RA5 - DASP - ILERNA

¿Qué distingue a los datos de la información?. Los datos son procesados, la información no. La información tiene contexto; los datos no. Los datos son siempre números; la información, texto. La información no puede visualizarse gráficamente.

¿Cuál es una característica fundamental de los datos?. Tienen contexto. Son útiles para la toma de decisiones. Están sin procesar. Se presentan únicamente en tablas.

¿Qué etapa del ciclo de vida del dato incluye la limpieza de datos?. Captura. Procesamiento y análisis. Distribución. Archivado.

¿Qué se realiza en la fase de distribución del ciclo de vida del dato?. Se almacenan los datos en servidores locales. Se transforman los datos en bruto. Se entregan los datos procesados a los usuarios finales. Se eliminan datos obsoletos.

¿Qué es un data lake?. Un repositorio de datos estructurados. Un sistema para almacenar datos en su forma bruta. Una herramienta de visualización de datos. Un dashboard para analizar tendencias.

¿Qué caracteriza al big data?. Solo utiliza datos estructurados. Se procesa con técnicas tradicionales. Maneja grandes volúmenes, velocidad y variedad de datos. No es útil para el análisis predictivo.

¿Qué significa ETL en ingeniería de datos?. Extraer, transformar y limpiar. Extraer, transformar y cargar. Examinar, transformar y listar. Extraer, transferir y limpiar.

¿Qué herramienta es típica en ingeniería de datos?. Excel. Apache NiFi. Tableau. Canva.

¿Qué implica el análisis descriptivo?. Validar modelos predictivos. Realizar simulaciones. Resumir características básicas de los datos. Limpiar los datos.

¿Qué es un dashboard?. Un repositorio de datos en la nube. Una interfaz para mostrar indicadores clave. Un tipo de base de datos distribuida. Un sistema de almacenamiento local.

¿Cuál es un ejemplo de análisis predictivo?. Clasificación de datos históricos. Usar machine learning para predecir tendencias futuras. Creación de gráficos descriptivos. Generación de informes históricos.

¿Qué asegura el almacenamiento en la nube?. Acceso solo local. Costos fijos de infraestructura. Redundancia y escalabilidad. Datos no estructurados exclusivamente.

¿Qué significa un modelo de pago por uso en la nube?. Pagar solo por el almacenamiento consumido. Tarifas fijas mensuales. Almacenamiento ilimitado sin coste adicional. Costos adicionales por datos estructurados.

¿Qué tarea realiza un ingeniero de datos?. Construcción de modelos predictivos. Crear pipelines para gestionar el flujo de datos. Generar gráficos para análisis. Implementar firewalls.

¿Qué es una API?. Un protocolo de interacción entre aplicaciones. Una base de datos distribuida. Un tipo de archivo de datos. Un sistema de almacenamiento.

¿Qué técnica permite segmentar clientes en marketing?. Análisis descriptivo. Clustering. Validación de modelos. Eliminación de datos duplicados.

¿Cuál es una ventaja del almacenamiento en la nube?. Seguridad limitada. Escalabilidad elástica. Altos costos de mantenimiento. Inaccesibilidad desde dispositivos móviles.

¿Qué se busca con la gobernanza de datos?. Solo almacenar datos en la nube. Garantizar calidad, integridad y seguridad. Desarrollar dashboards visuales. Reducir la necesidad de bases de datos distribuidas.

¿Qué herramienta es común para minería de datos?. Hadoop. Photoshop. PowerPoint. AWS Lambda.

¿Qué permite un modelo prescriptivo?. Predecir tendencias. Sugerir acciones basadas en predicciones. Identificar patrones en los datos. Desplegar datos en tiempo real.

¿Qué técnica es clave para la seguridad de datos?. Solo usar firewalls. Implementar autenticación de múltiples factores. Mantener sistemas desconectados de la red. Almacenar datos sin encriptar.

¿Qué facilita el análisis en tiempo real?. Modelos descriptivos. Big data. Dashboards estáticos. Almacenamiento local.

¿Cuál es el propósito del análisis prescriptivo?. Predecir datos pasados. Extraer patrones descriptivos. Proponer acciones con base en el análisis predictivo. Solo validar modelos de simulación.