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Política de Privacidad
Puedes consultar los datos del Responsable del tratamiento, las finalidades del tratamiento, las bases legitimadoras, el plazo de conservación, etc. en nuestra página de "Política de Privacidad".
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Las cookies que utilizamos en nuestro sitio web, se suelen clasificar en tres categorías distintas.
Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
Cookies propias
Las cookies propias son las implementadas por el propietario de la web, como pueden ser las cookies de sesión y personalización.
Cookies de terceros
Las cookies de terceros, son creadas por una empresa externa, como suelen ser las cookies de análisis, por ejemplo las de Google Analytics.
Clasificación según la duración
Si las clasificamos por el tiempo que permanecen en el equipo con el que se accede a la web (Ordenador, Smartphone, Tablet, etc.), podremos distinguir entre cookies de sesión y cookies persistentes.
Cookies de sesión
Las cookies de sesión, solo existen mientras se tiene la página web abierta en el navegador, se suelen usar para almacenar información necesaria para la prestación del servicio, como puede ser el nombre de usuario o la lista de la cesta de la compra.
Cookies persistentes
Las cookies persistentes, permanecen en el equipo una vez cerrada la página web.
Como ejemplo de cookies de tipo persistente, es la cookie que almacena la respuesta al mensaje de cookies, la cual se usa para evitar que se muestre el mensaje de cookies cada vez que el usuario abre la web.
Clasificación según el tipo de información que almacenan
Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
Cookies de Análisis
Son aquéllas que posibilitan el seguimiento y análisis del comportamiento de los usuarios en nuestra página.
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Cookies Técnicas
Este tipo de cookies permiten al usuario la navegación a través de una página web y la utilización de las diferentes opciones o servicios que en ella existen como, por ejemplo, identificar la sesión, acceder a partes de acceso restringido, o la gestión de la cesta de la compra.
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Cookies de Personalización
Son aquéllas que permiten adaptar la navegación en nuestra página web a tus preferencias, como pueden ser Idioma, navegador utilizado, etc.
Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
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| _ga | Terceros | 2 años | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceros | 24 horas | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cuando se cierra la web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
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Configuración de privacidad en navegadores
A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
Microsoft Internet Explorer: Herramientas -> Opciones de Internet -> Privacidad -> Configuración.
Microsoft Edge: Herramientas -> Configuración -> Privacidad, búsqueda y servicios.
Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
Chrome: Herramientas -> Configuración -> Seguridad y privacidad -> Cookies y otros datos de sitios.
Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
Debido a que la configuración de cada navegador es distinta y con las nuevas versiones pueden sufrir cambios, recomendamos consultar la información sobre cookies que ofrecen los principales navegadores de internet en su ayuda o en la web de soporte correspondiente.
En los siguientes enlaces podrás encontrar información adicional sobre las opciones de configuración de las cookies en los principales navegadores.
– Internet Explorer: https://support.microsoft.com/es-es/windows/eliminar-y-administrar-cookies-168dab11-0753-043d-7c16-ede5947fc64d
– Microsoft Edge: https://support.microsoft.com/es-es/microsoft-edge/eliminar-las-cookies-en-microsoft-edge-63947406-40ac-c3b8-57b9-2a946a29ae09
– Google Chrome Escritorio: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DDesktop&oco=1
– Google Chrome Android: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DAndroid&oco=1
– Firefox: https://support.mozilla.org/es/kb/cookies-informacion-que-los-sitios-web-guardan-en-
– Safari Escritorio: https://support.apple.com/es-es/guide/safari/sfri11471/mac
– Safari iPhone, iPad o iPod touch: https://support.apple.com/es-es/HT201265
– Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies
Build intelligent end-to-end machine learning systems with PythonKey FeaturesUse scikit-learn and TensorFlow to train your machine learning modelsImplement popular supervised and unsupervised machine learning algorithms in PythonDiscover best practices for building production-grade machine learning systems from scratchBook DescriptionMachine learning enables systems to make predictions based on historical data. Python is one of the most popular languages used to develop machine learning applications, thanks to its extensive library support. This updated third edition of Building Machine Learning Systems with Python helps you get up to speed with the latest trends in artificial intelligence (AI).With this guide?s hands-on approach, you?ll learn to build state-of-the-art machine learning models from scratch. Complete with ready-to-implement code and real-world examples, the book starts by introducing the Python ecosystem for machine learning. You?ll then learn best practices for preparing data for analysis and later gain insights into implementing supervised and unsupervised machine learning techniques such as classification, regression and clustering. As you progress, you?ll understand how to use Python?s scikit-learn and TensorFlow libraries to build production-ready and end-to-end machine learning system models, and then fine-tune them for high performance.By the end of this book, you?ll have the skills you need to confidently train and deploy enterprise-grade machine learning models in Python. What you will learnBuild a classification system that can be applied to text, images, and soundSolve regression-related problems using scikit-learn and TensorFlowRecommend products to users based on their previous purchasesExplore different methods of applying deep neural networks to your dataUnderstand recent advances in computer vision and natural language processing (NLP)Deploy Amazon Web Services (AWS) to run data models on the cloudWho this book is for:?This book is for data scientists, machine learning developers, and Python developers who want to learn how to build increasingly complex machine learning systems. Prior knowledge of Python programming is expected.