Como instalar Ubuntu 12.04 o cualquier versión sin usar un CD

Instalar la última versión de Ubuntu sin utilizar un CD es realmente muy simple. Para empezar nos descargaremos la última versión de Ubuntu (en mi caso es la versión 12.04, pero sirve para todos).

Ahora mientras se baja, busca tu memoria USB. Una vez encontrada nos bajaremos el adaptador de Ubuntu al USB, el programa que usaremos es Universal-USB-Installer.

Una vez descargado todo abriremos el Universal-USB-Installer, en éste rellenaremos los campos la versión, la unidad y el directorio dónde se encuentra el iso de Ubuntu.

Una vez hecho esto le damos a crear, este paso nos avisará que se va a borrar todos los datos de la memoria y se nos cambiará el nombre del USB.

Para finalizar tendremos que cambiar la secuencia de arranque del ordenador. Para esto cuando iniciamos el ordenador siempre nos dice algo parecido a: “Press TECLA to enter for Setup”. Una vez en el setup deberemos hacer y ponemos el USB antes del disco duro, o el USB como “fist boot device”. Guardamos los cambios y salimos.

Ahora cuando se nos inicie, si tenemos conectado el USB, nos saldrá ya la pantalla de instalación de Ubuntu como si fuera un CD.

Espero que os haya servido! 🙂 Yo al final descubrí que se puede instalar también en Windows, lo pone debajo dónde pulsas para descargar la iso.

Lo que nunca te contaron sobre el algoritmo de posicionamiento de imágenes

El otro día estuve indagando un poco sobre como funciona realmente el algoritmo de posicionamiento de imágenes. Lo único que conseguí encontrar era como posicionar imágenes, así que os voy a explicar lo que me contó un directivo del centro de I+D+i de Yahoo en Barcelona.

Lo que os voy a contar difícilmente lo encontraréis por la red, pero creo que se tiene que saber.

Cómo os pensáis que posicionan imágenes en los buscadores? Lo típico con atributos, etiquetas, links y demás no? Pues si y no! 😛

La parte que sí: De algún modo cualquier buscador tiene que clasificar la información, tiene que extraer el máximo de datos posibles.
Ahora es cuando decís, muy bien esto ya lo sabíamos.

Pues ahora es cuando aporto la información nueva 😀
Cuando el buscador ya ha escogido que imagen es más relevante basándose en los criterios anteriores después hace algo. De la información que obtiene de la foto hace un remix y consigue nueva información. Me explico, si en la foto que el buscador considera más importante hay una planta de color amarillo, el buscador va a creer que esto es lo que el usuario está buscando y va a posicionar las imágenes que se le parezcan a la primera. Es decir colores, contrastes…

Pero a esto tiene un problema, y si la primera no es buena? si es de un spammer? Que te crees que los buscadores se lo juegan todo a una carta? Pues no, realizan este mismo proceso con el número de imágenes óptimo 3, 5, 100… Las que son no lo sé.

Para comprobar esto buscad cualquier cosa en Google/Yahoo/Bing imágenes y veréis que la mayoría y sobretodo en las primeras posiciones todas las imágenes se parecen.

De nada! Espero que os haya gustado aprender esto! 🙂

Teoría del decrecimiento como alternativa al capitalismo

No se como encontré este trabajo. Se trata de un trabajo de universidad de tres alumnos que buscaron un poco para plantear una alternativa al capitalismo.

A lo que llegaron a la teoría del decrecimiento como posible solución al capitalismo. No voy a realizar un resumen de lo que estos estudiantes describieron en 30 páginas, lo que voy a hacer es un poco de reflexión aplicando algunas cosas que yo sé con lo que ellos expusieron.

Un poco de resumen para empezar. La teoría del decrecimiento expone que el ser humano siempre se ha basado en el consumo de productos para crecer, devorando los recursos disponibles. Este modelo señala que esto hasta ahora no ha sido un problema muy grande ya que sólo lo hacíamos unos pocos. Por ejemplo sólo el 6% de la población mundial ha viajado en avión.

Además de esto yo como particular propongo replantearnos el valor de la vida, y lo que nos hace realmente felices. Sé que esto puede sonar bastante hippie pero realmente piensa, te hace más feliz tener un iPhone 5 en vez del 4? Yo creo que no, o la presión esta ¿porqué todos tenemos por estar estéticamente aceptables? Creo que deberíamos ser más naturales y parecernos más a los hombres de las cavernas, pero ¡ojo! viviendo on las nuevas tecnologías. Tendríamos que movernos más, nuestro ocio debería ser siempre hacer cosas a poder ser cosas que implicaran el máximo de movimiento posible.

Hay distintas teorías que dicen que a medida que más gente use una tecnología esta se perfeccionará quedando en el mismo nivel de uso de los recursos haciendo realmente que se consuma siempre lo mismo. Teoría con la que discrepo, ya que cada año se ha ido incrementando la extracción de minerales.

En que consiste esta teoría más la mezcla de mis puntos de vista:

  • Uso razonado de los recursos. Este concretamente consiste en usar sólo 100 cosas para vivir ya que tiene la teoría que todo lo demás es sobrante. Y la verdad es que creo que es así, pero es extensible a cuando creas que necesitas algo espera un mes y si sigue siendo así lo compras. Antes de comprar nada asegúrate de que realmente lo necesitas… En resumen reflexionar cada vez que compramos algo en vez de hacerlo por impulso.
  • Recicla, reutiliza… Cuando algo se estropee repáralo, reutiliza los componentes, recicla las partes, readapta algunos trozos…. Por ejemplo las cápsulas de nespresso se usan como joyas. A todo se le tiene que sacar el máximo partido antes de darlo por perdido (reciclándolo). Nos sorprenderíamos lo que conseguiríamos con algo de imaginación.
  • ¡Si sigue funcionando y no lo usas no lo guardes! Regálalo, véndelo, dalo en una ONG. ¿Que es mejor que esté en un cajón en tu casa que ni sepas que existe y con el tiempo se estropee o que otra persona le pueda sacar un provecho? Tú ganarás porque habrás recuperado parte del dinero y el otro porque no tendrá que comprarse otra herramienta nueva.
  • Compra cosas con 0km de transporte. ¿Es necesario tener nueces de argentina fuera de temporada? Creo que sería mejor potenciar el comercio local y hacerlo con comida de temporada. Si es tiempo de uvas compra uvas de tu vecino, aunque puedas permitirte otros productos de fuera de temporada a la larga el planeta no se lo podrá permitir. Es mejor que no contamines tampoco en este sentido.
  • El futuro no es crecer indefinidamente a cualquier coste, lo ideal sería mejorar como especie al mismo ritmo siempre y sin desigualdades. Optimizando los recursos disponibles y sin comprometer los recursos de generaciones futuras.
  • El I+D se tiene que basar en la optimización de los recursos como ventaja competitiva y en la mejora de la calidad. Solo de este modo conseguiremos mantener el mismo ritmo de vida y de consumo mejorando prestaciones sin comprometer el equilibro.
  • La obsolescencia programada tiene que pasar a ser cosa del pasado. No se pueden diseñar los productos poniéndoles fecha de “muerte” para generar un mayor consumo de estos. Esto es malo para todos a la larga. Las cosas tienen que durar lo máximo posible, aunque sean más caras. Por ejemplo es mejor gastarse 1000€ en una impresora que te dure 10 años en vez de comprarte 1 impresora/año por 100€.
  • Los trabajadores tienen que pasar menos rato en la empresa y más tiempo formándose. El pleno empleo sólo se consigue que todos trabajemos menos horas. Creo que la solución ideal es que todos trabajemos 4-6h día pero con la condición de que con el tiempo sobrante nos formaremos y haremos actividades para ser mejores al día siguiente en la empresa. Eso también incluye el mismo salario por menos horas trabajadas.
  • Haría falta una restructuración de toda la geográfica. Las poblaciones se tendrían que situar en lugares estratégicos cerca las fuentes de recursos (ya sean campos, ríos, el mar, llanuras, en medio de ciudades…) la cuestión es que todo tenga sentido y esté pensado. Cada ciudad debería ser autosuficiente y estar especializada en pocas cosas. Por ejemplo en una ciudad buenos hospitales, en la otra buenas universidades tecnológicas….
  • Las propiedades papeles del pasado. Con esto me refiero a que no tenemos necesidad de poseer tantos objetos como nos pensamos. ¿Realmente usamos tanto el coche como para que tengamos uno? ¿No sería mejor que uno lo comprara y lo alquilara, otro tuviera otra cosa y la alquilara y así sucesivamente en vez de tener todo todos? Y las casas/pisos, no sería mejor alquilarlos pudiendo así movernos según nuestras necesidades.
  • Que el dinero no lo sea todo. El dinero debería pasar a ser una cosa secundaria. Que la gente no lo hiciera todo por dinero, y que no se precisara para algunas cosas. Teniendo huertos la gente tendrían menos necesidades de acudir a las tiendas y comprar. Además se tendría que apoyar el espíritu de colaboración y ayuda como por ejemplo con los bancos de tiempo. ¿Si sabes hacer algo porque no ayudar y esperar que otras personas con habilidades distintas a las tuyas te ayuden en vez de cobraros mutuamente?
  • Mínimos y máximos, que las desigualdades sociales fueran mínimas y estuvieran reguladas por ley. Es decir que el sueldo máximo fuera 10 veces el suelo mínimo. De esta forma todos (o la mayoría) estarían interesados en que el sueldo mínimo subiera.
  • Las leyes las mínimas y más responsabilidad social. Se tendrían que eliminar la mayoría de las leyes y esperar que las persones hicieran un uso responsable de todo pero también que pensaran en los posibles efectos que tienen sobre los demás evitando conflictos.
  • Autorrealización personal, cada cual debería saber que quiere ser de mayor y que hacer con su vida. Todos deberían querer ayudar a la gente sin esperar nada a cambio, sonreír personas ajenas para alegrarlos el día, ceder el sitio a personas mayores.

Acabando ya y a modo de resumen señalar algunas cosas. Quizás esto es algo utópico, pero realmente creo que es la solución como especie. Ya no se pueden hacer las cosas para joder a la competencia ya que esta nos joderá a nosotros luego. Las colaboraciones tienen que ser win-win que es posible, y para que alguien gane los otros no tienen que perder.

Creo que si de verdad creemos en este modelo otro mundo es posible 😉

Curso nuevo vida nueva, o eso dicen no?

Cada verano aprovecho un poco para conocer o hacer cosas nuevas, supongo que es mi forma de romper radicalmente mi rutina durante el curso.

Este verano he pasado más de dos meses en Alemania aprendiendo alemán, la mayoría del tiempo en Berlín pero también visitando otras partes del país. En Berlín he conocido mucha gente nueva, algunos realmente interesantes y otros no tanto, pero de todos he aprendido, aunque sea sólo un poco. He aprovechado para conocer Berlín como si fuera mi propia ciudad, llegando a la conclusión que es una bella ciudad en la que vivir. La gente es muy abierta y “open minded”, hagas lo que hagas difícilmente pensaran que es “raro”. Seguramente me ha gustado porqué es una ciudad alternativa dónde hay cabida para todos.

De mis amigos he aprendido más sobre como piensan los americanos, ya que no había tenido la oportunidad de conocer a muchos en persona. He aprendido otras formas se ser y relacionarse, que al fin y al cabo solo dependen de la cultura. He aprendido a que me guste la cerveza, o a vivir con recursos distintos. Pero también como ya he mencionado además he aprendido alemán, más que nada fluidez al hablar.

Quando dejé Berlín me adentré en otras ciudades alemanas, como Hannover, Magdeburg, Düsseldorf, Köln, etc. Para poder hacer esto usé Couchsurfing, herramienta muy interesante que me resolvió el tema del alojamiento durante bastantes días en distintos sitios. Con cada persona con la que dormí (en su sofá) me aportó muchas experiencias nuevas, puntos de vista e interesantes reflexiones. Realmente creo que esto de surfear de sofá en sofá si lo haces bien es muy enriquecedor y te ayuda a recuperar la fe en la humanidad (o por lo menos ayuda a mantener la que tengas).

Ahora ya en casa, me doy cuenta que no se me ha hecho para nada largo este verano, pero lo mejor de todo es que me llevo muy buenos recuerdos y un saco lleno de nuevas experiencias.

Puedo decir que este verano me ha llenado de energía para afrontar un curso que parece que no me lo va a poner fácil.

Ahora que ya he contado un poco de mi pasado, quiero contar un poco de mi “futuro”.

La universidad ya ha empezado y con ella cada año me planteo nuevos retos y nuevas. Para este año me gustaría llegar cerca el límite aplicando “work hard, party hard”. Voy a trabajar más duro que otros años para evitar que me queden algunas asignaturas, pero también voy a intentar innovar en mi socialización y mis hobbies. Lo que me tendrá algo más alejado del ordenador, o eso es lo que voy a intentar ya que por mi condición de estudiante de Informática paso muchas horas frente a este.

Mi plan es incrementar mis salidas running, para hacer un level up y correr maratones. Había pensado en hacer natación, pero lo veo difícil. De vez en cuando algún fin de semana me gustaría empezar a hacer escalada, pero ya veremos.

El problema como sucede a menudo, es el dinero, al ser estudiante no tengo demasiado tiempo para trabajar y consecuente mente para ganar dinero.

Conseguir dinero a partir de tus followers de Twitter o fans de Facebook

No me preguntéis porqué, pero ya hacía tiempo que quería escribir sobre esto. Y justamente hace unos días encontré un par de links que tenía por ahí que pueden ser de utilidad. Supongo que habrá más servicios, aunque estos me parecieron interesantes y de “confianza”.

Tus140: Se trata de una plataforma de publicidad para twitter. Si eres tuitero tienes que saber que debes tener mínimo 2500 followers y tuitear 30 veces en los dos últimos meses. De cara al anunciante creo que ofrece bastante flexibilidad en función de precios impresiones y demás. Si no me equivoco creo que tus140 comprueba también las visitas y demás. Por lo que no pagarás por nada. Esta como se puede ver con su nombre está en español.

MyLikes: Es una plataforma de publicidad para Facebook, aunque también se puede usar con Twitter, Google+, Youtube, Pinterest… Los anunciantes pueden pagar por click o por impresión. Lo más curioso, a mi parecer, es que te pueden pagar en vales para Amazon.

Si queréis podéis mencionar vuestras herramientas favoritas en los comentarios 😉

Técnicas de análisis de Big Data

Evidentemente cuanta más data tengamos más exhaustivo va a ser nuestro análisis, algunas de estas técnicas pueden ser aplicadas a grupos pequeños, pero todas pueden ser aplicadas al Big Data. Aquí van los grupos:

  • A/B Testing: Esto es una de las técnicas que se puede usar con grupos de data pequeños. Se trata de mostrar dos versiones distintas de la web (o de lo que sea) para determinar que variación se adapta mejor a nuestros objetivos.

  • Aprendizaje de asociaciones: Se trata de encontrar relaciones entre datos que nos puedan ser útiles. En el caso de Facebook sería que personas tenemos mas posibilidades de empezar a seguir, pero en caso de Amazon es que producto posiblemente compraremos si hemos realizado un seguido de acciones (por ejemplo que dos productos se suelen comprar a la vez). Sabiendo esto lo pueden poner más fácil a los clientes.

  • Clasificación: Se trata de que la computadora determine a que grupo de data pertenece un nuevo set de data basándose en clasificaciones pasadas y los ejemplos “entrados a mano”. Un ejemplo sería determinar el idioma de un texto basado en ejemplos dados por humanos que si sepan que lengua es. Evidentemente cuanto mayor sea el dato a comparar menos probabilidades de error tendrá.

  • Análisis del cluser: Se trata de reducir el cluster a grupos más pequeños y de ordenarlos de otra forma encontrando similaridades que antes se nos habían pasado por alto. Por ejemplo, que tienen en común una chica de 20 años de Madrid y un hombre sevillano de 40 años? Pues que a los dos les gusta hacer puzzles en su tiempo libre.

  • Crowdsourcing: Es una técnica de recolección de data enviada por un largo grupo de usuarios (de aquí “crowd”). Preguntas a la comunidad y esta te responde. Un ejemplo de esto sería Starbucks que pregunta a los usuarios en que podría mejorar y que nuevos productos debería sacar al mercado.

  • Fusión e integración de la data: A veces hay datos que por si solos no aportan mucho pero combinados con otros ya es otro tema. El GPS de tu móvil sólo dice dónde estás, pero combinado con Twitter puedes encontrar gente nueva, o combinado con un mapa de la zona te ayuda a ubicarte.

  • Data mining: Es un conjunto de técnicas para extraer información útil de grandes cantidades de data y presentarlo de forma que los humanos lo podamos comprender y poder sacar provecho de ello. La data si no se sabe usar por si sola no sirve de nada.

  • Aprendizaje predictivo: Con el uso de modelos predictivos (basados en estadística y machine learning) podemos determinar o intentar predecir el futuro de determinados modelos.

  • Algoritmos genéticos: También conocidos como algoritmos de la evolución sirven para mejorar problemas no lineales. Como dice la teoría de la evolución, “sobrevive el mejor adaptado”, pues este caso vendría a ser el cambio que desarrolla un mejor desempeño.

  • Machine learning: Una parte de este es la inteligencia artificial y se basa en evolucionar su comportamiento basado en datos empíricos.

  • Circuitos neuronales: Recibe este nombre porque se parecen bastante a las conexiones de nuestras neuronas. Esta técnica nos ayuda a buscar patrones no lineales y optimizarlos.

  • Análisis de redes: Es un conjunto de técnicas que permiten encontrar los nodos de más influencia, la dirección de los datos. Esto permite conocer a los influencers (para estrategias de marketing) o para identificar los cuellos de botella.

  • Optimización: Los algoritmos genéticos son una de estas técnicas, sirven para mejorar el proceso en función el coste, velocidad…

  • Reconocimiento de patrones: Es una de las partes de clasificación. Dada una entrada, da una salida siguiendo el mismo algoritmo.

  • Predecir modelos: Se trata de crear un modelo matemático con la mayor probabilidad de predecir la salida. Calculan la probabilidad de que pase una determinada cosa.

  • Regresión: Es una de las técnicas para predecir modelos, se trata de que dadas algunas constantes, calcular que pasa cuando se modifican las variables.

  • Simulación: Dadas las probabilidades de todas las variables calcula que pasa en cada escenario para unos datos concretos. Haciendo así ver como puede reaccionar nuestro (p.ej.) material, a determinadas condiciones.

Uf, este ha sido un post muy intenso. Me ha costado lo suyo pero creo que ha salido bastante completo. Espero que os haya gustado, para cualquier cosa ya sabéis, comentario! 😉

Que tecnologías nos ayudan a almacenar el BigData?

Hablando del big data ahora toca hablar un poco de las tecnologías que nos ayudan a hacer esto posible. Es una lista de sistemas específicos, como más generales.

  • Big Table: Inspiración para Hbase, sistema construido para Google File System.

  • Business intelligence (BI): Es un tipo de software que trata los datos y los presenta de forma entendible.

  • Cassandra: Es un sistema de software distribuido que soporta grandes cantidades de data originalmente desarrollado por Facebook pero actualmente mantenido por Apache Software Fundation.

  • Cloud computing: Se trata de un paradigma altamente escalable, normalmente de sistema distribuido ofrecido a través de la red.

  • Data warehouse: Base de datos optimizada para hacer reportes. Normalmente usada para grandes cantidades de datos estructurados. Usa ETL (extract, transform, load)

  • Sistema distribuido: Diversos ordenadores conectados en red para solventar problemas. El problema es solucionado por partes en cada procesador trabajando en paralelo.

  • Dynamo: Sistema de almacenamiento de datos desenvolupado por Amazon.

  • Handoop: Es un framework open source para procesar sets de datos de tipos determinados para problemas concretos en sistemas distribuidos. Originalmente propiedad de Yahoo pero ahora forma parte de Apache Software Fundation.

  • Hbase: Es una herramienta distribuida, no relacional, para modelado para Google Big Table. Este también forma parte de Handoop de Apache Software Fundation.

  • MapReduce: Es un framework introducido por Google para procesar grandes cantidades de datos en sistemas distribuidos. También implementado en Handoop.

  • Mashup: Es una aplicación que combina presentación de los datos o funcionalidades de dos o más fuentes para crear nuevos servicios.

  • R: Es una potente herramienta open source propiedad del proyecto GNU. Es ampliamente usada por estadistas. (Yo la usé cuando hacía estadística en la universidad y la verdad es que aunque era difícil de usar, porque usaba comandos, era muy potente).

No sé si se me ha pasado algo por alto, pero si es así deja un comentario y te lo agradeceré 🙂

Como visualizar el big data

Ya que estamos hablando del tema debemos hablar de la forma de representar los datos.
Los seres humanos hemos sido “diseñados” para identificar las cosas que se salgan de lo normal. Y para identificar patrones en un número determinado y finito de datos, por lo tanto todo lo que se salga de este estándar nos va a costar gran cantidad de trabajo encontrar lo que busquemos o tratar estos datos (Big Data).

 

  • Nube de etiquetas: Es quizás la forma más conocida de representar grandes cantidades de palabras. Lo que hace es mostrar todas las palabras y hacer más grandes aquellas que más veces se repitan.
  • Clustergram: Es una técnica de visualización usada para análisis de cluster para mostrar los datos individuales de un determinado dataset. El número de cluster es un dato importante ya que ayuda a entender la escalabilidad de los sistemas.
  • History flow: Sirve para ver la evolución de un documento. En el eje horizontal se pone el tiempo y en el vertical los colaboradores. A partir de aquí se puede jugar haciendo que como más grande sea el punto en el tiempo más cantidad de texto ha modificado. Es usado por Wikipedia.
  • Flujo de información: Esto es usado a veces para indicar entre que puntos se hacen las conexiones en el globo terráqueo.

Luego ya están los clásicos como histogramas, diagrama de barras, gráficos de sectores (quesitos)…
Con un poco de imaginación seguro que podemos adaptar estos modelos a otros similares.
Se que no he aportado mucho pero de momento no se me ocurren más, así que si encontráis más se agradecen aportaciones en los comentarios 😉

Tranquilos esto no está abandonado, simplemente es verano

Me gustaría que supierais que no he dejado esto abandonado aunque lo parezca un poquito. El motivo por el cual escribo menos es porqué tengo menos tiempo para leer y escribir. Y el poco que tengo escribo algo rapidillo en mi otro blog (cat), este otro lo uso algo como un blog personal para que lean mis más allegados (y el que quiera) sobre mis experiencias en tierras Germánicas.

Os cuento, este verano me lo voy a pasar en Alemania, la mayor parte del tiempo en Berlín. Estoy aquí para hacer un intensivo de alemán. Actualmente mi nivel no es para tirar cohetes, pero espero que esto me sirva por lo menos para entender con más facilidad, desenvolverme un poquito mejor, conocer un poco más de esta cultura y conocer gente nueva de otros países.

De momento estoy aprendiendo alemán a marchas forzadas porque quiero irme de Erasmus en Alemania. Luego porque me parece un país bastante interesante para trabajar.

En cuando tenga algo de tiempo me gustaría hablar bastante sobre el big data 😉

Cómo saber las palabras clave que te aportan más tráfico a una landing page

Al saber las palabras clave que aportan mayor tráfico a una determinada landing page nos ayudará determinar u conseguir saber de algún modo cuales son las palabras que tenemos mejor posicionadas para una determinada página de nuestro sitio.

Aunque parezca extraño (porque se trata de contenido) para saber a través de que palabras clave llegan los usuarios debemos ir a “Fuentes de tráfico” > “Búsqueda” > “Visión general”.

Una vez allí seleccionaremos “Tabla dinámica” como en el cursor de la imagen.

Tabla dinámica Google Analytics

Finalmente en el desplegable precedido por “Crear tabla dinámica por:” seleccionaremos “Página de destino”.

De este modo podremos ver a la izquierda las palabras clave y en la parte superior cuanto tráfico aportan a cada landing page. La non provided posiblemente sea la que “aporte” más tráfico. Para saber que keywords nos aportan más tráfico a una landing solo debemos ordenar las palabras clave pulsando sobre el nombre de la página.