{"id":162302,"date":"2026-02-19T20:56:05","date_gmt":"2026-02-19T19:56:05","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=162302"},"modified":"2026-02-24T13:55:15","modified_gmt":"2026-02-24T12:55:15","slug":"que-es-un-algoritmo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/que-es-un-algoritmo","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es un algoritmo y por qu\u00e9 es esencial en Data Science?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Los algoritmos son esenciales en inform\u00e1tica, en particular para la Data Science y el Machine Learning. Descubre todo lo que necesitas saber al respeto : definici\u00f3n, funcionamiento, casos de uso, formaci\u00f3n, etc.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El t\u00e9rmino \u201c<b>algoritmo<\/b>\u201d describe el nombre del gran matem\u00e1tico persa <b>Al Khwarizmi<\/b> que vivi\u00f3 hacia el a\u00f1o 820 y que introdujo en Occidente la <b>numeraci\u00f3n decimal<\/b> (procedente de India) y ense\u00f1\u00f3 las reglas <b>aritm\u00e9ticas elementales<\/b> vinculadas a ella. Posteriormente, el concepto algoritmo se extendi\u00f3 a objetos cada vez m\u00e1s complejos: textos, fotos, f\u00f3rmulas l\u00f3gicas y objetos f\u00edsicos, entre otros.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-que-es-un-algoritmo\">\u00bfQu\u00e9 es un algoritmo?<\/h2>\n\n\n\n<p>Un algoritmo es en realidad un procedimiento por etapas. Es <b>un conjunto de reglas que hay que seguir para realizar una tarea<\/b> o resolver un problema. Mucho antes de la aparici\u00f3n de los ordenadores, los humanos ya utilizaban algoritmos. <b>Las recetas de cocina, las operaciones matem\u00e1ticas<\/b> o incluso las instrucciones para montar un mueble pueden considerarse algoritmos.<\/p>\n\n\n\n<p>En <b>el<\/b> <b>campo de la programaci\u00f3n inform\u00e1tica<\/b>, los algoritmos son conjuntos de reglas que indican al ordenador c\u00f3mo ejecutar una tarea. En realidad, un programa inform\u00e1tico es un algoritmo que indica al ordenador qu\u00e9 pasos debe realizar y en qu\u00e9 orden para llevar a cabo una tarea espec\u00edfica. Se escriben utilizando un lenguaje de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cuales-son-los-diferentes-tipos-de-algoritmos\">\u00bfCu\u00e1les son los diferentes tipos de algoritmos?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-1024x572.jpg\" alt=\"Pantalla de ordenador que muestra c\u00f3digo de programaci\u00f3n en Python con variables y una funci\u00f3n.\" class=\"wp-image-183800\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-768x429.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-1536x857.jpg 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-2048x1143.jpg 2048w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-440x246.jpg 440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-785x438.jpg 785w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-210x117.jpg 210w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programaciyn-codigo-pantalla-115x64.jpg 115w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Hay <b>una gran variedad de algoritmos<\/b>, clasificados seg\u00fan los conceptos que utilizan para realizar una tarea. Estas son las principales categor\u00edas. Los algoritmos \u201cdivide y vencer\u00e1s\u201d permiten <b>dividir un problema en varios subproblemas<\/b> del mismo tipo. Estos problemas m\u00e1s peque\u00f1os se resuelven y sus soluciones se combinan para resolver el problema original. Los <b>algoritmos de fuerza bruta<\/b> consisten en probar todas las soluciones posibles hasta encontrar la mejor. Un algoritmo aleatorio utiliza un n\u00famero aleatorio al menos una vez durante el c\u00e1lculo para encontrar la soluci\u00f3n del problema.<\/p>\n\n\n\n<p>Un <b>algoritmo voraz<\/b> encuentra la soluci\u00f3n \u00f3ptima localmente, con el objetivo de encontrar una soluci\u00f3n \u00f3ptima para el problema global. Un algoritmo recursivo resuelve la versi\u00f3n m\u00e1s simple de un problema y luego resuelve versiones cada vez m\u00e1s grandes hasta encontrar la soluci\u00f3n del problema original. Un <b>algoritmo de vuelta atr\u00e1s<\/b> divide el problema en subproblemas que se pueden intentar resolver uno tras otro. Si no se encuentra la soluci\u00f3n, basta con retroceder en el problema hasta encontrar la manera de seguir avanzando. Por \u00faltimo, <b>un algoritmo de programaci\u00f3n din\u00e1mica<\/b> permite descomponer un problema complejo en un conjunto de subproblemas m\u00e1s sencillos. Todos estos subproblemas se resuelven una vez, y su soluci\u00f3n se almacena para su uso futuro. Esto evita tener que volver a calcular sus soluciones.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">Aprende a utilizar los algoritmos<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"que-son-los-algoritmos-de-ordenacion\">&iquest;Qu&eacute; son los algoritmos de ordenaci&oacute;n?<\/h3>\n\n\n\n<p>Un algoritmo de ordenaci\u00f3n <b>coloca los elementos de una lista en un orden determinado<\/b>. Puede ser, por ejemplo, un orden num\u00e9rico o lexicogr\u00e1fico. Esta organizaci\u00f3n suele ser importante como primer paso para resolver problemas m\u00e1s complejos.<\/p>\n\n\n\n<p>Existen <b>muchos algoritmos de ordenaci\u00f3n<\/b>, con sus ventajas e inconvenientes. Aqu\u00ed tienes algunos ejemplos :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los <b>algoritmos de ordenaci\u00f3n lineal<\/b> permiten encontrar los elementos m\u00e1s peque\u00f1os de una lista, clasificarlos, a\u00f1adirlos a una nueva lista y eliminarlos de la lista original. Este proceso se repite hasta que la lista original est\u00e9 vac\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>La <b>ordenaci\u00f3n por burbujas<\/b> consiste en comparar los dos primeros elementos de la lista e invertirlos si el primero es mayor que el segundo. Este proceso se repite para cada par de elementos adyacentes de la lista, hasta que toda la lista est\u00e9 ordenada.<\/li>\n\n\n\n<li>Por \u00faltimo, la <b>ordenaci\u00f3n por inserci\u00f3n<\/b> consiste en comparar cada elemento de la lista con los elementos anteriores hasta encontrar un elemento menor. Los dos elementos se invierten, y el proceso se repite hasta que toda la lista est\u00e9 ordenada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"como-se-utilizan-los-algoritmos-en-informatica\">&iquest;C&oacute;mo se utilizan los algoritmos en inform&aacute;tica?<\/h2>\n\n\n\n<p>En inform\u00e1tica, los algoritmos son omnipresentes. De hecho, son <b>la columna vertebral de la inform\u00e1tica<\/b>, ya que un algoritmo da al ordenador un conjunto espec\u00edfico de instrucciones. Esas instrucciones son las que permiten que el ordenador realice las tareas. Los <b>programas inform\u00e1ticos son, a su vez, algoritmos<\/b> escritos en lenguajes de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Los algoritmos tambi\u00e9n desempe\u00f1an <b>un papel fundamental en el funcionamiento de las redes sociales<\/b>, por ejemplo. Deciden qu\u00e9 publicaciones se muestran o qu\u00e9 anuncios se ofrecen al usuario. En <b>los<\/b> <b>motores de b\u00fasqueda<\/b>, son los algoritmos los que optimizan las b\u00fasquedas, predicen lo que escribir\u00e1n los usuarios y mucho m\u00e1s. Asimismo, plataformas como <a href=\"https:\/\/help.netflix.com\/fr\/node\/100639\">Netflix<\/a>, <a href=\"https:\/\/blog.hootsuite.com\/fr\/algorithme-youtube\/\">YouTube<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.leptidigital.fr\/e-commerce\/algorithme-amazon-25437\/\">Amazon<\/a> o <a href=\"https:\/\/www.lebigdata.fr\/spotify-tout-savoir-guide-ultime\">Spotify<\/a> se basan en algoritmos para sus motores de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"por-que-es-importante-entender-los-algoritmos\">&iquest;Por qu&eacute; es importante entender los algoritmos?<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-1024x572.jpg\" alt=\"Captura de pantalla de un c\u00f3digo fuente con comentarios en las l\u00edneas del script.\" class=\"wp-image-183801\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-768x429.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-1536x857.jpg 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-2048x1143.jpg 2048w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-440x246.jpg 440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-785x438.jpg 785w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-210x117.jpg 210w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/codigo-fuente-software-115x64.jpg 115w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de la inform\u00e1tica, el pensamiento algor\u00edtmico es crucial en muchos campos. Es <b>la capacidad de definir pasos claros<\/b> para resolver un problema. De hecho, utilizamos esta forma de pensar <b>a diario y a menudo sin darnos cuenta<\/b>. En la era de la Data Science, el Machine Learning y la Inteligencia Artificial, los algoritmos son m\u00e1s importantes que nunca y representan el combustible de la nueva revoluci\u00f3n industrial.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cuales-son-los-principales-algoritmos-de-machine-learning\">Cu&aacute;les son los principales algoritmos de Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p>Los algoritmos de Machine Learning son<b> programas capaces de aprender de los datos<\/b> y de mejorar de forma aut\u00f3noma sin la intervenci\u00f3n humana basada en la experiencia. Entre las tareas de aprendizaje que pueden realizar, estos algoritmos pueden, por ejemplo, <b>aprender la estructura oculta de los datos no etiquetados<\/b>, o el aprendizaje \u00abbasado en instancias\u00bb, que consiste en producir una etiqueta de categor\u00eda para una nueva instancia compar\u00e1ndola con los datos de entrenamiento almacenados en la memoria.<\/p>\n\n\n\n<p>Hay <b>tres categor\u00edas principales de algoritmos de Machine Learning <\/b>: supervisados, no supervisados y semisupervisados. Cada una de estas categor\u00edas se basa en un m\u00e9todo de aprendizaje diferente. El <b>aprendizaje supervisado<\/b> utiliza datos de entrenamiento etiquetados para aprender la funci\u00f3n de mapeo que transforma las variables de input (entrada) o de output (salida). Tras ese aprendizaje, el algoritmo puede generar outputs a partir de nuevos inputs.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre los algoritmos de aprendizaje supervisado, se incluyen los <b>algoritmos de ordenaci\u00f3n y regresi\u00f3n<\/b>. La ordenaci\u00f3n se utiliza para predecir el resultado de una muestra dada cuando la variable de salida est\u00e1 en forma de categor\u00eda. El modelo de ordenaci\u00f3n analiza los datos de entrada e intenta predecir etiquetas para clasificarlos.<\/p>\n\n\n\n<p>La <b>regresi\u00f3n se utiliza para predecir el resultado<\/b> de una muestra cuando la variable de salida est\u00e1 en forma de valor real. A partir de los datos de entrada, predice, por ejemplo, un volumen, un tama\u00f1o o una cantidad. Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado son la regresi\u00f3n lineal, la regresi\u00f3n log\u00edstica, la clasificaci\u00f3n bayesiana ingenua o el m\u00e9todo de k vecinos m\u00e1s cercanos.<\/p>\n\n\n\n<p>El <b>m\u00e9todo de ensamblado<\/b> es otro tipo de aprendizaje supervisado. Consiste en combinar las predicciones de m\u00faltiples modelos de Machine Learning que sean d\u00e9biles por separado para producir una predicci\u00f3n m\u00e1s precisa sobre una nueva muestra. Algunos ejemplos son las t\u00e9cnicas de bosque de decisi\u00f3n o el boosting con XGBoost.<\/p>\n\n\n\n<p>Los <b>modelos de aprendizaje no supervisado<\/b> se utilizan cuando solo hay una variable de entrada y ninguna variable de salida correspondiente. Utilizan datos de entrenamiento no etiquetados para modelizar la estructura subyacente de los datos. A continuaci\u00f3n, tres ejemplos de t\u00e9cnicas :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La asociaci\u00f3n se utiliza para <b>descubrir la probabilidad de concomitancia de los elementos<\/b> de una colecci\u00f3n. Se utiliza sobre todo en el an\u00e1lisis de la cesta de la compra, por ejemplo, para descubrir qu\u00e9 art\u00edculos se compran habitualmente juntos.<\/li>\n\n\n\n<li>El <b>clustering se utiliza para agrupar las muestras<\/b> de forma que los diferentes elementos de un mismo cl\u00faster sean m\u00e1s similares entre s\u00ed que con los elementos de otro cl\u00faster.<\/li>\n\n\n\n<li>Por \u00faltimo, la <b>reducci\u00f3n de la dimensionalidad <\/b>se utiliza para reducir el n\u00famero de variables dentro de un conjunto de datos, garantizando al mismo tiempo que se transmita la informaci\u00f3n importante.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Esto puede lograrse utilizando <b>m\u00e9todos de extracci\u00f3n o selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas<\/b>. La selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas consiste en elegir un subconjunto entre las variables originales, mientras que la extracci\u00f3n realiza una transformaci\u00f3n de los datos para reducir la dimensi\u00f3n. Algunos ejemplos de algoritmos no supervisados son a priori, k-means y PCA.<\/p>\n\n\n\n<p>El <b>aprendizaje por refuerzo<\/b> es un tercer tipo de Machine Learning. Permite que el agente decida cu\u00e1l es la mejor acci\u00f3n en funci\u00f3n de su estado actual y que aprenda qu\u00e9 comportamientos maximizan sus recompensas.<\/p>\n\n\n\n<p>Por lo general, los <b>algoritmos de refuerzo<\/b> aprenden las acciones \u00f3ptimas probando y fallando muchas veces seguidas. Por ejemplo, en un videojuego en el que el jugador debe ir a un lugar concreto para ganar puntos, el algoritmo empezar\u00e1 movi\u00e9ndose de forma aleatoria y luego aprender\u00e1 d\u00f3nde tiene que ir tratando de maximizar sus recompensas.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-machine-learning-engineer\">Empezar un curso de Machine Learning Engineer<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"como-se-aprende-a-utilizar-los-algoritmos\">&iquest;C&oacute;mo se aprende a utilizar los algoritmos?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-1024x572.jpg\" alt=\"Pantalla de ordenador que muestra c\u00f3digo de programaci\u00f3n en Python con variables y una funci\u00f3n.\" class=\"wp-image-183852\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-768x429.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-1536x857.jpg 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-2048x1143.jpg 2048w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-440x246.jpg 440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-785x438.jpg 785w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-210x117.jpg 210w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/programacion-codigo-pantalla-115x64.jpg 115w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>El <b>conocimiento y el dominio de los algoritmos<\/b> son esenciales para trabajar en el campo de la inform\u00e1tica, la Data Science o la inteligencia artificial. Para adquirir esos conocimientos, puedes recurrir a <b>los cursos de Liora<\/b>. Nuestra formaci\u00f3n de Data Scientist te ense\u00f1ar\u00e1 a manejar los algoritmos, y te permitir\u00e1 adquirir todas las competencias para convertirte en un Data Scientist.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de los algoritmos, tambi\u00e9n aprender\u00e1s <b>a manipular bases de datos<\/b> y a manejar herramientas de Big Data, programaci\u00f3n en Python y las diferentes t\u00e9cnicas de Machine Learning y de Deep Learning. Al final del curso, recibir\u00e1s <b>un diploma certificado por la Universidad de La Sorbonne<\/b> y estar\u00e1s preparado para trabajar como Data Scientist. El 93 % de nuestros alumnos ha encontrado trabajo inmediatamente despu\u00e9s de su formaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Todos nuestros cursos adoptan <b>un enfoque de Blended Learning<\/b> que combina el aprendizaje presencial y a distancia, y pueden realizarse en BootCamp o en Formaci\u00f3n Continua. 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Plataformas como Netflix, YouTube, Amazon, Spotify los usan para motores de recomendaci\u00f3n.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 es importante entender los algoritmos?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"El pensamiento algor\u00edtmico (definir pasos claros para resolver problemas) es crucial en muchos campos, usado diariamente. En la era de Data Science, Machine Learning e IA, los algoritmos son el 'combustible' de la nueva revoluci\u00f3n industrial.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Cu\u00e1les son los principales algoritmos de Machine Learning\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Tres categor\u00edas: Supervisados (usan datos etiquetados \u2013 regresi\u00f3n lineal\/log\u00edstica, clasificaci\u00f3n bayesiana, k-vecinos, m\u00e9todos de ensamblado como bosques de decisi\u00f3n\/XGBoost). No supervisados (sin etiquetar \u2013 asociaci\u00f3n, clustering como k-means, reducci\u00f3n de dimensionalidad como PCA). Por refuerzo (agente aprende por prueba\/error maximizando recompensas, ej. videojuegos).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo se aprende a utilizar los algoritmos?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Liora ofrece formaci\u00f3n de Data Scientist con manejo de algoritmos, bases de datos, Big Data, Python, Machine Learning y Deep Learning. Diploma certificado por Universidad de La Sorbonne, 93% empleo inmediato. Blended Learning (presencial + distancia) como BootCamp o Formaci\u00f3n Continua, financiable por Fundae.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los algoritmos son esenciales en inform\u00e1tica, en particular para la Data Science y el Machine Learning. Descubre todo lo que necesitas saber al respeto : definici\u00f3n, funcionamiento, casos de uso, formaci\u00f3n, etc. El t\u00e9rmino \u201calgoritmo\u201d describe el nombre del gran matem\u00e1tico persa Al Khwarizmi que vivi\u00f3 hacia el a\u00f1o 820 y que introdujo en Occidente [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":82,"featured_media":183854,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2440],"class_list":["post-162302","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/162302","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/82"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=162302"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/162302\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183977,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/162302\/revisions\/183977"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/183854"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=162302"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=162302"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}