Big Data y Análisis de Datos: Aprende las Tecnologías y Técnicas Esenciales

Question 1

¿Cuáles de las siguientes NO es una característica del Big Data?

Accepted Answer

Tamaño reducido

Answer

Gran variedad

Answer

Gran volumen

Answer

Alta velocidad

Question 2

¿Qué tecnología es la base para procesar y almacenar grandes cantidades de datos?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

Java

Answer

MySQL

Answer

Excel

Question 3

¿Cuál de los siguientes procesos implica la extracción de información valiosa de conjuntos de datos extensos?

Accepted Answer

Análisis de Datos

Answer

Visualización de Datos

Answer

Almacenamiento de Datos

Answer

Gestión de Datos

Question 4

¿Qué tipo de análisis de datos se centra en examinar datos históricos para identificar tendencias?

Accepted Answer

Análisis descriptivo

Answer

Análisis prescriptivo

Answer

Análisis predictivo

Answer

Análisis exploratorio

Question 5

¿Qué herramienta se emplea específicamente para visualizar y explorar datos voluminosos?

Accepted Answer

Tableau

Answer

Adobe Illustrator

Answer

Google Sheets

Answer

Microsoft Excel

Question 6

¿Cuál es el principal objetivo del Análisis Predictivo?

Accepted Answer

Predecir eventos futuros

Answer

Identificar patrones ocultos

Answer

Visualizar datos

Answer

Describir datos históricos

Question 7

¿Qué tipo de datos se caracteriza por su elevada velocidad y volumen?

Accepted Answer

Datos en tiempo real

Answer

Datos no estructurados

Answer

Datos estructurados

Answer

Datos históricos

Question 8

¿Cuál de las siguientes opciones **NO** es una característica fundamental de Big Data?

Accepted Answer

Tamaño reducido

Answer

Volumen masivo

Answer

Variedad de formatos

Answer

Velocidad de generación

Question 9

El proceso de transformar datos brutos en información significativa y útil se conoce como:

Accepted Answer

Análisis de datos

Answer

Almacenamiento de datos

Answer

Integración de datos

Answer

Recopilación de datos

Question 10

Hadoop es un marco de código abierto diseñado principalmente para:

Accepted Answer

Procesar grandes conjuntos de datos de forma distribuida

Answer

Gestionar la seguridad de las redes

Answer

Desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial

Answer

Almacenar datos relacionales en bases de datos tradicionales

Question 11

La visualización de datos es esencial para:

Accepted Answer

Comunicar insights de forma clara y accesible

Answer

Automatizar el proceso de análisis

Answer

Almacenar grandes volúmenes de datos

Answer

Analizar patrones complejos en los datos

Question 12

El aprendizaje automático (Machine Learning) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se enfoca en:

Accepted Answer

Permitir que las computadoras aprendan de los datos sin programación explícita

Answer

Reconocer patrones de voz

Answer

Desarrollar sistemas expertos

Answer

Procesar el lenguaje natural

Question 13

Los algoritmos de aprendizaje supervisado requieren:

Accepted Answer

Datos de entrenamiento etiquetados con la salida deseada

Answer

Ninguno de los anteriores

Answer

Solo datos de entrada sin etiquetas

Answer

Datos de salida esperados, pero no datos de entrenamiento

Question 14

El ciclo de vida de los datos describe el viaje de los datos desde su:

Accepted Answer

Creación hasta su eliminación

Answer

Recopilación hasta su almacenamiento

Answer

Análisis hasta su visualización

Answer

Transformación hasta su uso

Question 15

Una empresa de comercio electrónico quiere analizar las preferencias de compra de sus clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas. ¿Qué tecnología de Big Data sería la más adecuada para este propósito?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

SQL Server

Answer

MySQL

Answer

Oracle Database

Question 16

Un analista de datos utiliza un algoritmo de clasificación para identificar clientes con alto riesgo de abandono. ¿Cuál de las siguientes métricas es la más importante para evaluar el rendimiento del modelo?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Complejidad del algoritmo

Answer

Tamaño de la muestra

Answer

Tiempo de ejecución

Question 17

En el contexto de Big Data, la característica que se refiere a la variedad de formatos y tipos de datos que se manejan se denomina:

Accepted Answer

Variedad

Answer

Velocidad

Answer

Veracidad

Answer

Volumen

Question 18

En un escenario de análisis predictivo para anticipar la demanda de un producto, ¿qué técnica de Machine Learning se ajusta mejor?

Accepted Answer

Regresión lineal

Answer

K-means clustering

Answer

Árbol de decisión

Answer

Redes neuronales convolucionales

Question 19

¿Cuál de las siguientes opciones NO se considera un uso habitual de Big Data y Análisis de Datos en Sistemas de Información?

Accepted Answer

Control de existencias en una pequeña tienda

Answer

Análisis de sentimiento en redes sociales

Answer

Detección de transacciones fraudulentas

Answer

Recomendaciones personalizadas de productos

Question 20

Un analista de datos usa una herramienta de visualización para mostrar la variación en las ventas de una empresa a lo largo del tiempo. ¿Qué tipo de visualización sería la más idónea?

Accepted Answer

Gráfico de líneas

Answer

Diagrama de Venn

Answer

Histograma

Answer

Mapa de calor

Question 21

¿Qué tipo de análisis se centra en extraer patrones y tendencias pasadas de los datos?

Accepted Answer

Análisis descriptivo

Answer

Análisis predictivo

Answer

Análisis de sentimiento

Answer

Análisis prescriptivo

Question 22

Una empresa desea implantar un sistema de análisis de datos para optimizar su cadena de suministro. ¿Cuál es el primer paso de este proceso?

Accepted Answer

Establecer los objetivos del análisis

Answer

Recopilar los datos

Answer

Seleccionar las herramientas analíticas

Answer

Desplegar el modelo analítico

Question 23

¿Cuál de los siguientes factores NO representa un reto significativo para la implantación de Big Data y Análisis de Datos en las organizaciones?

Accepted Answer

Limitación de software disponible

Answer

Naturaleza compleja de los datos

Answer

Preocupaciones sobre la seguridad de los datos

Answer

Escasez de profesionales cualificados