Digitalización aplicada a los sectores productivos

La dimensión «volumen» en las 5 V del big data implica: La rapidez del análisis de los datos. La certeza de los datos para tomar decisiones correctas. La variedad de fuentes de datos. El aumento constante en la cantidad de datos generados o procesados por una empresa.

Señala la opción correcta entre el deep learning y el machine learning: El deep learning es una forma avanzada de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para tareas más complejas. El machine learning es más avanzado que el deep learning. El deep learning utiliza algoritmos y modelos estadísticos, mientras que el machine learning utiliza redes neuronales artificiales. Ambos conceptos son sinónimos.

¿Cuál es la principal diferencia entre datos e información?. Los conceptos de datos e información son sinónimos. Los datos se convierten en información automáticamente. Los datos son hechos sin procesar, mientras que la información se ha interpretado y comunicado. La información es la materia prima necesaria para producir datos.

¿Cuáles son las dimensiones que conforman el Big Data, también conocidas como "las 5 V"?. Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Volumen, Velocidad, Varianza, Valor y Veracidad. Volumen, Valor, Versatilidad, Velocidad y Vaguedad. Variabilidad, Velocidad, Vaguedad, Volumen y Verificación.

¿Qué implica el ciclo de vida de los datos?. Una secuencia lineal de eventos. Un proceso exclusivo de captura de datos. La recopilación de datos sin un orden concreto. Una serie de fases desde la creación hasta la eliminación o archivado de los datos.

¿Qué palabra se usa para nombrar a los objetos inteligentes que se pueden llevar en el cuerpo, como relojes, pulseras o auriculares capaces de tomar datos de constantes biológicas?. Dashboard. Chatbot. KPI. Wearables.

Podría definirse el big data como: Datos pequeños, lentos o simples de procesar. Datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles de procesar con métodos tradicionales. Datos que no tienen relevancia para las empresas. Datos que son fáciles de procesar con métodos tradicionales.

El objetivo de la fase de «Uso operativo» es: Procesar y analizar datos para extraer información valiosa. Eliminar datos al final de su vida útil. Almacenar datos en la nube. Emplear datos procesados para apoyar la toma de decisiones.

Los datos se convierten en información: En la fase de «Captura». En la fase de «Procesamiento y visualización». En la fase de «Almacenamiento». En la fase de «Uso operativo».

¿Cuál de las siguientes frases describe mejor a la ciencia de datos?. Un enfoque centrado en la visualización de datos. Un campo especializado en la recopilación de datos masivos. Un campo multidisciplinario que utiliza métodos científicos para extraer conocimientos de datos. La aplicación exclusiva de técnicas de aprendizaje automático.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning?. La inteligencia artificial se refiere exclusivamente al uso de algoritmos tradicionales para resolver problemas complejos. Tanto el machine learning como el deep learning posibilitan el aprendizaje automático y profundo de los sistemas de inteligencia artificial. El deep learning es más avanzado que el machine learning y no forma parte de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial y el machine learning son términos intercambiables que describen el mismo concepto.

¿Cómo puede beneficiarse el sector bancario mediante la aplicación de Big Data?. Desarrollando software colaborativo para aumentar la productividad de los empleados. Creando nuevas redes sociales internas para mejorar la comunicación interna. Mejorando la eficiencia operativa a través de la automatización de procesos. Analizando grandes volúmenes de datos para detectar patrones de comportamiento de los clientes y mejorar la personalización de servicios financieros.

¿Cuál de los siguientes es un desafío común asociado con la gestión y el uso efectivo del Big Data?. La facilidad con la que se pueden extraer conclusiones precisas de cualquier conjunto de datos grande. La necesidad de invertir en infraestructura y personal capacitado para manejar y analizar el vasto volumen de datos. La falta de herramientas disponibles para procesar grandes volúmenes de información. La falta de herramientas disponibles para procesar grandes volúmenes de información.

Tener demasiados datos: Simplifica el enfoque. Puede paraliza o entorpece al complicar la identificación de lo realmente importante. Ayuda en la toma de decisiones. Facilita la información de lo importante.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la relación entre Big Data y el análisis de datos?: El Big Data se refiere únicamente a la recolección de datos, mientras que el análisis de datos es el proceso de visualizarlos. El Big Data se refiere a conjuntos de datos tan grandes y complejos que los métodos tradicionales no pueden procesar, y el análisis de datos es el proceso de examinar estos conjuntos para descubrir patrones y extraer información útil. El análisis de datos es la tecnología que permite almacenar grandes volúmenes de información y el Big Data es el resultado de ese almacenamiento.