ESTRUCTURA DE DATOS

Las estructuras de datos son útiles por varias razones:

Resolución de problemas: Proporcionan un conjunto de herramientas para abordar problemas específicos de manera eficiente. Las estructuras de datos adecuadas permiten organizar y manipular datos de manera efectiva, lo que facilita la resolución de problemas en programación y ciencias de la computación.

Eficiencia: Ayudan a optimizar el uso de recursos computacionales, como memoria y tiempo de ejecución. Al elegir la estructura de datos adecuada, se pueden realizar operaciones más rápido y de manera más eficiente, lo que es fundamental en entornos de Big Data y aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT).

Organización: Facilitan la organización y gestión de datos. Esto es esencial para mantener grandes conjuntos de datos en orden y acceder a ellos de manera efectiva.

Estructuras de datos lineales

Concepto

Las estructuras de datos lineales se caracterizan por tener sus elementos organizados de manera secuencial, uno detrás del otro, en una secuencia lineal. Cada elemento puede contener uno o varios subelementos o campos, que generalmente son de tipos de datos básicos. Estas estructuras se componen de elementos que están relacionados en orden, con un primer elemento seguido de un segundo, y así sucesivamente hasta llegar al último.

El tipo de dato de los elementos en estas estructuras puede ser cualquier, pero todos los elementos en la estructura deben ser del mismo tipo. Los valores contenidos en los elementos pueden ser iguales o diferentes.

En estas estructuras lineales, se realizan operaciones para agregar y eliminar elementos según criterios específicos. Dependiendo de cómo se realicen estas operaciones y de la restricción de acceso a la lista, las estructuras lineales se pueden clasificar en listas de acceso restringido y listas de acceso no restringido. Estas estructuras son fundamentales para organizar y manipular datos en programación y se utilizan en una variedad de aplicaciones.

Sistemas de recomendación

Estos sistemas recopilan y analizan datos proporcionados directa o indirectamente por el usuario, procesando la información de su historial y preferencias para generar recomendaciones personalizadas.

En la actualidad, los sistemas de recomendación son altamente eficientes, ya que pueden asociar elementos de los perfiles de consumo de los usuarios, como historiales de compras, selección de contenidos e incluso patrones de actividad, para generar recomendaciones precisas y relevantes. 

Árbol +
El árbol B+ es una variante del árbol B que se utiliza en estructuras de datos y sistemas de gestión de bases de datos. La principal diferencia entre un árbol B y un árbol B+ es cómo se almacenan las claves y los registros. 

Geolocalización

La geolocalización es el proceso de determinar la ubicación geográfica de un objeto, dispositivo o entidad, como un teléfono móvil, un automóvil o incluso una calle. Esta información se obtiene a través de varios métodos y tecnologías que permiten conocer con precisión la posición en la Tierra.

Geolocalización

R-Trees / Splay Tree

Un árbol splay es una implementación eficiente de un árbol de búsqueda binario equilibrado que aprovecha la localidad de las claves en las solicitudes de búsqueda entrantes. 

NoSQL ( MapReduce / HashMaps)

NoSQL (No SQL) se refiere a una categoría de bases de datos que difiere de las bases de datos relacionales tradicionales, como MySQL u Oracle. En lugar de utilizar un modelo de tabla estructurada, las bases de datos NoSQL están diseñadas para almacenar y recuperar datos en formatos que no siguen una estructura tabular rígida.

 Algunos aspectos clave de las bases de datos NoSQL incluyen:

Flexibilidad de Datos: Las bases de datos NoSQL permiten el almacenamiento de datos en formatos flexibles, como documentos, grafos, clave-valor o columnas, en lugar de tablas. 

Escalabilidad: Las bases de datos NoSQL suelen ser altamente escalables, lo que significa que pueden manejar grandes volúmenes de datos y una alta concurrencia de manera eficiente. Esto las hace adecuadas para aplicaciones web y móviles con un gran número de usuarios.

Modelos de Datos Variados: Las bases de datos NoSQL pueden manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. 

Plataformas NoSQL: Algunas de las plataformas NoSQL más conocidas incluyen MongoDB, que es una base de datos orientada a documentos; Elasticsearch, utilizada para búsqueda y análisis de datos; y Redis, una base de datos en memoria que es extremadamente rápida.

MapReduce: MapReduce es un modelo de programación y procesamiento de datos que se utiliza comúnmente en bases de datos NoSQL. 

HashMaps: HashMaps son una estructura de datos en la que los datos se almacenan como pares clave-valor. 

Notacion Lambda
En programación, una expresión lambda es una subrutina sin un nombre identificable. Se utiliza comúnmente como argumento en funciones de orden superior o para construir resultados de funciones de orden superior que necesitan retornar funciones.