DASP 3, 4 Y 5

La plataforma como servicio (PaaS) elimina la necesidad de que los desarrolladores gestionen la infraestructura subyacente, como servidores y redes, permitiéndoles centrarse únicamente en el desarrollo y despliegue de aplicaciones. V. F.

La computación en la nube únicamente permite el almacenamiento de datos en línea, sin ofrecer servicios adicionales como el procesamiento de datos o la ejecución de aplicaciones. V. F.

¿Cuál de las siguientes opciones NO es una característica principal de la Infraestructura como Servicio (IaaS)?. Capacidad de escalar recursos arriba o abajo según la demanda. Acceso a recursos informáticos virtualizados como servidores y almacenamiento. Entorno completo de desarrollo y ejecución de aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Reducción de costos operativos al eliminar la necesidad de inversiones capitales en hardware físico.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el Software como Servicio (SaaS)?. SaaS requiere que las empresas instalen y mantengan su propio hardware y software. SaaS permite a los usuarios acceder a aplicaciones de software a través de Internet sin necesidad de instalaciones locales, con actualizaciones y mantenimiento gestionados por el proveedor. SaaS proporciona a las empresas hardware físico, como servidores y dispositivos de almacenamiento, para su uso en las instalaciones del cliente. SaaS se centra exclusivamente en ofrecer servicios de infraestructura en la nube, como capacidad de almacenamiento y poder de cómputo.

Las Funciones como Servicio (FaaS) requieren que los desarrolladores gestionen y mantengan servidores para ejecutar su código. F. V.

La computación en la nube elimina la posibilidad de realizar análisis de datos en tiempo real, ya que todos los datos deben ser previamente procesados y almacenados antes de su análisis. F. V.

La ejecución de aplicaciones en la nube solo permite a las empresas reducir costos durante los picos de alta demanda, pero no ofrece ahorros durante períodos de baja demanda. F. V.

El edge computing elimina por completo la necesidad de enviar datos a la nube para su procesamiento. F. V.

La primera tarea en la elaboración de un informe sobre la implementación de tecnologías habilitadoras digitales (THD) es la recolección de datos desde diversas fuentes, incluyendo dispositivos Edge, sensores, bases de datos y registros de aplicaciones. F. V.

El Fog Computing y el Mist Computing son tecnologías que se enfocan en procesar datos directamente en la fuente, donde se generan, minimizando la necesidad de enviar grandes cantidades de información a la Nube central. V. F.

La implementación del cloud computing en una empresa siempre resulta en una reducción significativa de los costes operativos. F. V.

La inteligencia artificial (IA) se refiere únicamente a sistemas que imitan la inteligencia humana mediante algoritmos de aprendizaje automático. F. V.

Octave es un lenguaje de programación que incluye su propio IDE y es de código abierto. F. V.

La librería Tensorflow fue liberada por IBM a finales de los años 90 tras el éxito al utilizarla en la programación de su motor de inteligencia artificial Watson. F. V.

¿Qué lenguajes de los siguientes se pueden utilizar en proyectos de inteligencia artificial? (PUEDE HABER MÁS DE UNA CORRECTA). Phyton. C++. Java. HTML. Todos los anteriores.

¿Cual es la principal diferencia entre Jupyter Notebook y Google Colab? (puede haber más de una correcta). Jupyter Notebook permite utilizar celdas de texto con lenguaje markdown y Google Colab no. Jupyter Notebook solo soporta R mientras que Google Colab solo soporta Python. Jupyter Notebook se instala y ejecuta en local, mientras que Google Colab se ejecuta en la nube y se accede a través de internet.

Introduce la parte de código que falta en la siguiente instrucción para cargar datos con la librería Pandas en un proyecto de ciencia de datos: import pandas as pd data = pd.------(‘datos.csv’).

Introduce el código necesario en el espacio en blanco para poder hacer una representación de tipo dispersión de puntos como la de esta imagen. data = {'a': np.arange(50),'c': np.random.randint(0, 50, 50),'d': np.random.randn(50)} data['b'] = data['a'] + 10 * np.random.randn(50) data['d'] = np.abs(data['d']) * 100 plt. ('a', 'b', c='c', s='d', data=data) plt.xlabel('entry a') plt.ylabel('entry b') plt.show().

Rellena el hueco en blanco para que el código a continuación genere un modelo de tipo Sequential (a capas) con dos capas, una de 128 neuronas y otra de 10 neuronas. from keras import models from keras import layers model = models. () model.add(layers.Dense( , activation='relu') model.add(layers.Dense( , activation='softmax').

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la automatización de procesos ha demostrado ser transformadora para muchas empresas en diversos sectores, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. v. f.

La inteligencia artificial (IA) se ha implementado de manera significativa en múltiples sectores, incluyendo la manufactura, salud, finanzas, transporte, agricultura y comercio minorista, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo costos. V. F.

La inteligencia artificial (IA) solo ha tenido impacto en el sector tecnológico y no ha sido implementada en sectores como la agricultura y comercio minorista. F. V.

1. Las etapas típicas de la ciencia de datos incluyen la recolección de datos, el preprocesamiento de datos, el análisis de datos y la implementación de modelos, pero no requieren una interpretación de resultados ni una toma de decisiones basada en esos resultados. F. V.

El almacenamiento de datos en la nube elimina la necesidad de implementar medidas de seguridad avanzadas, ya que los proveedores de servicios en la nube se encargan de toda la seguridad de los datos. F. V.

¿Cuál de los siguientes no es un objetivo principal de la ciencia de datos en las empresas?. Optimización de procesos. Mejora de la experiencia del cliente. Desarrollo de productos sin basarse en datos. Gestión de riesgos.

La transformación digital en las empresas únicamente se enfoca en la implementación de nuevas tecnologías y no tiene impacto en la toma de decisiones ni en la satisfacción del cliente. F. V.

¿Cuál de las siguientes acciones es crucial para asegurar el éxito de la transformación digital en una empresa como Gourmet Foods?. Implementar sistemas de automatización sin analizar su compatibilidad con los equipos existentes. Capacitar al personal en nuevas tecnologías y fomentar una cultura de aprendizaje continuo. Documentar solo los cambios más significativos y omitir los menores.