Analisis Datos 1 -Exam 1

¿Cuál de las siguientes características es propia del concepto de Big Data?. Una cantidad reducida de información. Un procesamiento de información convencional. Una variedad limitada de información. Un gran volumen, velocidad y variedad de información.

¿Cuáles son las características que denotan la importancia del Big Data? (Seleccione todas las que correspondan). Permite el análisis de información desorganizada. Permite identificar nuevas oportunidades. Identifica problemas de una forma más comprensible. Facilita una mayor velocidad y eficiencia en las operaciones de la empresa. Proporciona respuestas a preguntas específicas. Ayuda a entender al consumidor.

¿En qué aspectos de la organización ofrece beneficios el Big Data? (Seleccione todas las que correspondan). Reducción de costos. Mejora en la toma de decisiones. Innovación de productos y servicios. Generación de nuevas herramientas para trabajar más. Ventaja competitiva en la oferta de servicios adaptados a las necesidades de los consumidores. Aumento del tamaño físico de las empresas.

¿Cuáles son las características de la cuarta revolución industrial?. a. Uso de tecnología antigua, internet limitado, sensores grandes y poco precisos. b. Uso limitado de internet, poca tecnología, revolución industrial basada en la mecánica. c. Uso de sensores menos potentes, Internet más limitado, sin inteligencia artificial. d. Mayor uso de papel y lápiz, menos tecnología y conectividad. e. Uso de tecnología obsoleta, falta de conectividad, sin sensores ni inteligencia artificial. f. Revolución digital, internet móvil y mundial, sensores más pequeños y potentes, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

¿Cuál de las siguientes opciones describe correctamente el tipo de dato y su subcategoría correspondiente?. Datos cuantitativos nominales: Datos que pueden ser clasificados en categorías no ordenadas y no numéricas. Ejemplo: Colores de ojos. Datos cualitativos continuos: Datos que se pueden medir y se representan por números enteros. Ejemplo: Edad de una persona. Datos cuantitativos discretos: Datos que se pueden medir y se representan por números decimales. Ejemplo: Altura de una persona. Datos cualitativos ordinales: Datos que pueden ser clasificados en categorías ordenadas pero no numéricas. Ejemplo: Calificaciones escolares.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor las características de la gestión basada en datos o Data Driven?. Toma decisiones basadas en la intuición y experiencia previa. Utiliza datos y análisis para tomar decisiones y priorizar acciones. Se enfoca en la recolección de datos únicamente. No tiene en cuenta el análisis de datos en la toma de decisiones.

¿La siguiente afirmación sobre la limpieza de datos o data cleansing es verdadera o falsa? : La limpieza de datos o data cleansing es el proceso de detectar y corregir o eliminar errores, inconsistencias y datos duplicados en un conjunto de datos. Seleccione una: Verdadero. Falso.

¿La siguiente afirmación sobre el perfilado de datos o data profiling es verdadera o falsa? El perfilado de datos o data profiling es un proceso que involucra el análisis y evaluación de la calidad de los datos de una organización. Seleccione una: Verdadero. Falso.

¿La siguiente afirmación sobre la completitud o completeness es verdadera o falsa? La completitud o completeness es una medida que evalúa si todos los registros o datos requeridos están presentes en un conjunto de datos. Seleccione una: Verdadero. Falso.

La empresa "El analista de datos srl" tiene una base de datos enorme. Entre todas las tablas que la componen se encuentra la de Clientes en donde la localidad asociada al cliente Jorge Perez es Moreno. En todos los reportes relacionados se encuentra dicha localidad asociada al cliente, salvo en uno en donde se lo asocia a la localidad que había informado años atrás , antes de mudarse. De qué tipo de "error" respecto a recopilación de datos estamos hablando?. Completitud. Precisión. Limpieza. Consistencia.

¿Cuál es la principal diferencia entre los puestos de CIO y CTO en una empresa?. El CIO se enfoca en la innovación tecnológica y el CTO en la gestión de sistemas de información. El CIO se enfoca en la gestión y estrategia de los sistemas de información, y el CTO en la investigación y el desarrollo tecnológico y la innovación. El CIO y el CTO tienen roles y responsabilidades similares en una empresa. El CIO y el CTO son intercambiables y pueden desempeñar los mismos roles en una empresa.

¿Cuál es la principal diferencia entre los puestos de CSO y CISO en una empresa?. El CSO es responsable de la gestión de riesgos de seguridad en general, mientras que el CISO se enfoca en la seguridad de la información. El CSO se enfoca en la seguridad de la información y el CISO en la protección de los activos físicos de la empresa. El CSO y el CISO tienen roles y responsabilidades similares en la protección de la seguridad de la información en una empresa. El CSO y el CISO son intercambiables y pueden desempeñar los mismos roles en una empresa.

¿Cuál es la principal diferencia entre los puestos de CBDO y CEO en una empresa?. El CBDO se enfoca en la dirección general de la empresa, mientras que el CEO es responsable de identificar nuevas oportunidades de negocio. El CEO es responsable de establecer la visión y la estrategia general de la empresa, mientras que el CBDO se enfoca en el crecimiento y la expansión de la empresa a través de nuevas oportunidades de negocio. El CBDO y el CEO tienen roles y responsabilidades similares en una empresa. El CBDO y el CEO son intercambiables y pueden desempeñar los mismos roles en una empresa.

¿Cuáles son algunas de las responsabilidades de un CDO (Chief Data Officer) en una empresa? (Seleccione todas las que correspondan). Establece la Estrategia de uso y explotación de los datos. Define las políticas y procedimientos para la gestión de los datos, trabajando de forma transversal con el resto de los departamentos de la empresa. Diseño gráfico. Identificación de oportunidades de crecimiento basado en análisis y gestión de los datos. Desarrollo de software.

El Data Governance incluye la definición de roles y responsabilidades para la gestión de datos, así como la creación de políticas y procesos para la gestión de datos en toda la empresa. ¿VERDADERO O FALSO? Seleccione una: Verdadero. Falso.

¿Cuáles son algunas de las etapas en el proceso de análisis de datos? (Seleccione todas las que correspondan). Exploración de datos. Transformación de datos. Visualización de datos. Extracción de datos. Identificación de oportunidades de negocio. Implementación de soluciones de hardware.

Asocie cada tipo de análisis de datos con su definición correspondiente: A) Análisis descriptivo B) Análisis exploratorio C) Análisis diagnóstico D) Análisis predictivo E) Análisis prescriptivo 1. Qué necesitamos hacer?. Utiliza los resultados de las categorías de análisis descritas anteriormente. Analiza las decisiones pasadas para mejorarlas en el futuro. 2. Describe datos de una muestra mediante valores característicos y ve si representan a la población. Estadística descriptiva: Media, mediana, desvío estándar, etc 3. Examina los datos en busca de patrones o relaciones. Identifica información interesante en los datos que no se puede ver a primera vista con el análisis descriptivo 4. Profundiza en encontrar las causas. Por qué sucedió?. Permite crear hipótesis sobre las posibles causas de su comportamiento actual. 5. Los datos actuales e históricos se analizan para hacer predicciones sobre eventos futuros. A-1, B-2, C-3, D-4, E-5. A-2, B-3, C-4, D-5, E-1. A-3, B-4, C-5, D-1, E-2. A-4, B-5, C-1, D-2, E-3.

¿Cuál es la definición más precisa del término "insights"?. Datos sin procesar que no tienen valor para la toma de decisiones. Información que se utiliza para fines estadísticos y no para la toma de decisiones. Información que no tiene relación con el planteo de estrategias de negocio. Información valiosa que ayuda en la toma de decisiones y en el planteo de estrategias de negocio.

UN DATA ANALYST DEBE SABER PROGRAMAR?. No necesariamente pero es una ventaja competitiva. Si, es fundamental. No, no es necesario en absoluto.

¿Cuáles son los objetivos principales de los Data Products?. Proporcionar datos de interés al usuario final. Proporcionar datos de valor a una funcionalidad concreta del producto final. Ofrecer una solución basada en tecnología para el uso y análisis de datos. Mejorar la seguridad de los datos de una empresa. Aumentar la productividad de los empleados de una empresa.

¿Cuál es el objetivo de la estadística? . (Más de una opción correcta). Recolectar y analizar datos a fin de establecer mediciones y distribuciones. Estudiar una población o muestra para obtener información específica. Comprender cómo se está desarrollando un fenómeno. Ofrecer un resultado numérico. Tomar decisiones y estudiar problemas sociales.

En base a los pasos de un estudio estadístico : ¿Cuál es el objetivo del proceso estadístico? (una sola Rta. Correcta). Obtener conclusiones erróneas y tomar malas decisiones. Recopilar todos los datos del objeto de estudio. Identificar magnitudes y visualizar los datos. Contrastar las hipótesis con los datos obtenidos. Obtener resultados fieles a la realidad estudiada y tomar decisiones informadas.

¿Cuál es la diferencia entre población y muestra en estadística? (Única Rta. Correcta). La población es un subconjunto de la muestra. La muestra es un subconjunto de la población. La población es el conjunto completo de individuos a estudiar, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para ser estudiada. La muestra y la población son términos intercambiables en estadística. La muestra es una medición estadística y la población es un análisis de tendencias.

¿Cuál es la diferencia entre parámetro y estimador en estadística? (Única Rta. Correcta). El parámetro es una medida descriptiva de una muestra, mientras que el estimador es una medida descriptiva de una población. El parámetro es una medida descriptiva de una población, mientras que el estimador es una medida descriptiva de una muestra. El parámetro es un valor desconocido que se quiere estimar, mientras que el estimador es una fórmula o procedimiento para obtener una estimación del parámetro. El parámetro y el estimador son sinónimos y se pueden utilizar indistintamente en cualquier contexto estadístico. El parámetro se refiere a la varianza en una población, mientras que el estimador se refiere a la desviación estándar en una muestra.

¿Qué es una tabla de frecuencia y para qué se utiliza en estadística? (Única Rta. Correcta). Una tabla que resume la cantidad de datos recopilados y se utiliza para visualizar las tendencias en una población. Una tabla que muestra la distribución de frecuencias de una variable y se utiliza para resumir y analizar datos en estadística. Una tabla que resume la correlación entre dos variables y se utiliza para calcular la regresión lineal. Una tabla que muestra la diferencia entre dos poblaciones y se utiliza para realizar pruebas de hipótesis. Una tabla que se utiliza únicamente en estadística descriptiva para resumir datos numéricos.

¿Es verdadero o falso que para graficar las frecuencias absolutas de variables cualitativas se utilizan los gráficos de barras o columnas, donde la altura / anchura de cada barra representa el total de casos registrados para esa categoría? Seleccione una: Verdadero. Falso.

¿Es cierto que para graficar las frecuencias relativas se utilizan los gráficos circulares o de torta, en los cuales se divide el total del círculo (360º) según la cantidad de categorías y se le asigna el tamaño según el valor de frecuencia correspondiente? Seleccione una: Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor lo que son las medidas de posición central en estadística y cuáles son algunos ejemplos de estas medidas?. Son valores que resumen un conjunto de datos y representan el centro o la tendencia del mismo. Ejemplos incluyen la media, la mediana y la moda. tendencias en una población. Son valores que indican la variabilidad de un conjunto de datos y su dispersión alrededor de un punto central. Ejemplos incluyen el rango, la desviación estándar y la varianza. Son valores que miden la relación entre dos variables y su grado de asociación. Ejemplos incluyen el coeficiente de correlación de Pearson, el coeficiente de correlación de Spearman y el coeficiente de correlación de Kendall. Son valores que representan la frecuencia con la que aparecen ciertos valores en un conjunto de datos. Ejemplos incluyen la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa y la frecuencia acumulada. Son valores que indican la posición en la cual se encuentra un determinado valor dentro de un conjunto de datos. Ejemplos incluyen el percentil, el cuartil y el decil.

¿Qué son las medidas de dispersión en estadística y cuál de las siguientes opciones contiene tres ejemplos correctos de ellas? (ünica Rta. Correcta). Las medidas de dispersión son medidas estadísticas que indican cómo se distribuyen los datos alrededor de una medida de tendencia central. Ejemplos de medidas de dispersión son el rango, la varianza y el coeficiente de variación. Las medidas de dispersión son medidas estadísticas que indican cómo se distribuyen los datos alrededor de una medida de tendencia central. Ejemplos de medidas de dispersión son la media, la mediana y la moda. Las medidas de dispersión son medidas estadísticas que indican la frecuencia de ocurrencia de cada valor en una muestra. Ejemplos de medidas de dispersión son el rango, el desvío estándar y la media. Las medidas de dispersión son medidas estadísticas que indican la cantidad de datos en una muestra. Ejemplos de medidas de dispersión son el coeficiente de variación, la mediana y el rango.

El desvio estandar se utiliza para medir la dispersión de los datos en torno a la media, mientras que la varianza mide la misma dispersión pero en unidades cuadráticas. Seleccione una: Verdadero. Falso.

Supongamos que tenemos dos grupos de estudiantes, uno con una media de calificaciones de 80 y una desviación estándar de 5, y otro con una media de 90 y una desviación estándar de 15. Si comparamos los coeficientes de variación de ambos grupos, podemos ver que el primer grupo tiene un CV del 6,25% (5/80), mientras que el segundo grupo tiene un CV del 16,67% (15/90). Esto indica que el segundo grupo es más variable que el primero, en términos relativos. Seleccione una: Verdadero. Falso.

Supongamos que tienes un conjunto de datos de las notas de examen de 100 estudiantes, y calculas el percentil 80 de las notas. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta acerca del percentil 80?. El 80% de los estudiantes obtuvo una nota más alta que el percentil 80. El 80% de los estudiantes obtuvo una nota más baja que el percentil 80. El percentil 80 es la nota promedio del 20% superior de los estudiantes. El percentil 80 es la nota promedio del 20% inferior de los estudiantes.

El Rango Intercuartílico mide la dispersión que hay en el 50 por ciento central de los datos; es la diferencia entre la observación del Q4, el Cuarto Cuartil, y la observación del Q2, Segundo Cuartil, Seleccione una: Verdadero. Falso.

¿Qué representa el resumen de los 5 números en estadística?. Los 5 números más comunes en un conjunto de datos. El rango intercuartílico de un conjunto de datos. La media, la mediana y la moda de un conjunto de datos. La mediana,cuartiles, valores mínimos y máximos de un conjunto de datos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre un diagrama de cajas o box plot?. La línea central del rectángulo representa el valor máximo de los datos. El borde inferior del rectángulo representa el tercer cuartil. Los valores atípicos siempre se representan con un punto. El rectángulo del diagrama representa el 50% de los datos.

¿Cuáles son características de una entrevista estructurada? (Selecciona 2 opciones correctas). Las preguntas están definidas previamente en base a información requerida. Se permite al investigador mayor libertad para improvisar y modificar las preguntas durante la entrevista. Se utiliza para recolectar información detallada sobre la experiencia personal del entrevistado. El orden de las preguntas y el lenguaje utilizado pueden variar de una entrevista a otra. El objetivo principal es mantener uniformidad de todas las sesiones de entrevistas.

¿Cuáles son características de una entrevista semiestructurada? (Selecciona 2 opciones correctas). Tiene un conjunto fijo de preguntas que deben responderse en un orden establecido. Dan margen de maniobra al investigador. Están diseñadas para ser aplicadas de manera idéntica a cada participante. Ideal cuando no se tiene suficiente tiempo para preparar la entrevista. Se basa solamente en preguntas cerradas.

Respecto a los tipos de recolección de datos : La recolección de datos primarios implica la recopilación de información ya existente en diversas fuentes secundarias. La recolección de datos secundarios involucra la obtención de datos de primera mano, directamente de la fuente original. En la recolección de datos primarios se tiene el control total de los datos . La recolección de datos terciarios se refiere a la obtención de información a través de encuestas y cuestionarios. La recolección de datos secundarios es una técnica adecuada cuando la información requerida ya está disponible y es accesible.

¿Cuáles son algunos motivos por los que es beneficioso realizar un análisis exploratorio de datos?. Permite hacer predicciones precisas y exactas. Ayuda a organizar y entender las variables. Ayuda a interpretar y entender mejor los datos. Genera automáticamente visualizaciones y gráficos de los datos.

¿Cuál es el orden sugerido de pasos para realizar un análisis exploratorio de datos?. 1-Categorizar las variables, 2-Graficar las tablas, 3-Eliminar columnas, 4-Ver relaciones entre las filas, 5-Hacer preguntas/objetivo del análisis. 1-Eliminar todas las variables cuantitativas, 2-Dejar solamente los valores nulos, 3-Eliminar filas con datos faltantes, 4-Ver medidas de dispersion, 5-Determinar objetivos de análisis. 1-Hacer preguntas/objetivo del análisis, 2-Ver tamaño del conjunto de datos, 3-Categorizar las variables, 4-Limpieza y validación/calidad de datos,5-Establecer relaciones entre las variables .

Cuáles de los siguientes corresponden a un proceso para validar la consistencia de los datos en un análisis exploratorio de datos : Verificar si los datos que recopilé son acordes a las preguntas que quiero responder. Considerar posibles errores generados por el formato de separador utilizado en los datos (por ejemplo entre , y . en un archivo csv). Verificar que los nombres de las columnas esten escritos con mayúsculas o minúsculas. Verificar que los formatos de las fechas sean los correctos (Año-mes-dia vs Año-día-mes). Analizar existencia de valores nulos. Chequear que los datos hayan sido enviados por mail. Corroborar unicidad (dos clientes distintos con mismo DNI).

¿Qué es un histograma y para qué se utiliza?. Un gráfico que muestra la relación entre dos variables y se utiliza para predecir el valor de una variable en función de la otra. Un gráfico que muestra la dispersión de los datos y se utiliza para identificar valores atípicos. Un gráfico que muestra la tendencia de los datos y se utiliza para identificar cambios en el tiempo. Un gráfico que muestra la relación entre una variable numérica y una categórica y se utiliza para identificar diferencias en la distribución de la variable numérica para cada categoría. Un gráfico que muestra la distribución de una variable y se utiliza para resumir los datos y encontrar patrones. El rango de los valores de los datos es dividido en intervalos-bins yse grafica la cantidad o proporción de observaciones que caen dentro de cada intervalo.

La distribucion normal : Es asimétrica. Para el intervalo que se da sumando y restando a la media, el desvío estándar, abarcamos el 68% del área total. Coinciden Media, Mediana y Moda. Es simétrica a la derecha.

Empareje cada valor del coeficiente de correlación (r) con su respectiva interpretación : r=1. r=-1. r=0.

Empareje los siguientes conceptos con sus definiciones. Por qué es importante identificar valores atípicos? →. De qué forma pueden identificarse los outliers? →. Un valor atípico o outlier es : →.

Seleccione las características asociadas al concepto de base de datos: Representan algún aspecto del mundo real. Datos que se encuentran interrelacionados. No tienen un formato establecido. Se crean con un objetivo. Unicamente pueden ser estructuradas.

¿Para que sirve un sistema de administración de bases de datos (DBMS)?. Es un software que permite a los usuarios acceder y utilizar aplicaciones en línea. Son un conjunto de herramientas que permiten a los usuarios interactuar con diferentes redes sociales. Un sistema que permite a los usuarios enviar correos electrónicos a diferentes destinatarios. Un sistema que permite a los usuarios almacenar, organizar y administrar datos de manera eficiente. Facilita los procesos de definición , construcción ,manipulación y disposición. Un conjunto de aplicaciones que permiten a los usuarios visualizar y editar documentos de texto y hojas de cálculo.

Asocie las siguientes caracteríticas de un DBMS con sus deficniciones : Concurrencia. Integridad. Recuperación. Seguridad.

Asocie los siguientes roles con sus respectivas descripciones : Administrador de Bases de Datos (DBA). Diseñador de Bases de Datos. Usuarios de Bases de Datos.

Empareje cada concepto respecto a las propiedades deseadas de las transacciones y sus características : Aislamiento. Durabilidad. Atomicidad. Consistencia.

Una base transaccional (OLTP) registra transacciones y una base analítica (OLAP) registra los analísis médicos de los usuarios de las bases Seleccione una: Verdadero. Falso.

Selecciona las afirmaciones verdaderas respecto al Modelo Entidad Relación. El modelo entidad-relación es un modelo gráfico utilizado para diseñar bases de datos. En el modelo entidad-relación, una entidad representa un objeto o concepto del mundo real, como una persona, un producto o un lugar. Las relaciones entre entidades en el modelo entidad-relación solo pueden ser de uno a uno. El modelo entidad-relación utiliza símbolos gráficos, como círculos, rectángulos y diamantes, para representar entidades, atributos y relaciones. En el modelo entidad-relación, los atributos representan las propiedades de una entidad, como su nombre, edad o dirección. El modelo entidad-relación solo se utiliza para diseñar bases de datos pequeñas. El modelo entidad-relación no es adecuado para representar objetos complejos o situaciones difíciles de modelar. El modelo entidad-relación no tiene en cuenta las restricciones de integridad referencial entre las tablas de la base de datos.

Seleccione las afirmaciones verdaderas. SQL significa "Structured Query Language" (Lenguaje Estructurado de Consulta). SQL no se utiliza para realizar cálculos en bases de datos. SQL es un lenguaje de programación utilizado para crear y gestionar bases de datos relacionales. SQL solo se puede utilizar en bases de datos de Microsoft. SQL es utilizado por muchos sistemas de gestión de bases de datos, como MySQL, Oracle y PostgreSQL. SQL se utiliza para crear tablas, insertar datos, actualizar datos y eliminar datos de una base de datos. g. SQL significa Structured Quilt Language.

El sublenguaje de SQL Data Manipulation Language (DML) : Permite consultar y/o modificar el contenido. Seleccione una: Verdadero. Falso.

Empareje los tipos de relaciones con sus definiciones: 1 a n. n a n. 1 a 1.

¿La primary key es un campo o conjunto de campos que identifican de manera única cada registro en una tabla de base de datos? Seleccione una: Verdadero. Falso.

¿Qué es una foreign key en una base de datos y cuáles son sus características?. a. Es un campo o conjunto de campos que identifica de manera única cada registro en una tabla de base de datos. b. Es un campo o conjunto de campos que se utiliza para establecer una relación entre dos tablas de una base de datos. c. Es un índice que acelera las búsquedas en una tabla de base de datos. d. Es un campo o conjunto de campos que contiene datos que se derivan de otra tabla de la base de datos.

Dada la siguiente tabla denominada "Proyectos", para listar,mediante una consulta de SQL , todos los datos de la misma, tendría que escribir lo siguiente: SELECT FROM Proyectos WHERE *. FROM Proyectos SELECT *. SELECT * FROM Proyectos. SELECT Proyectos FROM where.

Dada la siguient tabla de Proyectos : TABLA: numero intager-----nombre text-----nrodpto integer 25 BigData 500 31 Universidad 500 45 BancoUno 500 71 Digitalizacion 100 84 Deportes 500 La siguiente consulta en SQL : SELECT * FROM Proyectos WHERE numero > 50 Arrojará como resultado :

Listar los nombres de la tabla departamentos ordenados alfabéticamente de manera descendente: SELECT * FROM departamentos ORDER BY numero desc. SELECT nombre FROM departamentos ORDER BY numero desc. SELECT nombre FROM departamentos ORDER BY nombre desc. SELECT nombre desc FROM departamentos WHERE nombre ORDER DESC.

Mostrar el nombre y la fecha de nacimiento de la tabla empleados que ganan más de $30000 y que viven en CABA ordenados por fecha de nacimiento. SELECT * FROM empleados WHERE fechanac and sueldo >30000. SELECT * FROM empleados order desc WHERE sueldo >30000 and ciudad ='CABA'. SELECT nombre y empleado FROM empleados WHERE sueldo >30000 and ciudad ='CABA'. SELECT nombre , fechanac FROM empleados WHERE sueldo >30000 AND ciudad ='CABA'.

Listar dni y número de proyecto de la tabla "Participa" , en los cuales los empleados trabajaron 20 horas o menos, o más 60 hs. SELECT dni and nroproyecto FROM Participa WHERE horas >60 and horas <20. SELECT dni ,nroproyecto FROM Participa WHERE horas >60 and horas <20. SELECT dni ,nroproyecto FROM Participa WHERE horas >60 or horas <20. SELECT dni ,nroproyecto FROM Participa WHERE horas >60 or horas <=20.

Dada la tabla personas y la tabla "departamentos. Es correcta la siguiente consulta: SELECT nombre, apellido1, departamento FROM personas LEFT JOIN departamentos WHERE personas.dep = departamentos.dep Si lo que quiero es agregarle al nombre y primer apellido de cada persona de la tabla "personas" el nombre del departamento para saber de cuál se trata, en vez de tener el código numérico del mismo ?. Verdadero. Falso.

Siguiendo con las mismas tablas y consulta de la pregunta anterior. Es correcta la siguiente de salida de la consulta realizada en la imagen??? nombre apellido1 departamento ANTONIOPEREZ ADMINISTRACION ANTONIOGARCIA INFORMATICA PEDRO RUIZ. Verdadero. Falso.

Dadas las siguientes tablas : Tabla: empleados e_id Apellidos Nombre d_id 1 García Hurtado Macarena 3 2 Ocaña Martínez Francisco 1 3 Gutiérrez Doblado Elena 1 4 Hernández Soria Manuela 2 5 Oliva Cansino Andrea NULL Tabla: departamentos d_id Denominación Localización 1 Ventas Sevilla 2 IT Málaga 3 Recursos Humanos Marbella 4 Investigación Málaga Cuál es la sentencia correcta para obtener la siguiente tabla?? e_idApellidos Nombre Empleados.d_iddepartamentos.d_idDenominación Localización 1 García Hurtado Macarena3 3 Recursos HumanosMarbella 2 Ocaña Martínez Francisco 1 1 Ventas Sevilla 3 Gutiérrez DobladoElena 1 1 Ventas Sevilla 4 Hernández Soria Manuela 2 2 IT Málaga. SELECT * FROM empleados and departamentos INNER JOIN ON empleados.e_id = departamentos.d_id. SELECT empleados* and departamentos* FROM empleados and departamentos INNER JOIN ON empleados.e_id = departamentos.d_id. SELECT * FROM empleados INNER JOIN departamentos ON empleados.e_id = departamentos.d_id. SELECT * FROM empleados GROUP BY departamentos HAVING empleados.e_id < departamentos.d_id.