domingo, 8 de marzo de 2026

SEMANA 4: Codificación de la información: Los sistemas numéricos y alfabéticos.

 La codificación de la información es el proceso mediante el cual los datos se representan mediante símbolos o códigos para que puedan ser almacenados, procesados o transmitidos por los computadores.

En informática existen diferentes formas de representar la información. Entre las más importantes se encuentran los sistemas numéricos y los sistemas alfabéticos, los cuales permiten organizar y comunicar datos de manera estructurada.

Comprender estos sistemas es fundamental para entender cómo funcionan los computadores y cómo se maneja la información digital.


Sistemas de codificación de la información

Sistemas numéricos

Los sistemas numéricos representan la información utilizando números. Son utilizados principalmente en matemáticas e informática.

Características

  • Utilizan dígitos numéricos.

  • Cada sistema tiene una base, que indica la cantidad de símbolos que utiliza.

  • Permiten representar cantidades y realizar cálculos.

  • Son fundamentales para el funcionamiento de los computadores.

Ejemplos de sistemas numéricos:

  • Sistema binario

  • Sistema decimal

  • Sistema octal

  • Sistema hexadecimal

Sistemas alfabéticos

Los sistemas alfabéticos representan la información utilizando letras o combinaciones de letras.




Características

  • Utilizan letras del alfabeto.

  • Permiten representar palabras, nombres o información textual.

  • Se usan en códigos, identificaciones o abreviaturas.

Ejemplos:

  • Códigos de aeropuertos

  • Matrículas de vehículos

  • Códigos de productos



Sistemas numéricos principales

    • Sistema binario

Es el sistema utilizado por los computadores.

  • Base: 2

  • Símbolos: 0 y 1

Cada dígito se llama bit.

Los computadores trabajan con señales eléctricas que representan encendido (1) y apagado (0).

Ejemplo:
1011₂

    • Sistema decimal

Es el sistema que usamos diariamente.

  • Base: 10

  • Símbolos:
    0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

Ejemplo:
345₁₀


    • Sistema octal

Es un sistema numérico de base 8.

Símbolos:

0,1,2,3,4,5,6,7

Se utiliza en informática para simplificar números binarios largos.

Ejemplo:
157₈


    • Sistema hexadecimal

Es un sistema de base 16.

Símbolos:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F

Donde:

A = 10
B = 11
C = 12
D = 13
E = 14
F = 15

Ejemplo:
2F₁₆


Importancia de estos sistemas en informática

Es importante que los estudiantes de informática conozcan estos sistemas porque:

  • Los computadores trabajan utilizando sistema binario.

  • Permiten entender cómo se almacena y procesa la información.

  • Facilitan la comprensión de programación y arquitectura de computadores.

  • Los sistemas octal y hexadecimal simplifican la lectura del sistema binario.

  • Se utilizan en código máquina, memoria y direcciones de sistemas.


EJEMPLOS




Los sistemas de numeración permiten representar información en informática. El sistema decimal es el más utilizado por las personas, mientras que el sistema binario es el lenguaje que utilizan los computadores. Los sistemas octal y hexadecimal permiten representar números binarios de forma más compacta y fácil de interpretar.

Comprender estos sistemas y saber convertir entre ellos es fundamental para entender el funcionamiento de los computadores y el manejo de la información digital.




BIBLIOGRAFIA

Forouzan, B. A. (2017). Fundamentos de ciencia de la computación (2ª ed.). Cengage Learning.

Mano, M. M., & Kime, C. R. (2008). Fundamentos de diseño lógico y computadoras (5ª ed.). Pearson Educación.

Tanenbaum, A. S., & Austin, T. (2013). Structured computer organization (6th ed.). Pearson.

Stallings, W. (2018).Computer organization and architecture: Designing for performance (11th ed.). Pearson.

Wikipedia contributors. (2024). Sistema de numeración. Wikipedia, La enciclopedia libre. https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_numeración

Wikipedia contributors. (2024). Sistema binario. Wikipedia, La enciclopedia libre. https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_binario

martes, 3 de marzo de 2026

SEMANA 3: Tratamiento de la Información y Escala de Medición

 Comparación de Computadores

SEMANA 3: Tratamiento de la Información y Escala de Medición

 ¿Qué es el tratamiento de la información?

El tratamiento de la información es el proceso mediante el cual los datos se recopilan, organizan y procesan para convertirlos en información útil. Hace parte del ciclo de la información:

Entrada → Procesamiento → Salida → Almacenamiento

Este proceso permite transformar datos simples en información que ayuda a tomar decisiones.

EVOLUCION DEL TRATAMIENTO DE LA INFORMACION

🔹 Manual:
Se realizaba con papel y lápiz. Era lento y propenso a errores.

🔹 Mecánico:
Se usaban máquinas como calculadoras y máquinas de escribir. Mejoró la rapidez, pero aún dependía del trabajo humano.

🔹 Automático:
Se realiza con computadores. Es más rápido, preciso y permite almacenar grandes cantidades de información digital.


Características principales

  • Digitalización de datos

  • Automatización

  • Rapidez en el procesamiento

  • Seguridad informática

  • Uso de bases de datos


ESCALA DE MEDICION DE LA INFORMACION

La información digital se mide en unidades que indican su tamaño:

  • Bit: unidad más pequeña (0 o 1).

  • Byte: 8 bits.

  • Kilobyte (KB): 1024 Bytes.

  • Megabyte (MB): 1024 KB.

  • Gigabyte (GB): 1024 MB.

  • Terabyte (TB): 1024 GB

 Ejemplos

  • Un documento puede pesar 500 KB.

  • Una canción pesa 4 MB.

  • Una película puede pesar 1 GB.

  • Un disco duro puede tener 1 TB.


Velocidad de descarga

Se mide en Mbps (Megabits por segundo) y depende del plan de internet, el tipo de conexión y la cantidad de dispositivos conectados.

Velocidad del procesador

Se mide en GHz (Gigahercios) y depende del número de núcleos, la generación y la tecnología del procesador.

¿Cómo se almacena la información?

La información se guarda en forma binaria (0 y 1).

  • HDD: usa discos magnéticos, es más económico pero más lento.

  • SSD: usa memoria flash, es más rápido y resistente.

SEMANA 2: Ciclo de la Información

  Ciclo de la Información


El Ciclo de la Información es un proceso continuo que explica cómo los datos se capturan, transforman, almacenan y utilizan para generar conocimiento que puede ser aplicado de forma estratégica en diferentes ámbitos, desde la educación hasta las empresas.


Adquisición de datos

Es el punto de partida del ciclo. Consiste en recolectar datos relevantes de diferentes fuentes: encuestas, sensores, bases de datos, documentos o investigaciones. Esta etapa asegura que se capture información significativa para analizar posteriormente

Representación y procesamiento

Una vez adquiridos, los datos se organizan y se convierten en una forma que puede ser interpretada. El tratamiento de la información incluye limpieza, clasificación y análisis, lo que permite transformar datos crudos en información útil.

Almacenamiento

La información procesada se guarda de forma segura para su reutilización en el futuro. Esto puede ser en medios físicos, digitales o en la nube, y su organización es clave para acceder y recuperar datos de manera eficiente. 

Transmisión o distribución

La información relevante se comparte con las personas o sistemas que la necesitan. Esta etapa implica facilitar el acceso y la comunicabilidad de la información a través de canales adecuados, como informes, plataformas digitales o redes internas.


Finalmente, la información se utiliza para tomar decisiones, resolver problemas o generar conocimiento. Esta etapa cierra el ciclo porque la información aplicada puede dar lugar a nuevos datos y volver a empezar el proceso.


El ciclo no es lineal; es dinámico y repetitivo. La información aplicada genera nuevos datos que alimentan otra vez el ciclo, convirtiéndose en una fuente constante de aprendizaje y evolución organizacional



Entender el Ciclo de la Información permite optimizar cómo se manejan los datos desde que se obtienen hasta que se aplican. Esto no solo mejora la calidad del conocimiento generado, sino que facilita decisiones más acertadas y efectivas en cualquier contexto.






BIBLIOGRAFIA

  • Ponjuán Dante, Gloria. (1998). Gestión de información en las organizaciones: Principios, conceptos y aplicaciones. Universidad de La Habana.

  • International Organization for Standardization. (2018). ISO 15489-1: Information and documentation — Records management.

  • Davenport, Thomas H.., & Prusak, Laurence. (1998). Working knowledge: How organizations manage what they know. Harvard Business School Press.


SEMANA1: SEMANA 1: Dato, información, conocimiento y sabiduría

 "De Datos a Sabiduría: Entendiendo la Pirámide del Conocimiento"

Dato, información, conocimiento y sabiduría son cuatro escalones que convierten hechos sueltos en decisiones inteligentes.

1. Un dato es la unidad más básica: un hecho o valor sin significado por sí mismo. Puede ser un número, símbolo o medida que representa algo, pero sin contexto no dice mucho.

 Ejemplo: “25” o “Juan”.


2. La información surge cuando los datos son organizados y contextualizados para transmitir un mensaje con significado. Es decir, se procesan los datos para entender qué representan.

Ejemplo: “Juan tiene 25 años”.







3. El conocimiento va más allá: es información entendida y aplicada. Implica experiencia, interpretación y la capacidad de usar la información en situaciones concretas.

Ejemplo: Saber que la edad de Juan influye en requisitos legales o decisiones personales.







4. La sabiduría es el nivel más alto: usar el conocimiento de forma ética, eficaz y con visión, especialmente para tomar decisiones que mejoren la vida o tengan impacto positivo a largo plazo.

Ejemplo: Tomar decisiones que equilibran conocimiento técnico con valores humanos.


¿Cómo se relacionan?

Estos cuatro conceptos se representan frecuentemente como una pirámide donde:

  • Los datos forman la base
  • La información agrega significado
  • El conocimiento interpreta y aplica
  • La sabiduría guía acciones con juicio profundo

Comprender esta jerarquía ayuda a mejorar cómo manejamos la información en cualquier ámbito: educativo, empresarial o personal. No se trata solo de acumular datos, sino de transformarlos en acciones inteligentes y decisiones sabias.



BIBLIOGRAFIA

  • Ackoff, Russell L.. (1989). From data to wisdom. Journal of Applied Systems Analysis, 16, 3–9.

  • Bellinger, Gene., Castro, Durval., & Mills, Anthony. (2004). Data, information, knowledge, and wisdom. Systems Thinking. http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm

  • Nonaka, Ikujiro., & Takeuchi, Hirotaka. (1995). The knowledge-creating company. Oxford University Press.