Análisis de datos

Un dato se define como: Una interpretación de la realidad. Un conocimiento aplicado. Un hecho o registro sin procesar. Una conclusión empresarial.

La información es: Un conjunto de datos sin contexto. Un conjunto de datos procesados que pueden interpretarse. Un conjunto de datos almacenados en bruto. Un conocimiento experto.

¿Cuándo se convierte un dato en información?. Cuando se le añade contexto y significado. Cuando se representa en una tabla. Cuando se almacena. Cuando se elimina.

Decir “5%” es un dato porque: Está incompleto. No aporta significado por sí solo. No es numérico. Es información implícita.

La principal limitación de trabajar solo con datos es que: Son difíciles de almacenar. Ocupan poco espacio. No se pueden representar. No permiten tomar decisiones directamente.

El conocimiento se obtiene cuando: Se recopilan datos. Se ordenan tablas. La información se analiza y se relaciona. Se eliminan datos antiguos.

El ciclo de vida del dato es: El tiempo que tarda en analizarse. El análisis estadístico de ese dato. El almacenamiento en la nube de ese dato. El conjunto de etapas desde su creación hasta su eliminación.

La captura de datos consiste en: Su análisis final. Su recogida inicial. Su eliminación. Su visualización.

El almacenamiento de datos se refiere a: Interpretar los datos mediante las herramientas adecuadas. Custodiar los datos en repositorios adecuados. Crear conocimiento a partir de los datos. Mostrar gráficos que reflejen los datos de manera más visual.

El procesamiento y visualización de datos tiene como objetivo: Extraer información comprensible. Guardar datos históricos. Eliminar información. Aumentar el volumen.

El uso operativo de los datos implica: Utilizarlos para la toma de decisiones. Guardarlos indefinidamente. Capturarlos de nuevo porque los obtenidos en un primer momento no son válidos. Eliminarlos.

El Big Data surge porque: Hay pocos datos. El volumen de información es masivo y constante. Los datos son simples y es una buena manera de almacenarlos. No existen herramientas analógicas, ya que la sostenibilidad lo prohíbe.

El Big Data se define como: Un tipo de base de datos. Un sistema de almacenamiento. Un programa informático. El manejo de grandes volúmenes de datos.

Los analistas de Big Data se encargan de: Eliminar datos inservibles del total obtenido. Crear software da almacenamiento de datos. Recoger, almacenar y analizar datos. Diseñar redes.

Una desventaja del Big Data es: Su falta de aplicaciones. Los elevados costes y la ciberseguridad. La escasez de datos. Su baja velocidad.

La “V” de Volumen hace referencia a: La cantidad de datos generados. La rapidez en el análisis de datos. La utilidad de esos datos. La fiabilidad de los datos obtenidos.

La “V” de Velocidad indica: La seguridad que protege a los datos. El tamaño de los archivos de datos. El formato que presentan los datos. La rapidez con la que se procesan los datos.

La Variedad en Big Data se refiere a: La fiabilidad de los datos. La diversidad de fuentes y formatos de datos. El valor económico de los datos. El almacenamiento de esos datos.

La Veracidad implica que los datos: Sean abundantes. Sean rápidos. Sean fiables y correctos. Estén almacenados.

La “V” de Valor significa que los datos: Aporten utilidad real a la empresa. Sean gratuitos. Sean masivos. Sean antiguos.

En sanidad, el Big Data permite: Aumentar costes de algunos procesos. Detectar enfermedades y mejorar tratamientos. Eliminar pacientes de la base de datos. Reducir datos inservibles.

En seguridad informática, el Big Data se usa para: Crear virus. Eliminar redes. Almacenar contraseñas. Detectar patrones anómalos y prevenir ataques.

El machine learning se define como: Programación manual. Aprendizaje automático sin intervención humana directa. Almacenamiento de datos. Visualización gráfica.

El deep learning se diferencia del machine learning porque: Usa menos datos. Emplea redes neuronales artificiales. No aprende. Es manual.

La ciencia de datos es: Un campo multidisciplinar para extraer conocimiento de los datos. Un tipo de software. Una base de datos. Un sistema de almacenamiento.

Define qué se entiende por dato. Un dato es un hecho, evento o registro sin procesar que, por sí solo, no tiene significado ni permite realizar interpretaciones. Un dato es una decisión automática que toma una máquina sin necesidad de información previa. Un dato es el resultado final del análisis digital utilizado directamente para dirigir un proceso productivo. Un dato es un programa informático diseñado para almacenar y controlar sistemas digitales en una empresa.

Define el concepto de información. La información es el resultado de procesar y contextualizar los datos para que puedan ser entendidos e interpretados por un receptor. La información es un conjunto de máquinas digitales que controlan automáticamente los procesos productivos. La información es un dato sin procesar que se utiliza directamente sin ningún tipo de análisis. La información es un programa informático que sustituye a los sistemas de gestión en las empresas digitalizadas.

Explica cuándo un dato se convierte en información. Un dato se convierte en información cuando se le añade contexto y significado, permitiendo su interpretación y uso para describir una situación concreta. Un dato se convierte en información en el momento en que se almacena en un ordenador, aunque no se analice ni se interprete. Un dato pasa a ser información cuando es recogido por una máquina industrial sin necesidad de contexto ni procesamiento digital. Un dato se transforma en información automáticamente al ser transmitido por una red digital, independientemente de su utilidad para el proceso productivo.

Define el ciclo de vida de los datos. El ciclo de vida de los datos es el conjunto de etapas que recorren los datos desde su creación o captura hasta su almacenamiento definitivo, reutilización o eliminación. El ciclo de vida de los datos es el proceso por el cual los datos se convierten directamente en decisiones empresariales sin pasar por fases intermedias. El ciclo de vida de los datos consiste únicamente en el almacenamiento permanente de datos en sistemas digitales sin necesidad de gestión ni eliminación. El ciclo de vida de los datos es el recorrido físico que realizan los dispositivos digitales dentro de una empresa desde su instalación hasta su sustitución.

Define Big Data. El Big Data es el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos complejos y variados con el objetivo de extraer información relevante y útil. Big Data es un tipo de máquina industrial que procesa automáticamente la producción sin necesidad de datos previos. Big Data es un programa informático que reemplaza completamente a los trabajadores en la toma de decisiones productivas. Big Data es únicamente un archivo digital donde se guardan todos los documentos de la empresa sin analizarlos ni interpretarlos.

Explica qué es el machine learning. El machine learning es una técnica de aprendizaje automático que permite a las máquinas aprender y mejorar su rendimiento a partir de los datos sin intervención humana directa. El machine learning es una máquina que realiza automáticamente todo el trabajo productivo sin necesitar datos ni programas. El machine learning consiste en almacenar grandes cantidades de datos en un servidor sin analizarlos ni extraer patrones. El machine learning es un tipo de software que reemplaza a los gerentes y toma decisiones estratégicas de la empresa sin supervisión humana.

Define la ciencia de datos. La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, estadística y técnicas de análisis para extraer conocimiento y valor de los datos. La ciencia de datos es un software que reemplaza a todos los trabajadores en la gestión de la producción sin necesidad de análisis. La ciencia de datos consiste en acumular datos en servidores de la empresa sin interpretarlos ni procesarlos para ningún fin. La ciencia de datos es el conjunto de máquinas digitales que controlan automáticamente los procesos productivos sin intervención humana.