D 04-05-06 Temario JL

¿Cuál de las siguientes características de la IA se refiere a la capacidad de realizar tareas de manera autónoma sin intervención humana?. Automotización. Visión por Computadora. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Aprendizaje Automático (Machine Learning).

¿Qué característica de la IA permite a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente para cada tarea?. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Razonamiento y Toma de Decisiones. Aprendizaje Automático (Machine Learning). Visión por Computadora.

¿Qué característica de la IA es utilizada por un centro comercial para personalizar ofertas y promociones en su aplicación móvil?. Percepción y Sensores. Interactividad. Aprendizaje Automático (Machine Learning). Automatización.

El costo inicial de implementación es generalmente bajo en los sistemas basados en la nube debido al modelo de pago por uso. Verdadero. Falso.

La escalabilidad de los sistemas en la nube permite ajustar recursos de manera rápida y flexible según las necesidades del negocio. Verdadero. Falso.

La seguridad de los datos no es una preocupación importante en los sistemas basados en la nube porque todos los proveedores garantizan la protección absoluta. Verdadero. Falso.

La accesibilidad de los sistemas en la nube está limitada a ciertos dispositivos y ubicaciones específicas. Verdadero. Falso.

El rendimiento de las aplicaciones basadas en la nube puede verse afectado por la calidad de la conexión a internet del usuario. Verdadero. Falso.

La capacidad de recuperación ante desastres es una ventaja clave de los sistemas en la nube debido a la redundancia y respaldo proporcionados por los proveedores. Verdadero. Falso.

La personalización de los sistemas basados en la nube es limitada y no se pueden adaptar a las necesidades específicas de una organización. Verdadero. Falso.

El cumplimiento normativo y la protección de datos son factores críticos que deben ser considerados al evaluar proveedores de servicios en la nube. Verdadero. Falso.

¿Cómo ayuda la combinación de IA y Big Data a las empresas en el desarrollo de nuevos productos y servicios?. Automatizando procesos repetitivos. Identificando necesidades y tendencias emergentes en el mercado. Reduciendo los costos operativos. Mejorando la gestión de inventarios.

¿Qué beneficio proporciona la IA y el Big Data en la optimización de la cadena de suministro?. Aumento del personal en almacenes. Mejora de la previsión de la demanda y optimización del inventario. Reducción de la calidad del producto. Eliminación de la logística.

¿Cómo mejora la IA y el Big Data la experiencia del cliente?. Aumentando los precios de los productos. Personalizando las ofertas y recomendaciones. Eliminando la atención al cliente. Rediseñando productos sin análisis de datos.

¿Cuál es uno de los beneficios de la IA y el Big Data en la gestión de riesgos y seguridad?. Aumento de la vulnerabilidad a fraudes. Detección proactiva de riesgos y amenazas. Eliminación de la seguridad en transacciones. Reducción de la precisión en la detección de fraudes.

¿Cómo contribuyen la IA y el Big Data a la sostenibilidad y gestión de recursos en las empresas?. Aumentando el uso de recursos. Optimizando el uso de recursos y reduciendo la huella ambiental. Eliminando prácticas sostenibles. Aumentando los costos de sostenibilidad.

Edge Computing y Cloud Computing pueden ser utilizados juntos para optimizar el procesamiento de datos, donde el procesamiento inicial se realiza en el borde y el análisis avanzado en la nube. Verdadero. Falso.

Cloud Computing siempre es más adecuado que Edge Computing para aplicaciones que requieren decisiones en tiempo real. Verdadero. Falso.

Una de las ventajas de combinar Edge Computing y Cloud Computing es la reducción de la cantidad de datos que deben ser enviados a la nube. Verdadero. Falso.

El uso de Edge Computing elimina la necesidad de utilizar Cloud Computing en cualquier escenario empresarial. Verdadero. Falso.

El análisis de grandes volúmenes de datos históricos es una tarea que típicamente se maneja mejor con Edge Computing en lugar de Cloud Computing. Verdadero. Falso.

Acceso Remoto significa que los recursos de computación y almacenamiento están disponibles solo desde la oficina central de una empresa. Verdadero. Falso.

La escalabilidad en los sistemas cloud permite ajustar rápidamente los recursos de TI según la demanda. Verdadero. Falso.

En el modelo de pago por uso, los usuarios pagan una tarifa fija sin importar la cantidad de recursos que utilicen. Verdadero. Falso.

La gestión centralizada en los sistemas cloud significa que la infraestructura y las aplicaciones se gestionan por cada departamento individualmente. Verdadero. Falso.

Los sistemas basados en la nube no implementan medidas de seguridad avanzadas para proteger los datos. Verdadero. Falso.

El acceso remoto facilita el teletrabajo y la colaboración global. Verdadero. Falso.

La gestión centralizada facilita la administración, el mantenimiento y las actualizaciones de software en los sistemas cloud. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la diferencia entre un dato y la información?. Un dato es una pieza bruta sin contexto, mientras que la información es el resultado de procesar y organizar esos datos. Un dato contiene juicios e interpretaciones, mientras que la información es neutral. Un dato es útil para la toma de decisiones, mientras que la información no lo es. La información es siempre más precisa que un dato.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre datos es correcta?. Son siempre presentados en un formato accesible y comprensible. Proveen contexto y relevancia por sí solos. Son hechos individuales y sin procesar. Muestran interrelaciones entre diversos conjuntos de datos.

¿Qué características son fundamentales para que un hecho sea considerado un dato?. Simplicidad y precisión. Contexto y relevancia. Procesamiento y organización. Presentación en un formato comprensible.

¿Cuál es uno de los principales desafíos de la seguridad y privacidad en el almacenamiento de datos en la nube?. Optimizar el uso de recursos en la nube. Garantizar que los datos estén seguros y cumplan con las normativas de privacidad. Asegurar un rendimiento óptimo y tiempos de respuesta rápidos. Evitar el 'vendor lock-in'.

¿Qué deben hacer las empresas para cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa o la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) en los Estados Unidos?. Diseñar sus aplicaciones para ser portátiles. Monitorear continuamente el uso de recursos. Asegurar que los datos y procesos en la nube cumplan con todas las leyes y normativas relevantes. Implementar herramientas de monitoreo y gestión.

¿Qué estrategia pueden usar las empresas para reducir la dependencia de un solo proveedor de servicios en la nube?. Utilizar APIs y middleware. Considerar estrategias de multi-cloud o hybrid-cloud. Asegurar que los datos estén encriptados. Implementar soluciones de redundancia y recuperación ante desastres.

La encriptación de datos en tránsito y en reposo no es necesaria para proteger los datos sensibles en la nube. Verdadero. Falso.

La Gestión de Identidades y Accesos (IAM) ayuda a controlar quién tiene acceso a los recursos de la nube y qué permisos tienen. Verdadero. Falso.

La auditoría y monitoreo continuo en entornos de nube no es necesaria para detectar actividades sospechosas. Verdadero. Falso.

Implementar controles de cumplimiento y realizar auditorías periódicas es una práctica recomendada para asegurar que los servicios en la nube cumplan con las leyes y normativas aplicables. Verdadero. Falso.

El costo inicial de implementación es generalmente bajo en los sistemas basados en la nube debido al modelo de pago por uso. Verdadero. Falso.

La escalabilidad de los sistemas en la nube permite ajustar recursos de manera rápida y flexible según las necesidades del negocio. Verdadero. Falso.

La seguridad de los datos no es una preocupación importante en los sistemas basados en la nube porque todos los proveedores garantizan la protección absoluta. Verdadero. Falso.

La accesibilidad de los sistemas en la nube está limitada a ciertos dispositivos y ubicaciones específicas. Verdadero. Falso.

El rendimiento de las aplicaciones basadas en la nube puede verse afectado por la calidad de la conexión a internet del usuario. Verdadero. Falso.

Los sistemas basados en la nube no permiten una fácil integración con otras aplicaciones y servicios existentes en la empresa. Verdadero. Falso.

La capacidad de recuperación ante desastres es una ventaja clave de los sistemas en la nube debido a la redundancia y respaldo proporcionados por los proveedores. Verdadero. Falso.

La personalización de los sistemas basados en la nube es limitada y no se pueden adaptar a las necesidades específicas de una organización. Verdadero. Falso.

El cumplimiento normativo y la protección de datos son factores críticos que deben ser considerados al evaluar proveedores de servicios en la nube. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes descripciones mejor se ajusta a la característica de "Volumen" en Big Data?. La rapidez con la que se generan y procesan los datos. La cantidad masiva de datos generados a través de diversas fuentes. La variedad de formatos y tipos de datos. La precisión y calidad de los datos.

¿Qué ejemplo ilustra mejor la característica de "Velocidad" en Big Data?. Datos de redes sociales. Streams de datos en tiempo real, como datos de sensores y transacciones en línea. Textos y vídeos en diferentes formatos. Análisis de datos de pacientes para identificar patrones de enfermedades.

¿Qué significa "Variedad" en el contexto de Big Data?. La rapidez con la que se procesan los datos. La calidad de los datos. Los diferentes tipos y formatos de datos, estructurados y no estructurados. La cantidad de datos disponibles.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el concepto de iteración continua en la ciencia de datos?. Cada etapa del proceso de ciencia de datos es independiente y no influye en las demás. Los insights obtenidos pueden llevar a una redefinición del problema y ajustes en la preparación de datos o selección de características. La iteración continua significa que una vez que se obtiene el modelo final, no se necesita más ajuste. Los modelos se construyen de una vez y se implementan sin necesidad de reevaluación.

¿Qué implica la dependencia secuencial en el proceso de ciencia de datos?. Todas las etapas del proceso se pueden realizar simultáneamente sin importar el orden. Cada etapa depende de la anterior para su efectividad, como la preparación de datos antes del análisis. La secuencia de las etapas no afecta el resultado final del análisis de datos. La dependencia secuencial significa que el análisis de datos se realiza antes de recolectar los datos.

¿Qué rol juega la retroalimentación y mejora en el ciclo continuo de la ciencia de datos?. No es necesario monitorear ni ajustar los modelos después de su implementación. Permite la retroalimentación continua para ajustar y mejorar los modelos con el tiempo. Solo se realiza una vez al final del ciclo de vida del modelo. Se centra únicamente en la fase de recolección de datos.

¿Qué puede suceder como resultado de los insights obtenidos en la fase de exploración de datos y los resultados de la evaluación del modelo en un proyecto de ciencia de datos?. Los insights obtenidos siempre son finales y no requieren ajustes en el problema o los datos. Los insights obtenidos pueden llevar a una redefinición del problema y los resultados de la evaluación del modelo pueden requerir ajustes en la preparación de datos o la selección de características. La fase de exploración de datos no influye en la evaluación del modelo. La preparación de datos y la selección de características son independientes de los resultados de la evaluación del modelo.

Elegir un proveedor de servicios de nube implica considerar únicamente las capacidades técnicas del proveedor, dejando de lado factores como la localización de los centros de datos y la política de precios. Verdadero. Falso.

Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) ofrecen herramientas nativas que facilitan la integración con entornos híbridos y multi-nube, lo que las hace más adecuadas para empresas con infraestructuras diversas. Verdadero. Falso.

Durante el registro en una plataforma de servicios de nube, los usuarios deben definir detalladamente las políticas de retención de datos y configuraciones de encriptación antes de que cualquier dato pueda ser almacenado. Verdadero. Falso.

Seleccionar servicios de almacenamiento como Amazon S3 o Azure Blob Storage no requiere de una planificación detallada, ya que todos los ajustes se pueden hacer después de la implementación. Verdadero. Falso.

En la planificación de la arquitectura de almacenamiento, la elección entre almacenamiento de objetos, bloques y archivos es irrelevante y no afecta el rendimiento ni la administración de datos. Verdadero. Falso.

La confidencialidad asegura que los datos solo sean accesibles para las personas autorizadas. Verdadero. Falso.

La integridad de los datos se refiere a que los datos sean precisos y no se alteren sin autorización. Verdadero. Falso.

El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) es una ley española que adapta el LOPDGDD al ordenamiento jurídico español. Verdadero. Falso.

El uso de algoritmos para codificar los datos y asegurar que solo puedan ser leídos por personas autorizadas se conoce como firewall. Verdadero. Falso.

La autenticación multifactor (MFA) requiere múltiples métodos de verificación para confirmar la identidad de los usuarios. Verdadero. Falso.

¿Cuál es una característica del Big Data relacionada con los tipos de datos?. Velocidad. Variedad. Volumen. Veracidad.

¿Qué etapa transforma datos sucios en útiles en ciencia de datos?. Recolección. Preparación. Modelado. Evaluación.

¿Qué se busca en la etapa de evaluación del modelo en ciencia de datos?. Seleccionar datos. Aumentar volumen. Medir rendimiento. Eliminar duplicados.

¿Qué medida de seguridad clave se recomienda en cloud computing?. Latencia. Firewall perimetral. Autenticación multifactor. Desfragmentación.

La implementación de un sistema de gestión empresarial (ERP) es un objetivo estratégico para mejorar la experiencia del cliente. Verdadero. Falso.

La utilización de Big Data y herramientas de análisis para mejorar la toma de decisiones estratégicas es un objetivo de la digitalización. Verdadero. Falso.

La ciberseguridad y la gestión segura de datos son objetivos secundarios en un proyecto de transformación digital. Verdadero. Falso.

Desarrollar una plataforma de e-commerce avanzada puede ser parte del objetivo de mejorar la experiencia del cliente. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes tecnologías sería más adecuada para optimizar la gestión de relaciones con los clientes en una empresa?. ERP (Enterprise Resource Planning). MES (Manufacturing Execution Systems). CRM (Customer Relationship Management). WMS (Warehouse Management Systems).

¿Cuál de las siguientes tecnologías sería más adecuada para mejorar el proceso de contratación y selección de personal en una empresa?. ERP (Enterprise Resource Planning). ATS (Applicant Tracking Systems). PLM (Product Lifecycle Management). TMS (Transportation Management Systems).

¿Cuál de las siguientes tecnologías sería más adecuada para gestionar y optimizar las operaciones de almacén en una empresa?. MES (Manufacturing Execution Systems). WMS (Warehouse Management Systems). CRM (Customer Relationship Management). HRMS (Human Resource Management Systems).

La implementación de IoT en la gestión de proveedores permite el monitoreo en tiempo real del inventario. Verdadero. Falso.

La robótica y la automatización en la producción no afectan la eficiencia del proceso productivo. Verdadero. Falso.

El uso de drones en el almacén y la logística no mejora la gestión de inventarios. Verdadero. Falso.

La implementación de Big Data en ventas y marketing ayuda a analizar el comportamiento del cliente y las tendencias del mercado. Verdadero. Falso.

Los chatbots y la IA no pueden mejorar la atención al cliente en una empresa 4.0. Verdadero. Falso.

El uso de blockchain en la administración y finanzas aumenta la transparencia y seguridad de las transacciones. Verdadero. Falso.

La digitalización de recursos humanos no incluye el uso de IA para la selección de personal. Verdadero. Falso.

La implementación de sistemas de gestión de almacenes (WMS) no es parte de la transformación digital en logística. Verdadero. Falso.

La formación y capacitación del personal es crucial en la transformación digital de una empresa. Verdadero. Falso.

¿Qué tecnologías se utilizan en el almacén y logística para mejorar la gestión de inventarios y las entregas?. IoT y Big Data. CRM y ERP. RFID y Drones. Blockchain y IA.

¿Cuál de las siguientes tecnologías sería más adecuada para proteger los sistemas y datos de una empresa contra amenazas cibernéticas?. ERP (Enterprise Resource Planning). CRM (Customer Relationship Management). Seguridad informática. CAD (Computer-Aided Design).

¿Cuál es el objetivo principal de la Fase de Diagnóstico y Evaluación en un Proyecto de Transformación Digital?. Seleccionar proveedores de tecnología. Evaluar el estado actual de la empresa en términos de tecnología, procesos y cultura organizacional. Implementar nuevas tecnologías. Realizar talleres de formación.

En la Fase de Planificación y Estrategia, ¿qué es crucial definir?. Los costos del proyecto. Los objetivos de transformación digital y desarrollar un plan estratégico. La capacitación del personal. La estructura de la empresa.

¿Qué se hace en la Fase de Selección de Tecnologías?. Se capacita al personal. Se implementan nuevas tecnologías. Se identifican y seleccionan las tecnologías adecuadas. Se monitorean los indicadores clave de rendimiento.

¿Cuál es el propósito de la Fase de Gestión del Cambio?. Instalar nuevas tecnologías. Facilitar la adopción de nuevas tecnologías y procesos, y gestionar el cambio cultural. Monitorear el rendimiento de los sistemas. Ajustar continuamente los procesos.

¿Qué se monitorea en la Fase de Monitoreo y Evaluación?. La instalación de sistemas. La selección de proveedores. Los indicadores clave de rendimiento (KPIs) y el impacto de la transformación digital. La estructura organizacional.

¿Cuál es el objetivo de la Fase de Optimización Continua?. Terminar el proyecto. Ajustar y mejorar continuamente los procesos y tecnologías implementadas. Seleccionar nuevas tecnologías. Capacitar al personal.