{"id":21707,"date":"2020-09-15T09:07:16","date_gmt":"2020-09-15T09:07:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/?p=21707"},"modified":"2023-12-15T13:41:13","modified_gmt":"2023-12-15T13:41:13","slug":"data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/data-science\/","title":{"rendered":"Data Science, ciencia centrada en el an\u00e1lisis de datos"},"content":{"rendered":"\n<p>El <em>Data Science <\/em>es la <a href=\"https:\/\/www.masterdatascienceucm.com\/que-es-data-science\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ciencia de datos<\/a> centrada en el an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos para<strong> extraer informaci\u00f3n<\/strong>, analizar la realidad y conocer patrones que te pueden ayudar a tomar decisiones. En esta gu\u00eda nos centraremos en el Data Science aplicado al \u00e1mbito empresarial<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Introducci\u00f3n al Data Science<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Visi\u00f3n general de la ciencia de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza m\u00e9todos cient\u00edficos, procesos y algoritmos para extraer conocimiento y perspectivas de datos estructurados y no estructurados. Se trata de una combinaci\u00f3n de estad\u00edsticas, matem\u00e1ticas, programaci\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas.<\/p>\n\n\n\n<p>La ciencia de datos ha evolucionado significativamente con el tiempo, desde el manejo de peque\u00f1as cantidades de datos hasta el an\u00e1lisis de enormes conjuntos de datos (Big Data). Su desarrollo ha sido impulsado por el aumento en la generaci\u00f3n de datos y la necesidad de procesarlos para obtener informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br>Importancia para las empresas<\/h3>\n\n\n\n<p>En el mundo empresarial, la ciencia de datos permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, lo que conduce a estrategias m\u00e1s eficaces y resultados de negocios optimizados. Las organizaciones se benefician al aprovechar la capacidad de la Ciencia de Datos para anticipar tendencias del mercado, comprender a los clientes, optimizar operaciones y crear ventajas competitivas.<\/p>\n\n\n\n<p>Desde la personalizaci\u00f3n de experiencias de usuario hasta la identificaci\u00f3n de eficiencias operativas, la Ciencia de Datos impulsa la innovaci\u00f3n y la toma de decisiones estrat\u00e9gicas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La ciencia de datos ha revolucionado el \u00e1mbito empresarial de m\u00faltiples maneras, convirti\u00e9ndose en un pilar fundamental para el \u00e9xito y la innovaci\u00f3n en muchas organizaciones. A continuaci\u00f3n, se detalla la importancia de la ciencia de datos en el entorno empresarial:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Toma de Decisiones Basada en Datos<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Decisiones Informadas<\/strong>: La ciencia de datos permite a las empresas analizar y entender grandes vol\u00famenes de datos, lo que lleva a tomar decisiones informadas y basadas en evidencias concretas, en lugar de en intuiciones o suposiciones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Predicci\u00f3n de Tendencias<\/strong>: Mediante el an\u00e1lisis predictivo, las empresas pueden anticipar tendencias del mercado, preferencias de los consumidores y posibles riesgos, lo que les permite estar un paso adelante en la planificaci\u00f3n y estrategia.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Optimizaci\u00f3n de Operaciones<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Eficiencia Operativa<\/strong>: La ciencia de datos ayuda a identificar ineficiencias y cuellos de botella en los procesos, lo que permite a las empresas optimizar sus operaciones, reducir costos y mejorar la calidad del servicio.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Automatizaci\u00f3n de Procesos<\/strong>: Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, se pueden automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo y recursos para tareas m\u00e1s estrat\u00e9gicas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Personalizaci\u00f3n y Mejora de la Experiencia del Cliente<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Marketing Dirigido<\/strong>: La ciencia de datos permite segmentar a los clientes de manera m\u00e1s precisa y desarrollar estrategias de marketing m\u00e1s efectivas y personalizadas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mejora de Productos y Servicios<\/strong>: Al analizar los datos de los clientes y del mercado, las empresas pueden adaptar y mejorar sus productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades y expectativas de sus clientes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Innovaci\u00f3n y Desarrollo de Nuevos Productos<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Identificaci\u00f3n de Oportunidades de Mercado<\/strong>: El an\u00e1lisis de datos puede revelar oportunidades de mercado no explotadas, permitiendo a las empresas desarrollar nuevos productos y servicios innovadores.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Competitividad en el Mercado<\/strong>: Las empresas que utilizan la ciencia de datos efectivamente tienden a ser m\u00e1s competitivas, ya que pueden adaptarse r\u00e1pidamente a los cambios del mercado y a las necesidades de los consumidores.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lisis de Riesgos y Cumplimiento Normativo<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Gesti\u00f3n de Riesgos<\/strong>: La ciencia de datos ayuda en la identificaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de riesgos potenciales, permitiendo a las empresas tomar medidas preventivas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cumplimiento Normativo<\/strong>: En sectores regulados, la ciencia de datos facilita el seguimiento y cumplimiento de las normativas, reduciendo el riesgo de sanciones y multas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Business Intelligence y Reporting<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Informes Avanzados<\/strong>: La ciencia de datos permite la creaci\u00f3n de informes avanzados y dashboards interactivos, proporcionando insights claros y accionables para los tomadores de decisiones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Colaboraci\u00f3n y Compartici\u00f3n de Datos<\/strong>: Facilita la colaboraci\u00f3n entre diferentes departamentos, mejorando la comunicaci\u00f3n y el intercambio de informaci\u00f3n crucial para el negocio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Componentes clave del Data Science<\/h2>\n\n\n\n<p>El campo de la ciencia de datos es vasto y multifac\u00e9tico, involucrando una serie de componentes interrelacionados que trabajan conjuntamente para convertir los datos en conocimientos valiosos. Este cap\u00edtulo se enfoca en los componentes clave del data science, proporcionando una visi\u00f3n detallada de cada uno de ellos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Recolecci\u00f3n y Almacenamiento de Datos<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Fuentes de Datos<\/strong>: Diversas fuentes de datos, incluyendo datos internos de la empresa, datos generados por usuarios, datos de sensores, datos de redes sociales, entre otros.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00e9cnicas de Recolecci\u00f3n<\/strong>: M\u00e9todos para recolectar datos de manera eficiente y \u00e9tica.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Almacenamiento de Datos<\/strong>: Soluciones de almacenamiento como bases de datos relacionales y no relacionales, data lakes y data warehouses.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Limpieza y Preparaci\u00f3n de Datos<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Importancia de la Calidad de Datos<\/strong>: Los datos de baja calidad pueden afectar los resultados del an\u00e1lisis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00e9cnicas de Limpieza de Datos<\/strong>: M\u00e9todos para identificar y corregir errores, datos incompletos o inexactos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Preparaci\u00f3n de Datos<\/strong>: Procesos de transformaci\u00f3n y normalizaci\u00f3n de datos para an\u00e1lisis.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Exploraci\u00f3n y An\u00e1lisis de Datos<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>An\u00e1lisis Exploratorio de Datos (EDA)<\/strong>: T\u00e9cnicas para explorar los datos visual y cuantitativamente para obtener una comprensi\u00f3n inicial y formular hip\u00f3tesis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Estad\u00edsticas Descriptivas y Inferenciales<\/strong>: Uso de estad\u00edsticas para resumir y describir los datos y para hacer inferencias sobre una poblaci\u00f3n a partir de una muestra.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modelado y Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Selecci\u00f3n de Modelos<\/strong>: C\u00f3mo elegir el modelo adecuado para cada tipo de problema de datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entrenamiento de Modelos<\/strong>: Procesos de entrenamiento y validaci\u00f3n de modelos para asegurar su precisi\u00f3n y fiabilidad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Machine Learning y Algoritmos Avanzados<\/strong>: Algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Visualizaci\u00f3n de Datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Las herramientas de visualizaci\u00f3n de datos son dise\u00f1adas para <strong>convertir conjuntos de datos complejos en representaciones gr\u00e1ficas comprensibles<\/strong>. Estas representaciones incluyen gr\u00e1ficos, diagramas, mapas de calor, y otras formas visuales que hacen los datos m\u00e1s accesibles y digeribles para los usuarios.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfQuieres saber m\u00e1s sobre los diferentes tipos de gr\u00e1ficos? <a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/docs\/bi-studio\/indicadores\/\">Sigue leyendo <\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Deben permitir la <strong>personalizaci\u00f3n de gr\u00e1ficos<\/strong>, la manipulaci\u00f3n interactiva de datos (como filtrado y zoom), y la capacidad de manejar grandes vol\u00famenes de datos sin perder rendimiento. Adem\u00e1s, deben ofrecer opciones para compartir y exportar visualizaciones de manera eficiente.<\/p>\n\n\n\n<p>Idealmente, estas herramientas deben <strong>integrarse f\u00e1cilmente con diversas fuentes de datos<\/strong> y ser compatibles con varios formatos de datos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/business-intelligence\/\"><img loading=\"lazy\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"260\" src=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/banner-bi-studio-white-cta.png\" alt=\"banner bi studio white cta\" class=\"wp-image-38597\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Conoce BI Studio para la visualizaci\u00f3n de datos de tu empresa<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Interpretaci\u00f3n y Comunicaci\u00f3n de Resultados<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Interpretaci\u00f3n de Resultados<\/strong>: C\u00f3mo traducir los hallazgos de los datos en conocimientos accionables.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Comunicaci\u00f3n Efectiva de Datos<\/strong>: T\u00e9cnicas para presentar los resultados del an\u00e1lisis de datos a diferentes audiencias, asegurando que la informaci\u00f3n sea comprensible y relevante.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aplicaciones de la Ciencia de Datos por industria&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Data Science en Sectores Industriales<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La versatilidad del Data Science se manifiesta de manera impactante cuando se aplica a diferentes sectores industriales. Las t\u00e9cnicas y herramientas de la Ciencia de Datos impulsan la innovaci\u00f3n y generan valor en sectores clave, con un enfoque especial en fabricaci\u00f3n y la industria mayorista.<\/p>\n\n\n\n<p>Si quieres saber, c\u00f3mo te beneficia el Data Science en Ecommerce, sigue leyendo:&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/analytics\/data-science-ecommerce\/\">El papel del Data Science en un E-commerce<\/a><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ejemplos en Fabricaci\u00f3n<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p><em>Fabricantes de Autom\u00f3viles:<\/em> El Data Science revoluciona la fabricaci\u00f3n de autom\u00f3viles, optimizando la cadena de suministro, mejorando la eficiencia en la producci\u00f3n y pronosticando la demanda de veh\u00edculos.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Industria Farmac\u00e9utica:<\/em> La Ciencia de Datos impulsa la investigaci\u00f3n y el desarrollo de medicamentos, desde la identificaci\u00f3n de compuestos prometedores hasta la optimizaci\u00f3n de procesos de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ejemplos en la Industria Mayorista<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p><em>Distribuidores de Bienes de Consumo:<\/em> La Ciencia de Datos ayuda a los distribuidores mayoristas a gestionar inventarios de manera m\u00e1s eficiente, optimizar rutas de entrega y personalizar estrategias de marketing.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Industria de la Moda y Textil:<\/em> La Ciencia de Datos se utiliza para predecir tendencias de moda, mejorar la gesti\u00f3n de inventarios y personalizar la experiencia del cliente en el sector textil y de la moda.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Herramientas y tecnolog\u00edas<\/h2>\n\n\n\n<p>Al hablar de las herramientas m\u00e1s utilizadas en data science, se abarcan diversas categor\u00edas desde lenguajes de programaci\u00f3n y bibliotecas hasta plataformas de an\u00e1lisis de datos y entornos de desarrollo integrado (IDEs). Aqu\u00ed se detallan algunas de las m\u00e1s prominentes en cada categor\u00eda:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lenguajes de Programaci\u00f3n y Bibliotecas<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">1. Python:<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Caracter\u00edsticas: Ampliamente reconocido por su sintaxis sencilla y legible. Ideal para principiantes y expertos.<\/li>\n\n\n\n<li>Bibliotecas Populares: Pandas para manipulaci\u00f3n de datos, NumPy para c\u00e1lculos num\u00e9ricos, Matplotlib y Seaborn para visualizaci\u00f3n de datos, Scikit-learn para machine learning.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">2. R:<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Caracter\u00edsticas: Especializado en estad\u00edsticas y an\u00e1lisis de datos. Fuerte en visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis exploratorio de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Bibliotecas Populares: ggplot2 para visualizaci\u00f3n, dplyr para manipulaci\u00f3n de datos, caret para machine learning.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Entornos de Desarrollo Integrado (IDEs) y Notebooks<\/h3>\n\n\n\n<p>1. Jupyter Notebooks:<br>Caracter\u00edsticas: Permite escribir c\u00f3digo, visualizar datos, y a\u00f1adir notas en un solo lugar. Muy popular en el an\u00e1lisis de datos y la educaci\u00f3n.<br><br>2. RStudio:<br>Caracter\u00edsticas: IDE espec\u00edfico para R, con herramientas integradas para an\u00e1lisis de datos y desarrollo de software.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Plataformas de An\u00e1lisis de Datos y Big Data<\/h3>\n\n\n\n<p>1. Apache Spark:<br>Caracter\u00edsticas: Excelente para el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Soporta tareas de machine learning, procesamiento de datos en tiempo real y m\u00e1s.<br><br>2. Hadoop:<br>Caracter\u00edsticas: Framework para almacenamiento y procesamiento de grandes vol\u00famenes de datos. Utiliza el Hadoop Distributed File System (HDFS).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Herramientas de Visualizaci\u00f3n de Datos<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">1. Tableau<\/h4>\n\n\n\n<p>Caracter\u00edsticas: F\u00e1cil de usar, permite crear visualizaciones de datos interactivas y compartirlas. No requiere habilidades de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><br>2. Power BI de Microsoft<\/h4>\n\n\n\n<p>Caracter\u00edsticas: Herramienta de visualizaci\u00f3n y business intelligence, integrada con otras herramientas de Microsoft.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">3. <a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/business-intelligence\/\"><strong>BI Studio de Conecta Software<\/strong><\/a>:<\/h4>\n\n\n\n<p>Caracter\u00edsticas: BI Studio cuenta con una herramienta ETL avanzada para consumir cualquier tipo de fuente de datos y cruzar datos de diferentes origenes para crear insights<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Herramientas de Machine Learning y Automatizaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>1. TensorFlow y Keras:<br>Caracter\u00edsticas: TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo desarrollada por Google, mientras que Keras es una interfaz de alto nivel para TensorFlow, facilitando la creaci\u00f3n de modelos de deep learning.<\/p>\n\n\n\n<p>2. AutoML:<br>Caracter\u00edsticas: Herramientas como Google AutoML permiten automatizar la creaci\u00f3n de modelos de machine learning, haci\u00e9ndolo accesible a no expertos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Herramientas de Colaboraci\u00f3n y Versionado<\/h3>\n\n\n\n<p>1. GitHub:<br>Caracter\u00edsticas: Plataforma para el control de versiones y colaboraci\u00f3n, esencial para el trabajo en equipo en proyectos de data science<\/p>\n\n\n\n<p>2. Docker:<br>Caracter\u00edsticas: Permite crear contenedores para aplicaciones, facilitando la distribuci\u00f3n y despliegue de aplicaciones de ciencia de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Cada una de estas herramientas desempe\u00f1a un papel fundamental en distintas etapas del proceso de ciencia de datos, desde la recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos hasta la visualizaci\u00f3n y el despliegue de modelos. La elecci\u00f3n de herramientas depende en gran medida del problema espec\u00edfico a resolver, las habilidades del equipo y los recursos disponibles.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Formaciones y cursos<\/h2>\n\n\n\n<p>Descubre las rutas de aprendizaje que te llevar\u00e1n de principiante a Data Scientist. Estos cursos online ofrecen contenido estructurado y pr\u00e1ctico para desarrollar habilidades fundamentales y avanzadas. 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Estos libros y publicaciones te proporcionar\u00e1n una comprensi\u00f3n profunda y contextualizada del campo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>\u00ab<a href=\"https:\/\/www.thedatasciencehandbook.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Data Science Handbook<\/a>\u00bb por Field Cady:<\/strong> Explora entrevistas con profesionales destacados en el campo, ofreciendo perspectivas valiosas sobre la pr\u00e1ctica de la Ciencia de Datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00ab<a href=\"https:\/\/www.oreilly.com\/library\/view\/data-science-for\/9781449374273\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Science for Business<\/a>\u00bb por Foster Provost y Tom Fawcett:<\/strong> Este libro proporciona una visi\u00f3n pr\u00e1ctica de c\u00f3mo aplicar la Ciencia de Datos en entornos empresariales, destacando su relevancia en el mundo de los negocios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00ab<a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/libros\/tecnologia\/innovar-el-analisis-de-datos\/\">Innovar en el an\u00e1lisis de datos<\/a>\u00ab<\/strong> de <strong>Larry Field<\/strong>. Este libro explica el ecosistema de medidas y como el NPS ya no es una m\u00e9trica relevante, y en qu\u00e9 consiste el WOM Index. Lee aqu\u00ed un resumen del libro<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Revistas Acad\u00e9micas y Blogs Especializados:<\/strong> Mantente actualizado con la \u00faltima investigaci\u00f3n y tendencias en Ciencia de Datos a trav\u00e9s de revistas acad\u00e9micas y blogs especializados en el campo.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfHas o\u00eddo hablar del Data Science? \u00bfSabes en qu\u00e9 consiste esta ciencia del an\u00e1lisis de datos? En este post te contamos todo lo que debes saber sobre ella.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":21712,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[25],"tags":[],"class_list":{"0":"post-21707","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21707","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21707"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21707\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":39330,"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21707\/revisions\/39330"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/media\/21712"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21707"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21707"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21707"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}