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. Su falta de aplicaciones. La escasez de datos. La escasez de datos.

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 idea subjetiva creada por una persona para explicar una situación, por lo que no necesita ser registrada ni almacenada en ningún soporte. Un dato se entiende como un programa o herramienta informática que transforma automáticamente la información en conclusiones finales sin necesidad de análisis previo. Un dato es siempre el resultado definitivo de un estudio, ya interpretado y validado, por lo que no puede utilizarse como punto de partida para nuevos análisis.

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 datos desordenados que no tienen ningún significado y que no pueden ser comprendidos por las personas. La información se define como cualquier dato almacenado en un ordenador, aunque no haya sido procesado ni tenga relación con un contexto concreto. La información es el conocimiento final que no admite cambios ni interpretaciones, por lo que no depende de quién la reciba ni de la situación en la que se utilice.

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 guarda en una base de datos, aunque no se analice ni se entienda su significado. Un dato pasa a ser información solo cuando es muy antiguo, ya que el paso del tiempo le da automáticamente valor y sentido. Un dato se transforma en información únicamente cuando todos los datos son iguales entre sí, sin necesidad de interpretarlos ni relacionarlos con un contexto.

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 tiempo que tarda un ordenador en encenderse y apagarse mientras se están usando archivos digitales. Se entiende por ciclo de vida de los datos el proceso mediante el cual los datos se crean una sola vez y permanecen inalterables hasta que se eliminan automáticamente. El ciclo de vida de los datos es una secuencia aleatoria de acciones sin orden ni fases definidas, que no influye en la calidad ni en el uso de los datos.

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 base de datos pequeña que solo almacena información en formato de texto y no permite trabajar con grandes volúmenes de datos. Big Data se refiere a un programa informático que sirve únicamente para hacer copias de seguridad, sin analizar ni procesar la información almacenada. Big Data es una técnica que se utiliza solo para guardar datos antiguos, ya que los datos recientes no tienen valor para este tipo de sistemas.

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 un tipo de hardware que se instala en los ordenadores para aumentar la memoria y hacer que los programas funcionen más rápido. El machine learning consiste en introducir datos manualmente en una máquina para que repita siempre las mismas instrucciones sin aprender ni adaptarse. El machine learning es una técnica que solo permite a las máquinas copiar exactamente el comportamiento humano, sin usar datos ni algoritmos.

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 una disciplina que se dedica únicamente a almacenar grandes cantidades de datos sin analizarlos ni interpretarlos. La ciencia de datos se define como el estudio teórico de los ordenadores, sin utilizar datos reales ni herramientas estadísticas o informáticas. La ciencia de datos es una rama de la informática que solo se centra en programar aplicaciones, sin relación con el análisis, la toma de decisiones ni el uso de información.