1. UN World Summit on the Information Society Declaration of Principles and Plan of Action

11.2. Antecedentes

11.2.1. 2001: PLoS. Open Letter

11.2.2. 2002: Budapest Open Access Initiative

11.2.3. 2003

11.2.3.1. Bethesda Statement on Open Access Publishing

11.2.3.2. Berlin declaration on Open Access to Scientific Knowledge

11.2.4. 2004: IFLA Statement on Open Access to Scholarly Literature and Research Documentation

11.2.5. 2006: ERC. Scientific Council Statement on Open Access

11.2.6. 2007: OECD Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Funding

11.2.7. 2008: Recommendations from the EUA Working Group on Open Access adopted by the EUA Council on 26th of March 2008 (Barcelona)

11.2.8. 2010: Alhambra Declaration

11.3. Repositorios

11.3.1. Definición y tipos

11.3.2. Software de repositorios

11.3.3. Autoarchivo

11.4. Politicas open access

11.4.1. Directorio de políticas de open access

11.4.2. Derechos de autor

11.4.3. Políticas de open access e implementación

11.5. Revistas open access

11.5.1. Proveedores de servicios

11.5.2. Modelo de revista de open access

11.6. Introducción al acceso abierto

11.6.1. Cronología del open access

11.6.2. Promoción de open access

11.6.3. Iniciativas del open access

11.6.4. Efecto del open access en las citas

11.7. Formas de lograrlo

11.7.1. Ruta de oro

11.7.1.1. No es gratuita

11.7.1.2. Cargo por procesamiento de artículos

11.7.2. Ruta verde

11.7.2.1. Publicaciones científicas disponibles

12. Tipos de Datos

12.1. Simples

12.1.1. Numéricos

12.1.1.1. Entero

12.1.1.2. Real

12.1.2. No Numéricos

12.1.2.1. Booleanos

12.1.2.1.1. (Verdadero/Falso)

12.1.2.2. Carácter

12.1.2.2.1. Tabla Ascii

12.1.2.3. Usuarios

12.2. Estructurados

12.2.1. Internos

12.2.1.1. Estáticos

12.2.1.1.1. Cadena

12.2.1.1.2. Vector

12.2.1.1.3. Matriz

12.2.1.2. Tablas

12.2.1.3. Dinamicos

12.2.1.3.1. Lista

12.2.1.3.2. Pila

12.2.1.3.3. Cola

12.2.1.3.4. Arbol

12.2.2. Externos

12.2.2.1. Archivos

12.2.2.1.1. Secuencial

12.2.2.1.2. Directo

12.2.2.1.3. Indexado

12.2.2.2. Base de datos

12.2.2.2.1. Objetivos de Uso

12.2.2.2.2. Ventajas

12.2.2.2.3. Desventajas

12.2.2.2.4. Clasificación

12.2.2.2.5. Motores

12.2.2.2.6. Lenguajes

13. Formas metodológicas

13.1. e-Science

13.1.1. Simulaciones basadas en computación

13.1.2. Simulaciones sociales

13.2. e-Research

13.2.1. Recolección de datos

13.2.2. Visualización de la información

13.2.3. Modelos computacionales

14. Unidades de Información

14.1. BIbliotecas

14.1.1. Públicas

14.1.2. Privadas

14.1.3. On-line

14.1.4. Personales

14.2. Archivos

14.2.1. En físico

14.2.2. Digitales

14.3. Centros de documentación

14.3.1. Locales

14.3.2. Nacionales

14.3.3. Internacionales

14.4. Repositorios

14.4.1. Organizar, preservar, difundir

14.4.2. preservar la producción intelectual de la UPCT

14.5. Bases de datos científicas. J

14.5.1. Ebsco. J

14.5.2. Science Direct. J

14.5.3. Scopus. J

14.6. Bases de datos abiertas. J

14.6.1. Redalyc. J

14.6.2. Scielo. J

14.6.3. Dialnet

14.6.4. Pubmed

15. Nuevo Modelo de Ciencia

15.1. con

15.1.1. TIC

15.2. Provine de:

15.2.1. Herramientas informáticas

15.2.1.1. para:

15.2.1.1.1. Generar colaboración científica

15.3. INVESTIGACIÓN

15.3.1. Para:

15.3.1.1. Generar gestión del conocimiento

16. Abierta y Colaborativa

16.1. E-Science

16.2. E-Research

16.3. Data Science

16.3.1. Data Science o Ciencia de Datos ¿Qué es un Data Scientist? - Nuevas Profesiones

16.3.2. 2011 no alcanzaban las 40 publicaciones. J

17. POLÍTICAS EN I+D

17.1. Para:

17.1.1. Apoyar la Economía

17.1.2. El acceso a la información

17.1.3. Gestión del conocimiento

18. Visión Económica de la Ciencia

18.1. PROVEEDORES DE INFORMACIÓN

18.2. PRODUCTORES DE INFORMACIÓN

19. Distribuidos por toda la Internet

19.1. E

19.2. E

20. Aprendizaje colaborativo

20.1. Entornos de trabajo

20.1.1. Zoho

20.1.2. Office 365

20.1.3. Google

20.1.4. Edmodo

20.2. Recursos para organizar el trabajo

20.2.1. Symphonical

20.2.2. WorkFlowy

20.2.3. Hightrack

20.3. Herramientas para compartir archivo

20.3.1. Dropbox

20.3.2. We transfer

20.3.3. Jumpshare

21. LAS REVISTAS Y LA CRÍTICA CIENTÍFICA

22. FÁCILES DE PUBLICAR

23. DIFÍCILES DE PUBLICAR

24. SE TRATA DE UN MONOPOLIO O NEGOCIO

25. POCO PRESTIGIO Y CONFIABILIDAD DE SU INFORMACIÓN

26. SURGE LA NECESIDAD DE UNA RESPUESTA CIENTÍFICA QUE VALORE LAS PUBLICACIONES POR MEDIO DE