Digitalización aplicada a los sectores productivos

¿Cuáles son los procesos comunes que afectan a los sectores empresariales con la transformación digital?. Gestión de stock y almacén. Optimizar la gestión del talento humano. Formación y toma de conciencia de los trabajadores. Sostenibilidad. Apoyo a servicios comunitarios. Digitalizar los documentos de la empresa.

Transformación agraria hacia una economía industrializada. 1ª Revolución Industrial. 2ª Revolución Industrial. 3ª Revolución Industrial. 4ª Revolución Industrial.

Aumento en la eficiencia y productividad industrial. 1ª Revolución Industrial. 2ª Revolución Industrial. 3ª Revolución Industrial. 4ª Revolución Industrial.

Transformación digital de la economía. 1ª Revolución Industrial. 2ª Revolución Industrial. 3ª Revolución Industrial. 4ª Revolución Industrial.

La capa de percepción utiliza receptores capaces de detectar cambios en el entorno y convertir estas variaciones en señales que pueden ser interpretados por la red. Verdadero. Falso.

¿Cuáles son las principales funciones que se llevan a cabo en la capa de transmisión?. Cifrado. Autenticación y autorización. Gestión de red y Seguridad. Cifrado y Seguridad.

¿Qué capa procesa y utiliza los datos recibidos de las capas inferiores para tomar decisiones y ejecutar las acciones oportunas?. Capa de percepción. Capa de transmisión. Capa de aplicación. Capa de procesamiento.

La digitalización y transformación digital son conceptos similares La característica principal de la transformación digital es que no varía los procedimientos, sino que adapta los procesos analógicos a su versión analógica. Verdadero. Falso.

Detalla las características de la Cuarta Revolución Industrial: Automatización y digitalización. Convergencia de tecnologías. Todas son correctas. Opción D Avances tecnológicos disruptivos.

La capa de transmisión se encuentra definida como sistemas integrados de computación (ordenadores) capaces de controlar y colaborar con sistemas físicos (máquinas y dispositivos) utilizando redes de comunicación. Verdadero. Falso.

Cuando hablamos de pasar de un medio analógico, como el papel, a uno digital ¿a qué hacemos referencia?. Formación y toma de conciencia de los trabajadores. Sostenibilidad. Digitalizar los documentos de la empresa. Actualización del hardware de la oficina.

Las redes sociales son nuevos canales de comunicación deben ser visto con cuidado desde la empresa como una vía para entablar un contacto directo con sus clientes. Verdadero. Falso.

¿Cuál es la función principal de las tecnologías IT en los sistemas productivos?. Automatizar maquinaria en planta. Controlar procesos físicos industriales. Procesar y gestionar información. Supervisar sensores de campo.

¿Qué elemento pertenece a las tecnologías OT?. Sistemas SCADA. Bases de datos empresariales. Plataformas CRM. Aplicaciones de ofimática.

¿Cuál de los siguientes es un componente típico de IT?. PLC. Redes LAN. Actuadores. Sensores de temperatura.

¿Qué objetivo común comparten IT y OT en su relación dentro de la empresa?. Eliminar la producción física. Reducir la plantilla laboral. Sustituir a los operadores humanos. Mejorar la eficiencia de los procesos.

¿Qué figura directiva suele incorporarse con la digitalización de la empresa?. Director de ventas. Director financiero. CTO o CIO. Director de marketing.

¿Cuál de los siguientes departamentos está vinculado a la transformación digital?. Compras. Logística. Producción. Desarrollo de software.

¿Qué ventaja aporta la digitalización en la toma de decisiones?. Reduce la necesidad de datos. Aporta datos en tiempo real. Elimina la planificación. Permite decisiones más lentas.

¿Cómo contribuye la digitalización al acceso a mercados?. Obliga a vender solo online. Limita la expansión geográfica. Permite llegar a clientes globales. Reduce la visibilidad de la empresa.

¿Qué mejora relacionada con el cliente permite la digitalización?. Personalización de productos y servicios. Atención menos personalizada. Comunicación más lenta. Eliminación del servicio postventa.

¿Qué papel tiene la digitalización en la innovación empresarial?. Limita la creación de productos. Sustituye la estrategia empresarial. Fomenta la innovación continua. Impide cambios en el modelo de negocio.

¿Qué son las tecnologías habilitadoras digitales (THD)?. Sistemas únicamente de almacenamiento de datos. Herramientas exclusivas del sector industrial. Tecnologías que impulsan la transformación digital. Programas de gestión contable.

¿Qué ventaja principal ofrece la tecnología 5G frente a generaciones anteriores?. Menor velocidad. Mayor velocidad y menor latencia. Mayor latencia. Menor número de dispositivos conectados.

¿Cuál es el objetivo principal del big data?. Analizar grandes volúmenes de datos para obtener valor. Reducir la cantidad de información. Sustituir las bases de datos. Evitar el uso de algoritmos.

¿Qué función tiene la ciberseguridad?. Automatizar procesos industriales. Sustituir el hardware empresarial. Proteger sistemas y datos frente a amenazas. Incrementar el uso de internet.

¿Qué característica define al blockchain?. Registro distribuido e inmutable. Sistema de almacenamiento temporal. Base de datos centralizada. Software de edición de datos.

¿Qué mejora aportan las THD en el sector sanitario?. Eliminación de datos clínicos. Telemedicina y diagnóstico más preciso. Sustitución total de profesionales. Reducción del acceso a servicios médicos.

¿Qué profesión surge con la expansión de las THD?. Consultor en transformación digital. Dependiente tradicional. Técnico de archivo en papel. Operario de maquinaria manual.

¿Cuál es un riesgo asociado a las tecnologías habilitadoras?. Disminución de la innovación. Mayor consumo energético. Eliminación de la digitalización. Reducción de la conectividad.

La nube permite a los usuarios acceder desde cualquier lugar dispositivo con conexión a Internet a una gran variedad de recursos. Verdadero. Falso.

¿Cuál es la función del proveedor de Internet en el protocolo básico de funcionamiento en la nube?. Garantizar que el dispositivo del usuario tenga suficiente capacidad de almacenamiento. Convertir los datos en información y enviarlos de vuelta al usuario. Llevar los datos desde el dispositivo del usuario hasta el servidor de destino. Procesar y almacenar los datos en el dispositivo del usuario.

Los usuarios pueden acceder a estos recursos y utilizarlos según sea necesario, pagando solo por lo que consumen. (IaaS) Infraestructura como servicio. Nube pública. (SaaS) Software como servicio. Nube privada.

Se proporciona al usuario aplicaciones bajo suscripción. Los usuarios pueden acceder a estas aplicaciones desde cualquier dispositivo con conexión a internet. (IaaS) Infraestructura como servicio. Nube pública. (SaaS) Software como servicio. Nube privada.

No se comparte y ofrece servicios a través de una red interna privada, normalmente hospedada en el entorno local. Nube pública. (SaaS) Software como servicio. (IaaS) Infraestructura como servicio. Nube privada.

Comparte recursos y ofrece servicios al público a través de Internet. (IaaS) Infraestructura como servicio. Nube pública. (SaaS) Software como servicio. Nube privada.

Plataforma como servicio. Saas. PaaS. IaaS.

Software como servicio. PaaS. SaaS. IaaS.

Infraestructura como servicio. Paas. SaaS. IaaS.

Un sistema de cloud computing permite realizar una amplia variedad de trabajos y tareas en diversas industrias. ¿Cuáles de los siguientes son posibles usos de la nube?. Streaming y contenidos multimedia. Herramientas para empresas. Aplicaciones web y móviles. Almacenamiento y gestión de datos.

¿Cuál de las siguientes opciones describe una ventaja del uso de la nube en las empresas?. Requiere que las empresas compren y mantengan servidores físicos para su almacenamiento de datos. Permite a las empresas pagar solo por los recursos que consumen, ahorrando en costos de infraestructura. Reduce la capacidad de las empresas para escalar sus operaciones de manera flexible. Limita el acceso de los empleados a los recursos desde fuera de la oficina.

¿Qué tecnología permite procesar datos en tiempo real y cerca de la fuente de datos?. Edge computing. Data warehousing. Cloud computing. Fog computing.

Eficiente para procesar los datos cerca de la fuente. Edge computing. Fog compunting. Mist computing. Cloud computing.

Provee un enfoque distribuido para procesar información. Cloud computing. Fog compunting. Edge computing. Mist computing.

Extensión de fog computing que ejecuta IA y ML en dispositivos finales. Cloud computing. Edge computing. Fog compunting. Mist computing.

Permite a los desarrolladores crear y desplegar aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Plataforma como servicio (Paas). Software como servicio (SaaS). Infraestructura como servicio (IaaS). Nube pública.

Proporciona aplicaciones y software bajo suscripción a los usuarios. Plataforma como servicio (Paas). Software como servicio (SaaS). Infraestructura como servicio (IaaS). Nube pública.

Ofrece infraestructuras como servidores , redes y almacenamiento a través de internet. Infraestructura como servicio (IaaS). Software como servicio (SaaS). Plataforma como servicio (Paas). Nube pública.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el concepto de cloud computing?. Un hardware especializado para computadoras. Un tipo de red local. Un método de conexión a internet. Servicios digitales para almacenar datos y acceder a ellos a través de internet.

¿Cuál de las siguientes opciones describe correctamente el funcionamiento básico del protocolo en la nube?. El proveedor de internet procesa los datos y devuelve prestado al usuario. El usuario accede directamente a los servidores sin necesidad de conexión a internet. El usuario se conecta a internet mediante un dispositivo, el proveedor de internet envía los datos al servidor, y este último procesa la información y devuelve una respuesta. El servidor se conecta al dispositivo del usuario sin pasar por una red de internet.

El edge computing y el cloud computing ofrecen el mismo tiempo de respuesta, ya que ambos procesan los datos en ubicaciones centrales remotas. Verdadero. Falso.

La latencia es el tiempo en el que la información tarda en ir al servidor. Verdadero. Falso.

La relación entre el edge computing y la nube es complementaria y sinérgica. ¿Cuáles de las siguientes opciones describen correctamente la relación entre edge computing y cloud computing?. Edge computing aumenta la necesidad de transferir todos los datos a la nube, elevando los costos de ancho de banda. La nube se utiliza para tareas que requieren grandes cantidades de datos y procesamiento intensivo. Edge computing distribuye datos entre dispositivos, lo que disminuye el riesgo de ciberataques. Edge computing complementa la nube ofreciendo procesamiento más cercano al usuario final. Cloud computing es ideal para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real y baja latencia. Edge computing disminuye el tiempo de respuesta al procesar datos en centros cercanos al usuario.

Mejora la velocidad y el rendimiento del transporte de datos. Por otro lado, aumenta la seguridad, pues los datos viajan menos por la red. Edge computing. Fog computing. Mist computing. Cloud computing.

Los conjuntos de datos que requieren algoritmos muy sofisticados se manejan mejor en la nube, mientras que los procesos analíticos más simples se mantienen mejor en el borde. Edge computing. Fog computing. Cloud computing. Mist computing.

El objetivo principal es reducir la latencia y mejorar el rendimiento. Edge computing. Fog computing. Mist computing. Cloud computing.

Es útil en aplicaciones donde se requiere una respuesta rápida, como en IoT, la industria 4.0, la conducción autónoma y la salud conectada, entre otros. Fog computing. Edge computing. Cloud computing. Mist computing.

Se centra en la ejecución de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning en los propios dispositivos finales. Mist computing. Edge computing. Fog computing. Cloud computing.

El uso de recursos en la nube ofrece una serie de beneficios para las organizaciones en comparación con la infraestructura tradicional de TI (tecnologías de la información). ¿Cuáles de las siguientes opciones representan ventajas del uso de recursos en la nube en comparación con la infraestructura tradicional de TI?. Respaldo y recuperación de datos automáticos. Actualizaciones automáticas gestionadas por el proveedor. Mayor riesgo de pérdida de datos en caso de fallos. Medidas avanzadas de seguridad, como cifrado y autenticación multifactor. Menor flexibilidad en la adopción de nuevas tecnologías. Alta fiabilidad garantizada por la especialización de los proveedores. Mayor carga administrativa en mantenimiento de hardware. Rápida implementación de aplicaciones y servicios.

Según el tema " Uso del Cloud y la rentabilidad de la empresa" ¿de qué manera la computación en la nube contribuye a mejorar la rentabilidad de las organizaciones?. Porque limita el acceso remoto a los recursos informáticos, lo que aumenta la seguridad de la información. Porque requiere grandes inversiones en servicios físicos y centros de datos propios. Porque hace que las actualizaciones de los servicios sean más lentas y costosas. Porque permite reducir costos al pagar solo los recursos utilizados, escalar operaciones según la demanda y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

Cuál de las siguientes es una aplicación del Edge Computing. Aplicación en el ámbito educativo. Aplicaciones de realidad aumentada y realidad virtual. Aplicación en empresas y negocios. Sistemas de copia de seguridad (Backup) histórica.

Gestión de la cadena de suministro, contabilidad y finanzas. Empresas y negocio. Salud. Investigación científica. Entretenimiento.

Almacenamiento y gestión de atención remota y telemedicina. Empresas y negocio. Salud. Investigación científica. Entretenimiento.

Almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Investigación científica. Salud. Empresas y negocio. Entretenimiento.

Transmisión y desarrollo del contenido multimedia. Entretenimiento. Investigación científica. Salud. Empresas y negocio.

El FOG COMPUTING es más económico que el Cloud Computing, ya que no necesita infraestructura distribuida. Verdadero. Falso.

Una empresa de salud implementa un sistema de monitoreo remoto de pacientes que requiere respuestas inmediatas ante cambios en los dignos vitales, pero también necesita almacenar grandes volúmenes de datos para análisis médicos a largo plazo ¿Cuál sería la combinación tecnológicas más adecuadas para este caso?. Solo Edge Computing, porque elimina por completo la necesidad de la nube. Una combinación de Edge y Cloud Computing, utilizando el Edge para el procesamiento inmediato y la nube para el almacenamiento y análisis global. Solo Cloud Computing, ya que permite almacenar y analizar grandes cantidades de datos sin requerir respuesta en tiempo real. Fog Computing exclusivamente, ya que centraliza todos los procesos en servidores intermedios.

Sistemas diseñados y entrenados para realizar tareas específicas. Inteligencia artificial débil. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial subsimbólica.

Asistentes virtuales, sistemas de recomendación, sistemas de filtrado de spam de correo electrónico, o algoritmos de reconocimiento de voz o de reconocimiento facial. Inteligencia artificial débil. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial subsimbólica.

Tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general, de una forma similar a como lo hace un ser humano. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial débil. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial subsimbólica.

Podría tener una conversación significativa sobre cualquier tema, tanto técnico como filosófico, mostrando una comprensión profunda; sería capaz de llevar a cabo investigaciones científicas avanzadas, formulando hipótesis y llevando a cabo experimentos; y podría también adaptarse a nuevos entornos y tareas sin necesidad de sufrir una reprogramación específica. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial subsimbólica. Inteligencia artificial débil.

Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos y las relaciones existentes entre ellos empleando redes semánticas, ontologías y sistemas basados en reglas. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial subsimbólica. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial débil.

Representación explícita del conocimiento, razonamiento basado en reglas, transparencia y comprensibilidad, o manipulación de lenguajes naturales. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial subsimbólica. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial débil.

Se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales que intentan emular el aprendizaje y el procesamiento de información de manera similar a cómo lo hacen los sistemas biológicos, particularmente el cerebro humano. Inteligencia artificial subsimbólica. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial débil.

Puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin la necesidad de una programación explícita y detallada de reglas. Inteligencia artificial subsimbólica. Inteligencia artificial simbólica. Inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial débil.

La evolución histórica de la inteligencia artificial (IA) es un viaje fascinante a través de décadas de investigación, descubrimientos y avances tecnológicos. A continuación, relaciona cada etapa con su correspondiente hallazgo. Décadas de 1940 y 1950. Década de 1950. Década de 1960 y 1970. Década de 1980. Década de 1990. Década de 2000. Década de 2010. Década de 2020.

La minería de datos, conocida también como data mining, es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Este proceso implica el análisis de datos desde diferentes perspectivas y la conversión de estos datos en información útil para la toma de decisiones. Indica el orden de las etapas a seguir en el proceso de minería de datos. Recolección y preparación de datos. Transformación de datos. Modelado y análisis. Evaluación e interpretación. Despliegue y uso de resultados.

La minería de datos, conocida también como data mining, es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Este proceso implica el análisis de datos desde diferentes perspectivas y la conversión de estos datos en información útil para la toma de decisiones. Relaciona cada técnica en minería de datos con su descripción. Clasificación. Clustering. Regresión. Análisis de asociación. Detección de anomalías.

El objetivo es aprender a partir de datos etiquetados. Esto implica que para cada entrada el modelo recibe una etiqueta de la misma. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje analógico o manual.

El objetivo es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos. Las aplicaciones más comunes de este tipo de aprendizaje incluyen la técnica de agrupación y la reducción de dimensionalidad. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje analógico o manual.

Se da en un entorno donde se adoptan acciones para lograr una recompensa. No se dan respuestas correctas explícitas, sino que se aprende a través del sistema prueba/error, y la retroalimentación se presenta en forma de recompensas o castigos. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje analógico o manual.

La inteligencia artificial tiene aplicaciones amplias y diversas en distintos sectores productivos. Relaciona las funciones con las áreas donde se está utilizando la IA. Diagnóstico y tratamiento. Detección de fraude. Automatización de procesos. Optimización de rutas. Predicción de cosechas. Recomendaciones de productos. Análisis de rendimiento. Reclutamiento y selección.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a IA débil ?. Un sistema que comprende emociones humanas y genera conocimiento nuevo sin programación. Un asistente virtual que responde preguntas sobre los horarios de los talleres. Una IA que puede razonar sobre problemas complejos sin supervisión. Una IA capaz de crear proyectos de intervención social de manera autónoma.

¿Por qué la IA fuerte todavía no se utiliza en la práctica?. Porque los sistemas actuales de IA son demasiado caros. Porque es un concepto teórico y no existen sistemas que aprendan y razonen como un humano. Porque requiere programas antivirus muy avanzados. Porque no puede funcionar con datos digitales.

¿Cuál de las siguientes características no corresponde a la IA fuerte?. Reconocimiento de voz o facial para identificar usuarios. Simulación de emociones humanas. Aprender de manera autónoma a partir de experiencias. Capacidad de razonamiento y resolución de problemas complejos.

Si el centro decide usar un sistema de recomendación para sugerir actividades personalizadas, ¿qué tipo de IA estaría implementando?. IA débil. IA general autónoma. IA emocional consciente. IA fuerte.

¿Cuál de las siguientes tareas es propia de la inteligencia artificial débil?. Formular hipótesis científicas nuevas. Simular emociones humanas. Encender las luces mediante comandos de voz. Desarrollar consciencia de sí misma.

¿Qué tipo de IA se basa en la manipulación de símbolos y reglas explícitas?. IA subsimbólica. IA difusa. IA fuerte. IA simbólica.

¿Cuál de estos sectores utiliza IA para realizar mantenimiento predictivo?. Recursos humanos. Agricultura. Manufactura. Retail.

Tienes datos no etiquetados del comportamiento de compra en una tienda online. ¿Qué técnica utilizarías?. Aprendizaje supervisado. Clasificación. Aprendizaje no supervisado. Regresión.

La inteligencia artificial fuerte es ampliamente utilizada hoy en día. Verdadero. Falso.

La minería de datos permite descubrir patrones en grandes volúmenes de datos usando técnicas estadísticas y de IA. Verdadero. Falso.

El lenguaje R no se puede integrar con Python ni con otros lenguajes. Verdadero. Falso.

Un hospital desea usar IA para analizar imágenes médicas. ¿Qué aplicación corresponde?. Clustering. Diagnóstico con IA. Recomendación de productos. Lógica difusa.

Un agricultor quiere usar IA para predecir el rendimiento de sus cultivos según datos del clima. ¿Qué debe usar?. Minería de datos. Agricultura de precisión. Predicción de cosechas. Roboadvisors.

¿Que implica la digitalización de documentos en una empresa?. Elimina todos los documentos de la empresa. Pasar de un medio analógico a uno digital. Reducir la capacidad de almacenamiento en la nube. Sustituir los documentos por llamadas telefónicas.

¿Por que es importante la formación de los trabajadores en la transformación digital?. Para que sean conocedores y usuarios de las tecnologías. Para que eviten el uso de herramientas digitales. Para que se mantengan en su zona de confort. Para que abandonen sus puestos de trabajo.

¿Que busca la transformación digital de negocios según el texto?. Crear un entorno completamente automatizado. Reducir costos operativos únicamente. Sustituir completamente los procesos digítales existentes. Generar más valor para los actores implicados en una compañia.

¿Cual fue la principal fuente de energía utilizada durante la 1ª revolucion industrial?. Energía Solar. Vapor. Electricidad. Semiconductores.

¿Que permite la automatización y digitalización en los procesos industriales?. Aumento de los costos y tiempos de producción. Mayor eficiencia, reducción de costos y personalizacion de productos. Disminución de la interacción entre tecnologías. Eliminación de la calidad en los productos.

¿Que facilita la interconexión global en la cuarta revolución industrial?. Reduccion de la comunicación entre gobiernos. Aislamiento de las empresas y consumidores. Desconexión de la sociedad global. Mayor conexión entre empresas, consumidores, gobiernos y sociedad.

¿Cual de los siguientes no es un ejemplo de un sistema ciberfísico?. Drones. Viviendas domotizadas. Vehículos autónomos. Telefonos moviles basicos.

¿cual es una funcion de los sistemas CPS en fábricas inteligentes?. Realizar tareas exclusivamente administrativas. Operar sin necesidad de redes de comunicación. Diseñar productos artísticos. Controlar procesos productivos y monitorear consumos energéticos.

¿qué dispositivos se utilizan en la capa de percepción para detectar cambios en el entorno físico?. Actuadores. Sensores. Transmisores. Procesadores.

¿Qué tipo de sensores se menciona en el tema como ejemplos de la capa de percepción?. Sensores de comunicación, datos y seguridad. Sensores de temperatura, humedad, presión, velocidad, posición, iluminación. Sensores de almacenamiento, análisis y control. Sensores de transmisión, procesamiento y ejecucion.

¿Cual es el propósito de administrar el almacenamiento seguro de datos históricos?. Compartir datos con múltiples fuentes. Elaborar análisis retrospectivos. Crear copias de seguridad para otros sistemas. Proteger los datos de accesos no autorizados.

¿Por que es importante supervisar continuamente el estado del sistema?. Para mejorar la encriptación de los datos. Para combinar datos de múltiples fuentes. Para detectar y responder a problemas rápidamente. Para reducir el uso de recursos del sistema.

¿Qué componente facilita la comunicación entre diferentes partes del sistema y gestiona la interoperabilidad?. Middleware. Algoritmos de toma de decisiones. Servicios de computación en la nube. Interfaces de usuario.

¿Cual es la función principal de las redes de comunicación en una empresa?. Facilitar la conectividad y el intercambio de información. Almacenar grandes cantidades de información. Planificar recursos empresariales. Garantizar la seguridad de los datos.

¿Que herramientas se incluyen en los sistemas de gestión de datos?. Tecnologías LAN y WAN. Base de datos y plataformas para analizar información. Sistemas de ciberseguridad y cumplimiento normativo. Programas de inteligencia empresarial.

¿Qué plataforma ofrece servicios de videollamadas, conferencias web, reuniones en línea y mensajería en grupo?. SAP. Zoom. Salesforce. Microsoft Azure.

¿Qué herramienta IT te permite el seguimiento de problemas, gestión de proyectos y trabajo en equipos de desarrollo de software?. Herramientas de seguimiento de problemas. Herramienta de control industrial. Herramienta de almacenamiento en línea. Herramienta de comunicación y colaboración.

¿Qué dispositivos recogen información del entorno como luz, temperatura y presión para actuar sobre los procesos industriales?. Controladores lógicos programables. Sensores y dispositivos de campo. Sistemas de control industrial. Interfaces hombre-máquina.

¿Que objetivo tiene la seguridad integral en IT y OT?. Garantizar la interconexión entre dispositivos. Minimizar y eliminar posibles riesgos cibernéticos. Mejorar la experiencia del cliente. Adoptar los procesos de producción a las demandas del mercado.

1. En el modelo de Wilson para la gestión de inventarios, ¿cuál es el objetivo principal?. Maximizar el espacio físico del almacén. Calcular el pedido óptimo que minimice los costes totales de adquisición y mantenimiento. Eliminar por completo el stock de seguridad. Aumentar el tiempo de entrega de los proveedores.

2. ¿Qué diferencia la "Digitalización" de la "Transformación Digital"?. Son términos idénticos que se usan indistintamente. La digitalización es un cambio cultural y la transformación es solo técnica. La digitalización convierte información analógica a digital; la transformación digital cambia los procesos y modelos de negocio. La transformación digital solo afecta al departamento de IT.

En la arquitectura IoT, un sensor de temperatura que recoge datos del entorno pertenece a la: Capa de Aplicación. Capa de Red. Capa de Percepción. Capa de Negocio.

¿Qué modelo de servicio en la nube proporciona al usuario un entorno listo para que los desarrolladores creen y ejecuten aplicaciones sin gestionar servidores?. IaaS (Infraestructura como Servicio). SaaS (Software como Servicio). PaaS (Plataforma como Servicio). On-premise.

El concepto de "pagar solo por los recursos consumidos" es característico de: El almacenamiento local (On-premise). La Nube Pública. La compra de licencias de software perpetuas. El hardware dedicado.

¿Cuál es la principal ventaja del Edge Computing sobre el Cloud Computing tradicional?. Mayor capacidad de almacenamiento masivo. Menor coste de los dispositivos finales. Reducción de la latencia y procesamiento en tiempo real. Mayor facilidad para hacer copias de seguridad históricas.

El "Fog Computing" se define como: Una capa intermedia de procesamiento entre los dispositivos Edge y la Nube Central. El procesamiento que ocurre exclusivamente dentro de los sensores (micro-niveles). Un tipo de almacenamiento en discos duros físicos locales. La eliminación total de la conexión a internet.

Si un modelo de IA aprende a clasificar imágenes basándose en un conjunto de fotos previamente etiquetadas como "perro" o "gato", estamos ante: Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje analógico.

¿Cuál de las siguientes es una característica esencial del Aprendizaje por Refuerzo?. El uso de datos etiquetados por humanos. El aprendizaje mediante un sistema de recompensas y penalizaciones por acciones. La agrupación de datos por similitudes sin guía previa. La conversión de documentos PDF a texto.

La información se diferencia del dato en que: La información es más difícil de almacenar. La información tiene contexto y es útil para la toma de decisiones. El dato es el resultado final del procesamiento. No hay diferencia técnica entre ambos.

¿Cuál es la primera etapa en el ciclo de vida del dato?. Almacenamiento. Captura o recopilación. Eliminación. Distribución.

En el ciclo de vida del dato, el "Archivado" se realiza cuando: El dato se crea por primera vez. El dato ya no es de uso frecuente pero debe conservarse por razones legales o históricas. El dato necesita ser procesado por una IA. El dato es erróneo y debe borrarse inmediatamente.

La fase de "Exploración de datos" en un análisis consiste en: Presentar los resultados finales al director de la empresa. Revisar la estructura y calidad de los datos para entender tendencias iniciales. Crear modelos matemáticos complejos de predicción. Borrar todos los datos que no sean números.

¿En qué fase del análisis de datos se traduce el resultado técnico en "insights" accionables para el negocio?. Modelado. Evaluación. Interpretación. Captura.

¿Qué significa la "Variedad" en las V del Big Data?. Que los datos llegan muy rápido. Que hay muchísimos Terabytes de información. Que los datos provienen de fuentes diversas (estructurados, no estructurados, imágenes, etc.). Que los datos son siempre veraces y correctos.

El procesamiento distribuido y paralelo es una característica necesaria en: El almacenamiento en un pendrive. La arquitectura de Big Data. La gestión de una hoja de cálculo pequeña. La digitalización de una factura única.

La "Ingeniería de Datos" se encarga principalmente de: Diseñar las campañas de marketing basadas en datos. Construir y mantener las infraestructuras y "tuberías" para que el dato fluya. Decidir qué precios debe poner la empresa. Atender las llamadas de los clientes.

El proceso ETL responde a las siglas: Evaluación, Tendencia y Logística. Extracción, Transformación y Lectura. Energía, Tecnología y Libertad. Entrada, Tiempo y Límite.

¿Qué técnica permite encontrar patrones ocultos y relaciones no obvias en grandes volúmenes de datos?. Visualización de datos. Minería de datos. Integración manual. Almacenamiento por archivos.

La "Integración de datos" busca: Separar los datos por departamentos para que no se mezclen. Combinar datos de distintas fuentes en una vista unificada. Borrar los datos duplicados únicamente. Crear gráficos de barras de colores.

¿Cuál es el objetivo de la "Visualización de Datos"?. Ocultar los errores del análisis. Facilitar la interpretación mediante representaciones gráficas claras. Aumentar el tamaño de los archivos de datos. Reemplazar por completo a los analistas humanos.

¿Qué afirmación es CORRECTA sobre el almacenamiento de Objetos en la nube?. Guarda los datos en carpetas y subcarpetas jerárquicas. Es ideal para datos no estructurados y cada unidad incluye metadatos. Es más lento que el almacenamiento de archivos. Solo permite guardar archivos de texto plano.

Los proveedores de la nube garantizan la disponibilidad de los datos mediante: El uso de una sola contraseña para todo. La replicación de datos en varias ubicaciones geográficas (redundancia). El borrado periódico de los archivos antiguos. La prohibición de acceso desde dispositivos móviles.

Un chatbot avanzado que resuelve dudas de clientes basándose en su historial de compras es un ejemplo de: Edge Computing básico. Ciencia de Datos aplicada e Inteligencia Artificial. Almacenamiento de archivos local. Digitalización de documentos en papel.

En el departamento de Marketing, la ciencia de datos es fundamental para: Reparar los ordenadores de la oficina. Realizar segmentación de clientes y personalizar campañas. Gestionar el pago de las nóminas. Instalar el sistema operativo en los servidores.

¿Cómo ayuda la Ciencia de Datos a la Ciberseguridad?. Creando contraseñas más largas para los usuarios. Detectando patrones anómalos de tráfico que podrían indicar un ataque. Apagando internet todas las noches. Comprando más antivirus físicos.

La capacidad de un coche autónomo para frenar al detectar un peatón en milisegundos se debe al: Cloud Computing. Edge Computing. Archivado de datos. Análisis de datos histórico.

En el área de RRHH, la analítica de datos puede predecir: El tiempo que hará mañana en la oficina. El riesgo de fuga de talento o rotación de empleados. El precio de las acciones de la competencia. La marca de café que prefieren los empleados.

La relación jerárquica más precisa es: El Big Data proporciona el volumen necesario para que el Análisis y la IA funcionen. La IA inventa los datos para que el Big Data los guarde. El Análisis de Datos no necesita Big Data para funcionar en grandes empresas. La transformación digital ocurre antes de tener datos.

La diferencia entre datos e información es fundamental en la gestión del conocimiento y en la toma de decisiones. Relaciona si los siguientes rasgos corresponden a "Datos" o "Información". Un gráfico que representa las tendencias de ventas a lo largo del tiempo. Representan unidades individuales de información que, por sí solos, no tienen significado intrínseco. Facilita la interpretación y el análisis, ayudando a tomar decisiones informadas. Se presenta en formatos como gráficos, tablas, informes o visualizaciones que permiten la comprensión y análisis. Números, fechas, nombres, mediciones, o cualquier valor bruto. Requieren procesamiento. Necesitan ser organizados, analizados o interpretados para adquirir relevancia. Se pueden presentar en diferentes formatos como números, texto, imágenes, etc. Tiene contexto y es comprensible.

El ciclo de vida del dato en el contexto de la digitalización se refiere al conjunto de etapas por las que pasa un dato desde su creación hasta su eliminación. Este ciclo puede variar según el contexto y el sector. Ordena las etapas del ciclo de vida del dato. Almacenamiento. Uso de los datos. Distribución. Archivado, eliminación o destrucción. Captura o recopilación. Procesamiento y análisis de los datos.

El análisis convierte los datos en información útil para las empresas. Cabe pensar que, en un entorno digital, las organizaciones generan enormes volúmenes de datos a partir de diversas fuentes como transacciones en línea, interacciones con clientes, sensores IoT, redes sociales y muchos otros. Sin un análisis efectivo, esos datos no tendrían ningún valor; de ahí la gran importancia que tiene el análisis de los datos en los procesos de digitalización. Relaciona cada descripción con su correspondiente fase en el análisis de datos. Consiste en la revisión de los datos para entender su estructura y su calidad. Se utilizan técnicas de visualización para identificar tendencias o anomalías. Se crean modelos matemáticos o estadísticos que describen las relaciones entre variables y permiten efectuar predicciones. El objetivo es validar el rendimiento. Para ello se debe probar la precisión y validez de los modelos construidos utilizando conjuntos de datos de prueba o validación. Se traducen los resultados del análisis en insights accionables. Se supervisa el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo para asegurar que sigan siendo precisos y relevantes. Se presentan los hallazgos de manera clara y concisa a las partes interesadas a través de informes, dashboards o presentaciones, para facilitar la comprensión y la toma de decisiones.

La arquitectura big data es la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Indica cuáles son las principales características del big data. Los datos provienen de diversas fuentes, como redes sociales y sensores. Es limitada al análisis de datos estáticos y de una sola fuente. Solo puede manejar datos estructurados, como bases de datos relacionales. Permite extraer información para la toma de decisiones, identificando patrones y tendencias. Procesamiento y generación de datos a gran velocidad. Incluye datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos de alta complejidad. Utiliza herramientas avanzadas como almacenamiento distribuido y procesamiento paralelo.

Existe una gran interrelación entre diversas tecnologías relacionadas con el análisis de datos y, más concretamente, con el big data y la inteligencia artificial. La ciencia del análisis de datos no sería posible sin el gran volumen de datos que maneja el big data, pues requiere un gran volumen de información y, al mismo tiempo, sin grandes cantidades de datos, los algoritmos de la inteligencia artificial no podrían aprender y generalizar con eficacia. Relaciona cada indicación con su correcta tecnología. Se refiere al proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Se enfoca en la infraestructura y tecnologías necesarias para manejar estos enormes conjuntos de datos. Busca emular la inteligencia humana mediante algoritmos y modelos que permiten a las máquinas realizar tareas como reconocimiento de voz, visión por computadora, toma de decisiones, entre otras. Es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que pueden realizar tareas que típicamente requieren inteligencia humana. Se centra en extraer insights y patrones a partir de datos estructurados y, en menor medida, no estructurados.

Relaciona cada concepto con su definición. Ingeniería de datos. Minería de datos. ETL. Integración de datos. Visualización de datos.

¿ Cuál de las siguientes afirmaciones describe con mayor precisión la relación entre Big Data, análisis de datos e IA?. Big Data proporciona grandes volúmenes de datos necesarios para que el análisis de datos e IA funcionen eficazmente. La IA genera datos que luego son utilizados por el análisis de datos y Big Data. El análisis de datos se basa únicamente en datos estructurados, por lo que no requiere de Big Data ni IA. El análisis de datos es una técnica independiente que no se beneficia de los avances en Big Data ni IA.

El almacenamiento de objetos es ideal para datos no estructurados y cada objeto incluye metadatos. Verdadera. Falso.

En el modelo de almacenamiento de archivos, los datos se dividen en bloques de tamaño fijo. Verdadera. Falso.

Los usuarios acceden a sus datos en la nube solo mediante software instalado localmente. Verdadera. Falso.

Los proveedores de la nube replican los datos en varias ubicaciones para garantizar la disponibilidad. Verdadera. Falso.

El almacenamiento en la nube permite el acceso a los datos desde cualquier lugar con conexión a internet. Verdadera. Falso.

¿Cuál de las siguientes situaciones representa una aplicación avanzada de la ciencia de datos combinada con inteligencia artificial en el área de atención al cliente?. Un sistema de inventario que actualiza los niveles de stock automáticamente en tiempo real. Un algoritmo que analiza rutas logísticas para reducir los tiempos de entrega de productos. Un chatbot entrenado con datos históricos de interacciones que puede resolver preguntas frecuentes y escalar casos complejos a humanos si es necesario. Una plataforma que recopila opiniones de usuarios pero las almacena sin analizarlas para futuras mejoras.

En el área de recursos humanos, la ciencia de datos permite únicamente gestionar nóminas y horarios de forma automatizada. Falso. Verdadero.

En logística, el análisis de datos permite optimizar rutas y prever demandas para una mejor gestión de inventarios. Falso. Verdadero.

En marketing, la segmentación de clientes basada en datos permite personalizar campañas y mejorar su efectividad. Falso. Verdadero.

En el departamento de TI, los algoritmos de ciencia de datos pueden ayudar a prevenir ciberataques mediante detección de patrones anómalos de tráfico. Falso. Verdadero.

¿Cuáles de las siguientes opciones son características y actividades de la ingeniería de datos?. Uso de tecnologías como bases de datos distribuidas y procesamiento en tiempo real. Creación de sistemas que gestionan el flujo de datos desde su origen hasta su consumo final. Se centra en construir la infraestructura y procesos para mover los datos eficientemente. Extracción de valor y conocimiento a partir de los datos utilizando técnicas analíticas avanzadas. Creación de infraestructuras para la captura, almacenamiento y preparación de datos. Construcción de pipelines de datos y arquitecturas de almacenamiento en la nube. Utilización de herramientas de ETL como Apache NiFi y Talend. Se encuentra en la última etapa del ciclo de vida de los datos, enfocándose en el consumo final de los datos.

El proceso de ingeniería de datos es fundamental para garantizar que los datos estén disponibles, sean accesibles y estén preparados para su análisis. Relaciona cada descripción con su etapa en este proceso. Reunir datos de diversas fuentes, que pueden incluir bases de datos, archivos, dispositivos del internet de las cosas. Elegir métodos y tecnologías para almacenar los datos de manera eficiente y segura. Transformar y limpiar los datos en bruto para hacerlos que resulten aptos para el análisis. Combinar datos de diferentes fuentes para crear una vista unificada. Aplicar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para extraer información valiosa de los datos. Crear representaciones visuales de los datos y resultados del análisis para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. Asegurar que los sistemas de datos se mantengan actualizados y funcionen de manera eficiente. Implementar políticas y procedimientos para garantizar la calidad, integridad y seguridad de los datos.

¿Cuáles de las siguientes opciones representan beneficios del almacenamiento en la nube?. Requiere la compra de hardware adicional para aumentar la capacidad de almacenamiento. Ofrece herramientas para trabajo colaborativo, como edición y acceso compartido en tiempo real. Se limita a datos estructurados, excluyendo datos semiestructurados y no estructurados. Funciona bajo un modelo de pago por uso, resultando más económico para usuarios individuales y pequeñas empresas. Permite el acceso a datos desde cualquier lugar con conexión a internet. Facilita la integración con otras aplicaciones y servicios en la nube mediante APIs. Restringe el acceso a usuarios que se encuentren en una ubicación física específica. Ofrece escalabilidad y elasticidad, permitiendo ajustar la capacidad de almacenamiento según las necesidades.

En el ámbito empresarial la ciencia de datos permite resolver problemas complejos, tomar decisiones informadas y generar predicciones. Relaciona cada característica con su correspondiente área de la organización. Permite a las empresas ajustar precios dinámicamente en función de la demanda, la competencia y otros factores, maximizando ingresos y márgenes. Son capaces de identificar oportunidades de mejora o desarrollo de nuevos productos que mejoren la satisfacción del cliente y la competitividad en el mercado. Se aplica para optimizar rutas de entrega, gestionar inventarios en tiempo real y mejorar la eficiencia. Las empresas pueden segmentar sus bases de datos en grupos con comportamientos y preferencias similares. Ayudan a filtrar candidatos, analizar currículums y predecir qué perfiles son los más adecuados para ciertos puestos.

¿Cuáles de las siguientes opciones representan estrategias comunes para protegerse contra ataques cibernéticos?. Desactivar las actualizaciones de software para evitar interrupciones en el sistema. Respaldo regular de datos y almacenamiento en una ubicación segura fuera de la red. Desarrollar un plan de respuesta a incidentes para contener y recuperarse de ataques. Uso de firewalls y antivirus actualizados para controlar el tráfico y detectar malware. Permitir el acceso a todos los empleados sin restricción para facilitar la operatividad. Implementar autenticación de múltiples factores (MFA) para aumentar la seguridad de cuentas de usuario. Realizar auditorías de seguridad periódicas para identificar vulnerabilidades en la infraestructura. Capacitar a los empleados en prácticas seguras en línea, como evitar enlaces sospechosos.

Una organización ha sufrido un ciberataque mediante el cual se filtraron datos personales sensibles de sus clientes. La investigación revela que el ataque fue posible porque un empleado descargó un archivo malicioso desde un correo aparentemente legítimo. De acuerdo con las mejores prácticas de ciberseguridad descritas, ¿Cuáles de las siguientes medidas combinadas habrían sido más efectivas para prevenir este incidente?. Formación continua a los empleados, monitoreo de red y sistemas de detección de intrusos (IDS). Solo el uso de firewalls y antivirus. Control de acceso limitado a los servidores internos. Implementar autenticación de múltiples factores y hacer copias de seguridad.

Indica si las siguientes afirmaciones son verdaderas (V) o falsas (F), en relación con las estrategias de protección de datos sensibles en las organizaciones. Las auditorías de seguridad son útiles principalmente para garantizar el cumplimiento legal, pero no permiten detectar vulnerabilidades técnicas. El uso exclusivo de firewalls y antivirus es suficiente para garantizar la protección integral contra amenazas modernas como el phishing. Implementar autenticación multifactor (MFA) ayuda a mitigar el riesgo de acceso no autorizado incluso si se compromete la contraseña. El respaldo de datos fuera de la red es una medida clave para minimizar el impacto de ataques como el ransomware.

Una pyme está evaluando migrar su sistema de almacenamiento a la nube. Busca reducir costes, mejorar la colaboración entre equipos remotos y poder trabajar con datos no estructurados. ¿Qué beneficios específicos y tipos de almacenamiento en la nube serían más adecuados para esta empresa?. Infraestructura local redundante para garantizar acceso sin conexión. Almacenamiento de archivos, adecuado para compartir y editar documentos entre equipos. Modelo de pago por uso, que ayuda a reducir costes operativos. Almacenamiento de bloques, ideal para documentos compartidos y colaboración en tiempo real. Almacenamiento de objetos, por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados.

Una empresa quiere implementar un sistema de análisis predictivo de demanda para sus productos. Para ello, planea integrar datos históricos de ventas, comentarios en redes sociales y registros de inventario. Considerando el proceso de ingeniería de datos, ¿qué etapas deben tener especial atención para asegurar un análisis efectivo?. Visualización de datos para representar gráficamente los registros sin limpieza previa. ETL para transformar, normalizar y cargar los datos a un almacén adecuado. Integración de datos para combinar fuentes estructuradas y no estructurada. Almacenamiento local en discos duros para mejorar la velocidad del análisis. Mantenimiento y optimización para garantizar rendimiento continuo del sistema.

Una startup de desarrollo de videojuegos necesita almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados (videos de gameplay, registros de usuarios, configuraciones personalizadas) y acceder a ellos desde distintas ubicaciones del mundo, sin invertir en infraestructura física. ¿Qué tipo(s) de almacenamiento en la nube y beneficios se ajustan mejor a sus necesidades?. Almacenamiento de objetos por su flexibilidad para datos no estructurados. Escalabilidad, ya que permite ajustar la capacidad según el crecimiento de la empresa. Almacenamiento de bloques, ideal para bases de datos y cargas transaccionales. Pago por uso, lo que reduce costes iniciales y permite mayor control financiero. Almacenamiento de archivos, por ser más eficiente para sistemas distribuidos complejos.