Qué es Machine Learning y qué cursos hacer para aprender

Qué es Machine Learning y qué cursos hacer para aprender

Javier Jiménez

Todo lo relacionado con la tecnología e informática tiene muchas salidas laborales hoy en día. En este artículo vamos a centrarnos en lo que se conoce como Machine Learning. Vamos a explicar en qué consiste, por qué es importante y hablaremos de algunos cursos interesantes que puedes realizar. El objetivo es que adquieras los conocimientos adecuados para poder dedicarte a ello y trabajar en este sector.

 

En qué consiste el Aprendizaje Automático

El Machine Learning, Aprendizaje Automático o Aprendizaje Automatizado tiene relación directa con la Inteligencia Artificial. Básicamente consiste en desarrollar diferentes técnicas para hacer que los equipos informáticos “aprendan”. Una manera de automatizar tareas. Esto va a permitir que una máquina pueda reconocer nuestra voz, por ejemplo, y llevar a cabo cosas que le digamos.

Se basa en patrones que van perfeccionándose con el uso continuo. Por ejemplo cuando entras en YouTube y te salen vídeos que pueden interesarte, se basa en el Aprendizaje Automático en función de búsquedas que has realizado anteriormente, canales que sigues según la temática, etc. Así te ofrecerá contenido que se adapte más a lo que pueda interesarte.

Pero esto lo podemos aplicar a muchos campos de la informática. Incluso puede servir para la ciberseguridad, ya que pueden detectar fraudes. Puede aprender los diferentes patrones que realizan los usuarios y detectar cualquier anomalía para identificar un posible intento de ataque cibernético antes de que ocurra.

Todo esto lo vemos ya muy presente en nuestro día a día, pero lo estará aún más en los próximos años. Dispositivos como Alexa, plataformas como Netflix o YouTube, son algunos ejemplos de dónde podemos aplicar lo que se conoce como Machine Learning.

Aprendizaje Automático

 

Temario imprescindible

Siempre que te plantees estudiar algo, formarte en una profesión concreta, necesitas ver qué temario es imprescindible. Por ello vamos a hablar de lo principal para estudiar sobre Aprendizaje Automático y así poder aprovechar al máximo los diferentes cursos que vas a encontrar disponibles.

El temario va a depender del nivel del curso que vayas a realizar. Veremos cursos de nivel básico, intermedio y avanzado. Pero podemos decir que un punto clave es que enseñe a aplicar técnicas de tratamiento de datos, comprender y analizar esos datos, desarrollar proyectos y poder comprender los diferentes mecanismos y técnicas.

No obstante, dependerá de si se trata de un curso más específico o más general. En este último caso, dentro del temario deberás encontrar una introducción general al Machine Learning, así como diferentes apartados para el procesamiento, tratamiento y análisis de datos, algo que va a ser imprescindible.

Por tanto, podemos decir que este es el temario general que debe formar parte de los cursos de Aprendizaje Automatizado:

  • Qué es el Machine Learning
  • Análisis de datos
  • Procesamiento de datos
  • Tratamiento de datos
  • Realizar proyectos de Aprendizaje Automático

Aprendizaje Automático

 

Estudios previos necesarios

Otro factor a tener en cuenta es qué estudios previos pueden ser necesarios para realizar cursos de Machine Learning. Esto va a depender del nivel de los cursos, ya que no es lo mismo uno más genérico de nivel básico, que otro más avanzado donde haya que tocar ciertos aspectos que hagan que sea imprescindible tener experiencia en la materia.

Podemos decir que en líneas generales los estudios necesarios están relacionados con la programación. Puede venir muy bien haber estudiado carreras universitarias como ingeniería informática, de software, de hardware, telecomunicaciones y similares. En todas ellas vas a adquirir una buena base que vendrá muy bien para estos cursos.

También puedes alcanzar ciertos conocimientos a través de ciclos formativos, siempre que estén relacionados con la informática. En ellos aprenderás a programar. Por ejemplo el lenguaje Python es muy utilizado en el Aprendizaje Automático, por lo que va a resultar muy útil aprenderlo.

Independientemente de los estudios que puedas tener, es importante tener conocimientos en temas relacionados con la informática y tecnología en general. Eso te servirá de gran ayuda para realizar estos cursos. Además, el hecho de haber realizado cursos de nivel anterior también puede ser necesario si vas a optar por cursos de nivel intermedio o avanzado.

 

Duración adecuada

La duración de un curso va a depender de diferentes factores. El más importante es el tipo de curso. No es lo mismo uno más general, donde tengas que tocar muchos temas diferentes, que uno más específico que se centre en algo más concreto y, por tanto, la duración pueda ser de menos tiempo.

Los cursos se van a medir en horas. Uno más general debería durar 20-30 horas al menos. Otro más concreto lo encontrarás desde apenas 4 horas y será más que suficiente. Por tanto, principalmente tendrás que mirar cómo está estructurado ese curso y si realmente se corresponde con el número de horas o debería tener más.

No obstante, la duración real de un curso va a depender de cada estudiante. Es decir, no es lo mismo una persona que esté desempleada que otra que trabaje o estudie y tenga que buscar tiempo libre para poder realizar las clases. Según el caso, podrás tardar desde unos días hasta varios meses en completarlo.

Lo bueno de estos cursos es que son bajo demanda. Es decir, vas a poder ver los vídeos en cualquier momento, sin importar dónde te encuentres. Puedes buscar tiempo libre para ir adelantando materia siempre que quieras.

 

Salidas laborales

Estamos ante un área con mucho desarrollo, que está muy presente actualmente pero que lo estará aún más en unos años. Por tanto, se trata de un tema que va a permitir obtener muchas salidas laborales. Es necesario disponer de una gran cantidad de trabajadores que tengan conocimientos para programar sistemas inteligentes.

Una salida laboral muy demandada es la de ingeniero de Machine Learning. También otras como analista de datos, diseñador de sistemas de Aprendizaje Automático, etc. Vas a poder centrarte en tareas como realizar proyectos de reconocimiento de voz o saber interpretar sistemas de datos.

Vas a poder trabajar para grandes organizaciones, en proyectos con equipos que cuentan con una gran cantidad de trabajadores. También para empresas más pequeñas o incluso montar tu propio negocio y dedicarte a desarrollar proyectos y vender productos a otras empresas.

Seguridad de analítica de Big Data

 

Cursos online recomendados

Vamos a mostrar algunos cursos para aprender sobre Machine Learning. Vas a ver que los hay de diferentes niveles. Encontrarás algunos desde el nivel básico, pero también nivel intermedio o, los más complejos, nivel avanzado. Cada uno de estos niveles se adaptará o no en función de lo que necesites o de la experiencia que ya tengas.

 

Cursos de nivel básico

En primer lugar vamos a empezar nombrando algunos cursos de nivel básico de Aprendizaje Automatizado. Con ellos podrás adquirir los conocimientos esenciales sobre esta materia, con algunas pinceladas. Son un punto de partida para poder aprender una base y, posteriormente, realizar algún curso de nivel superior.

 

Machine Learning con Knima para no programadores

HorarioPrecioTipoEvaluaciónDiploma / CertificadoPrácticasWeb
Bajo demanda, cualquier horario34,99€ al mes.7 horas y media horas de vídeo bajo demanda y 11 recursos descargablesNo, pero tiene ejercicios prácticos como si fuera examen.Sí, certificado de finalización.No tiene prácticas laborales, pero sí para aprender.www.udemy.com

El primer curso se basa en enseñar todo lo relacionado con la inteligencia artificial y saber tomar decisiones con herramientas gráficas que podrás configurar sin necesidad de saber programar. Por tanto, es ideal para aquellos usuarios que no tengan conocimientos previos en programación. Está diseñado para analistas de datos y cualquier persona interesada en esta temática.

      
Por qué nos gusta

Es interesante, ya que se trata de un curso básico donde no vas a tener que saber programar. Viene muy bien para quien quiera aprender sobre Aprendizaje Automatizado, pero no haya estudiado nada previo relacionado con la programación y no busque algo avanzado para desarrollar.

      
Qué tener en cuenta

Debes tener en cuenta que se trata de algo básico, donde no vas a profundizar en exceso. Si lo que buscas es un aprendizaje general, sí es buena opción.

 

Introducción a Big Data

HorarioPrecioTipoEvaluaciónDiploma / CertificadoPrácticasWeb
Bajo demanda, cualquier horario24,99€ al mes.2 horas de vídeo bajo demanda.No, pero tiene ejercicios prácticos como si fuera examen.Sí, certificado de finalización.No tiene prácticas laborales, pero sí para aprender.www.udemy.com

Otro curso de nivel básico muy útil que puedes realizar es este de Introducción a Big Data. Es un curso corto donde aprenderás los conceptos y terminología de Big Data que podrás aplicar en el Aprendizaje Automatizado. Con este curso aprenderás todos los mecanismos y tecnologías que se utilizan. Un buen punto de partida si quieres potenciar tus conocimientos básicos y poder, en un futuro, ampliarlos con otros cursos más avanzados.

Por qué nos gusta

Es un curso corto, pero muy bien estructurado. Encontrarás múltiples clases de poca duración, pero donde podrás aprender sobre la terminología de Big Data, tipos de datos, tipos de análisis o minería de datos. Podrás lograr una buena base que vendrá muy bien en esta temática.

Qué tener en cuenta

Es de nivel básico y únicamente se basa en algo específico como es Big Data. No vas a adquirir conocimientos muy amplios de Machine Learning, por lo que tendrás que optar por otro curso complementario si necesitas.

 

Cursos de nivel intermedio

Vamos a mostrar también algunos cursos de nivel medio que puedes encontrar online. Si has realizado alguno de nivel básico y quieres aumentar de nivel y subir un escalón, estos que vamos a mostrar pueden ser útiles. Eso sí, en este caso vas a necesitar tener cierta experiencia, ya que son algo más complejos.

 

Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0 Keras

HorarioPrecioTipoEvaluaciónDiploma / CertificadoPrácticasWeb
Bajo demanda, cualquier horario94,99€ al mes.11 horas y media de vídeo bajo demanda, 2 artículos y 66 recursos descargables.No, pero tiene ejercicios prácticos como si fuera examen.Sí, certificado de finalización.No tiene prácticas laborales, pero sí para aprender.www.udemy.com

Este es un curso de nivel medio en el que aprenderás a implementar una red neuronal con Arduino desde cero. Podrás desarrollar diferentes aplicaciones reales e implementar diferentes arquitecturas de una red neuronal. Podrás también aprender a generar tu propio conjunto de datos. Es un curso bastante completo, donde tocarás múltiples temas.

Por qué nos gusta

Toca diferentes temas y aporta conocimientos diversos. Es muy útil para implementar una red neuronal con Arduino y vas a encontrar clases muy bien segmentadas, por lo que será un curso llevadero donde tendrás un orden en todo momento.

Qué tener en cuenta

Se trata de un curso de nivel medio, donde vas a necesitar cierta experiencia previa. Debes tener conocimientos en Arduino y también saber lo esencial de programación con Python.

 

Google Cloud Big Data y Machine Learning

HorarioPrecioTipoEvaluaciónDiploma / CertificadoPrácticasWeb
Bajo demanda, cualquier horario69,99€ al mes.5 horas y media de vídeo bajo demanda, 12 artículos y 5 recursos descargables.No, pero tiene ejercicios prácticos como si fuera examen.Sí, certificado de finalización.No tiene prácticas laborales, pero sí para aprender.www.udemy.com

Con este curso aprenderás a utilizar BigQuery y Cloud Datalab para poder realizar un análisis de datos. Podrás también aprender a procesar datos con Google Cloud Platform. Está muy bien estructurado, con múltiples artículos y un examen práctico donde tendrás que poner a prueba lo que has aprendido.

Por qué nos gusta

En este curso aprenderás a utilizar herramientas muy utilizadas relacionadas con el Aprendizaje Automático. Vas a aprender a usar una red neuronal con TensorFlow.

Qué tener en cuenta

Aunque no es imprescindible, es aconsejable tener conocimientos básicos de virtualización. Otros requisitos son saber manejar muy bien todo lo relacionado con sistemas operativos y recursos de Internet.

 

Cursos de nivel avanzado

Por último, vamos a ver algunos cursos interesantes de nivel avanzado que vas a poder realizar para adquirir más conocimientos sobre Machine Learning. Si has realizado alguno de nivel anterior, son muy útiles para ampliar conocimientos y poder perfeccionar todo lo que has aprendido previamente.

 

Curso avanzado de estadística multivariante con R y Python

HorarioPrecioTipoEvaluaciónDiploma / CertificadoPrácticasWeb
Bajo demanda, cualquier horario99,99€ al mes.16 horas y media de vídeo bajo demanda, 18 artículos.No, pero tiene ejercicios prácticos como si fuera examen.Sí, certificado de finalización.No tiene prácticas laborales, pero sí para aprender.www.udemy.com

Se trata de un curso de nivel avanzado donde aprenderás a realizar técnicas multivariantes y poder realizar análisis de datos. Aprenderás habilidades prácticas con R y Python para aplicar sobre datos reales. Son dos de los lenguajes de programación más populares, por lo que puede venir muy bien si quieres adquirir conocimientos para dedicarte al Machine Learning.

Por qué nos gusta

Se basa en dos de los principales lenguajes de programación, es un curso que está muy bien estructurado y permite adquirir conocimientos esenciales para el Aprendizaje Automático y análisis de datos.

Qué tener en cuenta

Necesitas contar con el programa de R y RStudio y también tener ciertos conocimientos en estadísticas. No obstante, no se requiere amplios conocimientos pese a ser un curso de nivel avanzado, aunque toda experiencia previa vendrá bien.

 

Machine Learning e Inteligencia Artificial

HorarioPrecioTipoEvaluaciónDiploma / CertificadoPrácticasWeb
Bajo demanda, cualquier horario29,99€ al mes.9 horas de vídeo bajo demanda.No, pero tiene ejercicios prácticos como si fuera examen.Sí, certificado de finalización.No tiene prácticas laborales, pero sí para aprender.www.udemy.com

Estamos ante otro curso de nivel avanzado donde adquirirás conocimientos de Aprendizaje Automatizado e Inteligencia Artificial. Está especialmente aplicado a casos prácticos. Vas a aprender a desarrollar y aplicar redes neuronales. Está muy bien estructurado, con diferentes clases donde irás aprendiendo poco a poco.

Por qué nos gusta

Este curso toca temas importantes en el Aprendizaje Automático y está muy bien estructurado, pese a que es de nivel avanzado. Si buscas potenciar tus conocimientos

Qué tener en cuenta

Necesitas tener conocimientos de cálculo, geometría y probabilidad, al menos a nivel básico. También es importante conocer Python, ya que será muy utilizado en este curso.

En definitiva, estos son algunos cursos interesantes que puedes realizar sobre Aprendizaje Automatizado. Como has podido ver, los hay de diferentes niveles. Con ellos podrás aprender los conocimientos esenciales y formarte en este tema para poder optar a algún puesto de trabajo donde lo soliciten.

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  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

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El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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