Páginas vistas en total

viernes, 5 de enero de 2018

Por Qué el Comercio Electrónico es el Futuro e-commerce



No parece existir ninguna faceta de nuestra vida diaria que no sea tocada por el internet. Cada vez más, esto es más cierto para los consumidores y la manera en la que buscan y compran productos. Todas las señales apuntan a que el comercio electrónico es el futuro de la venta al por menor. La información que se encuentra en los catálogos palidece en comparación a la que hay en la web, y los consumidores están tan dispuestos a iniciar sesión en su tienda online favorita tanto como encender su coche e ir de compras a una tienda física. Estos y otros factores han hecho que el comercio electrónico comience a tomar fuerza en muchas partes del mundo.
Es sólo una cuestión de tiempo antes de que esta práctica suplante los métodos tradicionales de promoción y adquisición de bienes. A continuación vamos a echar un vistazo a sólo tres de los muchos factores que impulsan esta tendencia.
  • Conectividad a Internet
La conexión a la World Wide Web se está convirtiendo en algo esencial y muy accesible alrededor del mundo. Además de las computadoras de escritorio y portátiles, los consumidores ahora pueden acceder a Internet a través de dispositivos móviles, como teléfonos inteligentes y tabletas.
Además, las velocidades de conexión de dichos puntos finales no tienen nada que envidiarle a los ordenadores convencionales. La difusión de la tecnología Wi-Fi y el surgimiento de las redes inalámbricas 4G han hecho que móviles puedan, en algunos casos, rivalizar con las que disfrutan en casa.
  • Acceso a la Información
Junto con el aumento de la conectividad a Internet viene un acceso casi sin límites a la información. Como nunca antes, los consumidores son capaces de investigar productos, comparar los competidores y encontrar dónde conseguir el mejor precio.El acceso a la información está impulsando una mayor dependencia hacia el Internet, y los consumidores deben aprovechar esta tendencia tanto como les sea posible. Los consumidores de hoy prefieren estar bien informados, y ellos estarán más inclinados a hacer una compra en una tienda que les ayuda en ese camino.
  • Comodidad del Consumidor
Hubo un momento en el que un consumidor no se atrevía a proporcionar su tarjeta de crédito o información bancaria a la página web de un comercio electrónico. Si bien las amenazas de ataques cibernéticos y la pérdida de datos son todavía muy reales, los consumidores han desarrollado un cierto nivel de comodidad durante los años hasta el punto de que muchos no piensan dos veces antes de hacer compras en línea.Las violaciones de datos perpetrados en línea siguen siendo grandes noticias pero eso es porque son la excepción más que la norma.

¿Puede Big Data Mejorar la Toma De Decisiones Estratégicas?

¿Puede Big Data Mejorar la Toma De Decisiones Estratégicas?



Big-DataLos tomadores de decisión miran sus Balanced Scorecards y KPIs para tener una visión clara de dónde está la organización  hoy en día para poder tomar decisiones sobre el futuro. Sin embargo, una reciente explosión en la disponibilidad de datos, combinados con análisis y herramientas sofisticadas, significa que los tomadores de decisión también  pueden contar con predicciones reales de futuro. “El análisis predictivo” se está convirtiendo en una importante capacidad de una organización.


¿Cómo pueden integrarse los análisis predictivos con el reporting de KPIs convencional para mejor el proceso de toma de decisiones?
¿Qué implicaciones tiene esto en cuanto a cómo se mide y se reporta el desempeño en un modelo de Balanced Scorecard?
¿Puede Big Data mejorar las decisiones estratégicas que usted toma como organización?


JOHN THOMPSON. General Manager, Advanced Analytics. Dell



John-ThompsonEn el proceso de comentar con las empresas sobre sus necesidades de análisis de información, la pregunta que aparece con más frecuencia es: “¿Puede Big Data ayudarnos a mejorar las decisiones estratégicas que tomamos como organización?” La buena noticia es que la respuesta es sí. La mala noticia es que si usted todavía se está haciendo esa pregunta, ya se ha quedado atrás.

Cuando se trata de análisis de Big Data, el tiempo para la deliberación se acabó. El análisis de Big Data ya no es algo que debería estar considerando, mirando, o tener en su radar. Los tiempos para ese tipo de charlas han pasado, y el tiempo para actuar en la oportunidad que proporciona Big Data ha llegado desde hace mucho tiempo.

Las empresas que puedan hacerlo, que estén dispuestas a hacerlo, tendrán acceso al tipo de conocimientos que les permite ganar una ventaja real sobre su competencia. Los que no puedan, los que no estén dispuestos, quedarán rápidamente rezagados.

Entonces, ¿cómo llegar? Creo firmemente que hay tres factores claves que determinarán el destino de un esfuerzo de Big Data en una empresa:

Invertir en la conectividad de datos
Existe hoy una idea errónea que considera que el valor de sus datos aumenta proporcionalmente a su volumen. Los datos serán valiosos sólo en la medida en que se puede acceder a ellos, que se puedan integrar  y analizar, y muchas compañías están perdiendo esta batalla de entrada al no invertir en tecnologías que permitan conectar y combinar fuentes de datos e información de distinta naturaleza.

Enfocarse en la predicción
Ciertamente, los Balanced Scorecards y KPIs pueden ofrecer una visión racional sobre dónde está hoy en día su organización, pero el verdadero poder de la analítica reside en su capacidad para ayudarle a hacer predicciones sobre lo que es probable que pase mañana. Las empresas que aprovechan las tecnologías predictivas para anticipar futuros cambios en el comportamiento del cliente serán las más beneficiadas por Big Data. Esto no significa que tenga que abandonar sus Balanced Scorecards y KPIs, pero sí significa que es hora de mezclar técnicas tradicionales de BI con capacidades modernas de análisis predictivo.

Cambiar su forma de pensar
Dar los pasos que se indicaron anteriormente, sólo para luego ignorar lo que el análisis de datos le diga en favor de un instinto personal, es una pérdida de tiempo, dinero y oportunidades. El análisis de datos puede simplificar decisiones difíciles, pero no puede tomarlas por usted. Usted deberá confiar en el proceso y apretar el gatillo. Teniendo en cuenta este último punto, así como el hecho de que en última instancia, le toca a usted hacer la inversión en las tecnologías adecuadas, la pregunta realmente no es si Big Data puede o no ayudarle a tomar mejores decisiones. La pregunta es, ¿quiere usted dejarlo?

NICOLE MILLS. Vice President, Strategic Planning. Suffolk Construction



Nicole-MillsBig Data está actualmente “de moda” en los negocios, pero muchos se preguntan si hay valor práctico o estratégico real o si todo es sólo bombos y platillos. Yo creo que el aprovechamiento de Big Data no es sólo de increíble valor, sino que se está convirtiendo en una necesidad básica para satisfacer las demandas  estratégicas en el ambiente de planificación actual. El rápido ritmo de los avances tecnológicos y la innovación disruptiva a través de múltiples industrias está causando grietas en la teoría tradicional de las ventajas competitivas sostenibles. En cambio, estamos empezando a ver una creciente tendencia hacia el desarrollo y ejecución de estrategias dinámicas, mediante la cual las organizaciones pueden permanecer suficientemente fluidas y responder rápidamente a los riesgos internos y externos sin comprometer impactos en el crecimiento a largo plazo. Una solución efectiva de Big Data con modelos predictivos es necesaria para asegurar el acceso a la información correcta en el momento adecuado para apoyar la toma de decisiones estratégicas y operativas.

Si los KPIs y los scorecards proporcionan un alto nivel de conocimiento en cuanto a cómo el negocio se está desempeñando hoy en día, entonces, Big Data puede proporcionar increíble información predictiva en cuanto a factores internos y externos que no pueden obtenerse a través de las métricas tradicionales de gestión empresarial por sí solos.

Los modelos y análisis predictivos pueden habilitar a las compañías a gestionar más eficazmente los riesgos, desarrollar inteligencia de mercado que proporcione  ventajas para salir primeros al mercado, o entender la dinámica del cliente a nivel individual para construir una intensa lealtad a la marca.

Estas ideas pueden ser herramientas increíblemente potentes para guiar la toma de decisiones, fortaleciendo a las organizaciones en el enfoque de sus asignaciones financieras y de capital humano hacia actividades e iniciativas que maximicen el retorno.

Creo que cada vez será más importante ser disciplinados en la utilización de diferentes tipos de soluciones analíticas para diferentes propósitos. No podemos darnos el lujo de mirar sólo el presente sin ninguna idea sobre posibles escenarios futuros, y tampoco  deberíamos mirar únicamente predictores futuros y asumir que lo que estamos haciendo hoy está funcionando.

Como es el caso, dentro de nuestra propia organización, puedo imaginar que en el futuro seguirá habiendo una necesidad para brindar soluciones tanto para orientar decisiones de inversión como de desinversión dentro una organización. La utilización de diversos modelos predictivos será crítica. El Balanced Scorecard
junto a modelos predictivos de riesgo operacional son fundamentales para gestionar el desempeño actual y el retorno de la inversión de los activos existentes, complementado por modelos predictivos de mercado que pueden ofrecer nuevos niveles de información para apoyar decisiones estratégicas sobre  oportunidades de crecimiento y diversificación.

JAMES CREELMAN. Manager, Knowledge &Research Center. Palladium



James-CreelmanLa capacidad de visualizar y evaluar relaciones de causa y efecto fue una de las principales razones para incorporar Mapas Estratégicos en el marco del Balanced Scorecard a finales de los 90s.

Por primera vez, los líderes de las organizaciones tenían una herramienta para mapear sus hipótesis en cuanto a los impulsores de éxito en la ejecución de la estrategia y luego evaluar si los resultados deseados fueron efectivamente entregados. Al menos, esta fue la promesa.

Por desgracia, a pesar de la conformación de Mapas Estratégicos repletos con una multitud de flechas que describían las supuestas relaciones de causa y efecto, era una rareza hallar cualquier análisis en profundidad de éstas relaciones. La razón de la omisión era comprensible: aunque las herramientas analíticas predictivas existían para emprender este trabajo, pocas organizaciones se podían dar el lujo de emplear gente con las capacidades estadísticas para hacer este trabajo, las que para ser útiles a fines de soporte de decisiones serían necesarias en forma permanente.

Hoy en día, como resultado de las capacidades analíticas avanzadas,  en particular Big Data, la promesa completa del mapeo de la estrategia está finalmente a su alcance. Para enfatizar el punto, el Dr. David Norton señala al análisis de causa y efecto como uno de los pilares fundamentales de lo que él llama “la Era 2 de Ejecución de la Estrategia,” en la que destaca la evolución de la disciplina de la gestión de la estrategia en un entorno competitivo de rápido movimiento y un entorno interno cada vez más dinámico. Los otros pilares son: la innovación en los modelos de negocio, la gestión estratégica del capital humano, la integración de la cadena de valor, y la gestión del riesgo estratégico.

Big Data es la palabra más de moda en el mundo empresarial actual. Las organizaciones  están vertiendo miles de millones de dólares en la compra de soluciones y construyendo capacidades que les permitan monetizar la masa de datos disponibles, tanto estructurados (registros de transacciones de ventas en las bases de datos, etc.) como no estructurados (medios de comunicación social, los sensores, teléfonos celulares, etc.). Note que el 90% del universo digital, que en 2011 ascendió a 300 cuatrillones de archivos, es no estructurado.

En esencia, el análisis de Big Data explora patrones ocultos y conexiones no identificadas (o  correlaciones) y proporciona ideas valiosas sobre los datos. Aunque la mayoría de las compañías están aplicando esta capacidad para predecir el comportamiento futuro del cliente con un grado de precisión hasta ahora inalcanzable, puede ser valiosa igualmente en la predicción de cómo los objetivos estratégicos dentro una perspectiva del mapa estratégico (como Procesos Internos) impulsan el desempeño de un objetivo de una perspectiva superior (en este ejemplo, Clientes). Más precisamente, el análisis captura las variables (o combinación de) que tienen el mayor impacto en los objetivos superiores y los que tienen poco o ninguno. Las hipótesis pueden ser comprobadas.

Por ejemplo, podríamos suponer razonablemente que la capacitación en servicio al cliente impulsa un mejor desempeño de los procesos frente al cliente. Pero, ¿qué elementos de formación específicos tienen el mayor impacto? El análisis de causa y efecto proporciona tales respuestas. Y  entonces podemos rastrear estas causas y efectos hasta la experiencia del cliente y los resultados financieros.

Entonces, ¿cómo afecta esto a la forma en que usamos KPIs convencionales? (que por naturaleza miran hacia atrás, ya que siempre nos dicen lo que ha sucedido, incluso los  indicadores de tendencia, que proporcionan algunas ideas sobre el desempeño probable futuro) La respuesta es, bastante profundamente. La tecnología basada en ecuaciones estadísticas  que sustentan el análisis de Big Data puede generar patrones de correlación que proporcionan predicciones de alta precisión  sobre cómo estas combinaciones moverán los KPIs. Más aún, la identificación de patrones ocultos permitirá descubrir información que pueda conducir a la identificación de nuevos y más adecuados KPIs. Los días de las métricas tradicionales muy amplias tales como la satisfacción del cliente quedarán en el pasado, y se reemplazarán por indicadores  más precisos de la experiencia del cliente, por ejemplo. Indicadores más ricos, interesantes y aplicables serán el nuevo estándar.

A través del análisis de causa y efecto y, más ampliamente, la Era 2 de Ejecución de la Estrategia, las  organizaciones enfocadas en  la estrategia  serán capaces de convertirse en organizaciones que aprenden de su estrategia. Como uno de los resultados, veremos que las fronteras entre estrategia y operaciones se irán desdibujando. Esto tiene implicaciones de largo alcance sobre cómo gestionamos el desempeño y tomamos decisiones estratégicas y tiene profundas implicaciones para los que trabajan en un Oficina de Gestión Estratégica.

Fuente: Palladium Consulting LLC

Traducción: tantum Group

martes, 2 de enero de 2018

PYTHON, LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN IDEAL PARA BIG DATA





La big data es tan amplia y tiene tanta información que para trabajar en ella, lograr sacar información estructurada y analizar concretamente los datos existen muchas maneras de hacerlo, algunas más eficientes que otras y por supuesto cada día más evolucionadas.
De entre todo lo referente a los análisis de datos el lenguaje de programación juega un papel muy importante pues es la herramienta que permite hacer el análisis de manera correcta además de dar otras opciones a los desarrolladores.
Los profesionales en big data son cada vez más especializados, algo que los hace muy buscados por las compañías y que les exige estar en constante actualización para estar siempre al tanto de las mejores maneras de llevar a cabo el proceso.
Un buen ejemplo de esta necesidad de actualización es Python, un lenguaje de programación que ha llegado para sustituir otros más complejos y que se ha llevado la admiración de programadores jóvenes y experimentados. Este lenguaje tiene muchas ventajas pero sin duda la más grande es que quien lo maneje tiene muy altas posibilidades de ser pieza clave dentro de las organizaciones o consultoras que ofrecen estos servicios de data a las diferentes industrias existentes.
Big Data de Manera Sencilla: Python
La complejidad del big data y del business analytics es siempre alta sea cual sea el profesional que desee aprender, sin embargo hay herramientas que son apoyo crucial para los desarrolladores, programadores y profesionales especializados en el tema que les permite mejorar procesos, simplicarlos y hacerlos también más eficientes, un claro ejemplo de esto es Python, lenguaje que se ha ganado a muchos ya gracias a lo fácil de aprender, manejo sencillo y gran eficiencia a la hora de analizar datos.
Python está por encima de sus competidores ahora gracias a que en comparación a otras plataformas es mucho más sencillo de entender, muchos profesionales en el área ya lo manejan y esto ahorra mucho en capacitación y entrenamiento a talento humano nuevo que conozca este programa por este y otros acercamientos, en comparación a los nuevos talentos a los que hay que entrenar en un lenguaje especifico o más complejo que este.
Otra de sus ventajas es lo accesible que es, siendo de nuevo muy útil ya que muchos desarrolladores están familiarizados con él y al momento de traer nuevos integrantes a la compañía ya no es necesario gastar mucho tiempo en entrenamiento de la plataforma.
Python es una Herramienta que no se Puede Dejar pasar
Cualquier ayuda que puedan tener los programadores, desarrolladores y en general los profesionales dedicados al big data es de suma importancia pues la cantidad de información que deben manejar les pide ser muy efectivos en su labor.
Tener esto claro y conocer programas como Python que ayuda significativamente al proceso son valores agregados que estudios como la maestría en big data y business analytics ofrece a sus estudiantes.
La relevancia de estos conocimientos no solo es para facilitar el trabajo, también lo es para fomentar el uso de herramientas eficientes así como la inventiva para generar procesos similares que ahorren tiempo y dinero al proceso.

Analista Digital



Deseas convertirte en un Analista Digital, pero no sabes bien qué es lo que debes estudiar para ello.
Si es así, sigue leyendo y es que a continuación hablaremos al respecto.

El analista digital ¿Qué es?

Antes de entrar a dejar muy claro lo que debes estudiar para ser un Analista Digital es esencial que tengas claro lo qué este perfil es.
Para comenzar, has de saber que el analista digital, también llamado analista web, es el profesional que se encarga de medir así como analizar el efecto que tienen las acciones que son realizadas desde dispositivos digitales. Al hacerlo es también el encargado de proponer los cambios y mejoras a realizar, teniendo como base los datos y la información analizada.
Así, al convertirte en un Analista Digital lo que has de saber hacer muy bien es convertir datos e información en algo valioso y provechoso para la empresa.
Por eso, con este perfil los retos a superar son la simplificación de los datos, traduciéndolos a ideas importantes. También, se encuentran las métricas de análisis propias del marketing digital así como la selección de aquellas más ajustadas al sitio.
Entonces y ahora centrándonos en las funciones del analista el perfil ha de permitir seleccionar las herramientas de análisis y realizar su configuración. También, ha de monitorear el trádico, definir los KPI´s y monitorearlo así como identificar los problemas y rendimiento de las campañas online.
El analista digital es aquel que extrae, analiza y realiza la interpretación de los datos para así poder generar conclusiones y con ellas presentar mejoras y recomendaciones que lleven a mejorar el site. Para ello, debe crear informesm elaborar cuadros y gráficos que permitan entender los datos y las recomendaciones generadas.
Y entonces, considerando todo esto ¿Qué debes estudiar para convertirte en un Analista Digital?

Estudios a realizar

Debes saber que para desempeñarte con analista digital es muy importante que cumplas con un perfil en el cual la creatividad, la visión global de los negocios así como la capacidad de análisis, síntesis y resolución son esenciales.
Para lograr este perfil has de desarrollar ciertas cualidades y habilidades, así como también has de tener la siguiente formación:
  • Si bien actualmente no hay una carrear específica para trabajar como analista digital has de saber que si se pueden encontrar Máster que pueden resultar muy efectivos. Un buen ejemplo son los master en Big Data y Business Analytics.
  • Así mismo, has de saber que las carreras relacionadas para convertirte en un Analista Digital son aquellas en estadísticas, Informática, Ingeniería y Matemáticas.
  • Así mismo, el perfil ideal se forma también con carreras técnicas o estudios en el área de humanidades, como por ejemplo comunicación arte, filosofía, entre otros.
En cualquier caso, debes tener muy claro que el analista debe tener conocimientos avanzados en:
  • Estadística,
  • Cuadros de mando,
  • Métricas,
  • KPI´s,
  • Herramientas de cálculo (Microsoft Excel)
  • Análisis, principalmente en Google Analytics
Y también nociones en:
  • Programación,
  • Arquitectura web,
  • SEO,
  • Usabilidad,
  • RRSS,
  • Y marketing online en general.
Es muy positivo tener un postgrado en:
  • Analítica,
  • Tratamiento de datos,
  • Big Data,
  • Marketing Online, entre otros.

jueves, 28 de diciembre de 2017

Tutorial: Instalar paquetes .tar.gz y .tar.bz2

Tutorial: Instalar paquetes .tar.gz y .tar.bz2

Está Escrito:
Porque el amor de Cristo nos constriñe, pensando esto: que si uno murió por todos, luego todos murieron; y por todos murió, para que los que viven, ya no vivan para sí, sino para aquel que murió y resucitó por ellos. (2 Corintios 5:14-15)
Tomado de: DesdeLinux
Al principio cuando nos iniciamos en Linux y buscamos un programa lo normal es que encontremos un .deb o .rpm y en muchos casos nos encontramos programas con la extensión .tar.gz y .tar.bz2, estos archivos están comprimidos y por lo general contienen aparte del programa unas instrucciones para instalarlo.
La instalación para estos dos tipos de paquetes es exactamente igual.

Primero entramos a la carpeta donde tengamos el archivo, si la carpeta tiene varias palabras tenemos que ponerlas con “” o si no nos buscará carpetas con cada palabra.
Dentro descomprimimos
tar -zxvf nombredelarchivo.tar.gz

tar -jxvf nombredelarchivo.tar.bz2
cd carpeta nombredelarchivo

cd “carpeta nombre del archivo”

Configuramos
./configure
Hacemos make (compilamos)
make
Ahora make install
make install
A veces nos puede dar un error en ./configure, en ese caso no necesita compilación y con ejecutar nos sobra, en una terminal hacemos
nombredelprograma
O bien creamos un lanzador.

Notas:
en realidad lo correcto para descomprimir es
tar -zxvf archivo.tar.gz
tar -jxvf archivo.tar.bz2

y para el configure existe una infinidad de opciones (dependiendo del software) para personalizar la instalación
./configure –help
Con eso verán las distintas opciones adicionales al instalar un programa.
No todas las distribuciones usan /usr/local para instalar los programas, eso hay que mencionarlo también.
--------------------------------------------------------
De todas maneras el .tar.gz lo es el último recurso, si no lo hay ni en paquete deb/rpm o en los repositorios
--------------------------------------------------------
Si cambias el “make install” por “checkinstall” (lo puedes instalar con aptitude, esta en los repositorios) te instala el programa, pero ademas:
-Crea un .deb para que puedas instalarlo en futuras ocasiones
-El programa instalado aparecerá en Synaptic, con lo que lo puedes desinstalar fácilmente desde allí
--------------------------------------------------------
Los que usan qmake de Qt son más o menos así:

cd CarpetaPrograma
qmake
make
sudo make install
Y agrego otro caso más que son los cmakes:

cd CarpetaPrograma
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
O hay otros que sólo hay que ejecutar el make && sudo make install.
Esos son los casos más comunes...

miércoles, 18 de octubre de 2017

Descargar SolidWorks 2018 SP0 (64-bit) [Multilenguaje]



SolidWorks es un programa completo de diseño mecánico en 3D y de diseño de productos CAD (Diseño asistido por computadora). Este programa se puede aplicar en el diseño mecánico, sistemas mecatrónicos, cinemática, ensamble de robótica, diseño de automotriz y mucho más. 

Algunas novedades en SolidWorks 2018

SolidWorks 2018 presenta principalmente cuatro nuevas soluciones de procesos extremo a extremo que simplifican las interacciones entre las disciplinas en el desarrollo del producto para mejorar los resultados empresariales. Los cuatro nuevos procesos son los siguientes:
  • Diseño para el proceso de fabricación: Las soluciones del diseño a la fabricación de SOLIDWORKS proporcionan lo necesario para llevar sus ideas al mercado. El proceso del diseño al ensamblaje final puede simultanearse en un único sistema gestionado e integrado fácilmente.
  • Proceso de gestión de datos distribuidos:  Las soluciones del proceso de gestión de datos distribuidos (DDM) de SOLIDWORKS organizan estos datos para facilitar el acceso a varias disciplinas y departamentos. Facilitan también la captura de datos no electrónicos y datos electrónicos complejos, como formas 3D.
  • Diseñador en el proceso de analista: La solución del diseño a la fabricación de SOLIDWORKS proporciona lo necesario. Sus equipos de ingeniería y diseño pueden colaborar simultáneamente en el desarrollo de diseños mientras validan cualquier cambio y reutilizan la información de análisis anteriores.
  • Diseño eléctrico y proceso internet de las cosas (IOT): Permite conectar dispositivos inteligentes con los clientes.

martes, 4 de diciembre de 2012

SolidWorks 2013 32 & 64 Multilanguage Full




 
SolidWorks 2013 32&64 Multilanguage Full










SolidWorks ® Premium 2013 proporciona potente y fácil de usar, la funcionalidad que automatiza las tareas, el flujo de trabajo, y ayudan a definir y validar la forma, el ajuste y la función de su diseño. Parte de la suite de productos de SolidWorks soluciones que cubre el desarrollo del diseño, simulación, diseño sostenible, técnicas, de comunicación y gestión de datos, SolidWorks Premium 2013 faculta a un diseño innovador con herramientas específicas de la aplicación que le ayudan a trabajar más eficientemente y tomar mejores decisiones de diseño.

Año:2012
Version: 
2013  Premium SP0.0 Multilanguage
Sistema operativo: Windows(XP SP3, Vista SP1, Windows 7)
Plataforma: 32 bits & 64 bits
Tamaño: 12GB
Idioma: Español,English

Link del torrent AQUIdentro viene el activador 

instrucciones para bajar 

-saltar publicidad >> continues as free user >> click to download.

Instrucciones para activación 

1.) Desconecta de Internet

-Instalar sin ningún antivirus instalado (desinstalarlo), 
-Es necesario que "windows installer" esté iniciado:
teclear windows+R , escribir "services.msc" , buscar en la lista: windows installer; dar doble click, 
y por ultimo dar click en INICIAR y ajustar en automático. aceptar 

2.) Instala SolidWorks 2013 usando los siguientes

   seriales:
SolidWorks
0001 0001 0736 0361 JK3Q HDJ3
                       o con
0000 0000 0000 3486 Q5HF FG98
o algun otro valido SW serial local (no network!).
SolidWorks Simulation
9000 0000 0001 8043 TB9T SGD9
SolidWorks Motion
9000 0000 0002 7942 9KW4 9FBC
SolidWorks Flow Simulation
9000 0000 0003 3107 V8F3 PG44

3.) Ejecuta SW2010-2013.Activator.SSQ y presiona:  ACTIVAR (compatible con 32 Y 64 bits)
   para activar SW 2013 solo dar clik en activar
   (No presionar YES a SW2012 u 2011 si instalamos el 2013)

4.) Disfruta...




BAJA LIBROS EN PDF AQUI





viernes, 9 de noviembre de 2012

Windows 8 Final (32-64bits) (+Activacion) (ESP) (MultiHost)


Windows 8 Final (32-64bits) (+Activacion) (ESP) (MultiHost)


Plataforma: PC
Desarrollado : Microsoft
Con sus respectivos activadores permanentes (de por vida).
Tamaño: 4 GB
Idioma: Español

AIO que contiene versiones de:

Windows8 32 bits
Windows8 Pro 32 bits
Windows8 64 bits
Windows8 Pro 64 bits


Bueno gente aqui le dejo un link que dentro de un rar vienen todos enlaces de descarga...

>>>> DESCARGA <<<<

pass 123abc