TEMA 5 DIGITALIZACIÓN

¿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.

¿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?. a) La preparación de datos y la selección de características son independientes de los resultados de la evaluación del modelo. b) Los insights obtenidos siempre son finales y no requieren ajustes en el problema o los datos. c) La fase de exploración de datos no influye en la evaluación del modelo. d) 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.

¿Qué se entiende por protección en una economía digital globalizada en el contexto de la agricultura en Castilla-La Mancha?. a) El control exclusivo de los datos agrícolas mediante procesos manuales sin la intervención de tecnologías digitales. b) La restricción del acceso a internet en las explotaciones agrícolas para evitar la transferencia de datos. c) La implementación de estrategias para salvaguardar la privacidad y seguridad de los datos agrícolas frente a amenazas cibernéticas y accesos no autorizados.

¿Qué es el papel de la ciberseguridad en un entorno digitalizado?. a) Implementar medidas para proteger sistemas y datos digitales contra accesos no autorizados y ciberataques. b) Evitar la protección de datos digitales para simplificar el acceso. c) Descartar la necesidad de protección avanzada en los sistemas digitales.

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

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

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

¿Cuál es la principal diferencia entre dato e información en el contexto de la gestión de datos agrícolas en Castilla-La Mancha?. a) Los datos son hechos brutos y sin procesar, mientras que la información es el resultado del análisis y la interpretación de esos datos para proporcionar contexto y valor. b) Los datos se generan únicamente de forma manual, mientras que la información se genera automáticamente. c) La información es más volátil y menos confiable que los datos en el análisis agrícola.

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

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

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