Big Data: Aspectos Transversales

<p>Datos de grandes transacciones, como registros de facturación y llamadas telefónicas. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Son datos obtenidos a través de escaneos de la retina, huellas dactilares, reconocimiento facial y genético. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Datos de redes sociales, como publicaciones, comentarios y mensajes compartidos. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Datos generados por humanos, como llamadas telefónicas, correos electrónicos y transacciones con tarjetas de crédito. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Modelos matemáticos (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Factores impredecibles e inexplicables que afectan las predicciones. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Las entradas del estocástico son variables con resultados impredecibles, mientras que el determinístico ofrece resultados predecibles. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>La probabilidad de que un dardo caiga dentro del círculo. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Gestionar las cargas en la red eléctrica. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificar las correlaciones entre variables. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Datos utilizados para evaluar la precisión del modelo predictivo. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Recolectar datos, adaptar datos, analizar datos, elegir modelo, optimizar. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Eliminarlos o transformarlos para evitar distorsiones en el modelo. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>La precisión, integridad y validez de los datos. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificar las variables más relevantes para la predicción. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Un conjunto de datos de prueba. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Todas las anteriores son correctas. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Representan la variación aleatoria de la información en el tiempo. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Datos de la variable que se quiere predecir y variables predictoras. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Programación Orientada a Objetos (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Un algoritmo que procesa los datos para determinar la probabilidad de un suceso futuro (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Un análisis del mercado que clasifica a las empresas proveedoras de herramientas de Data Science y Machine Learning (C)</p> Signup and view all the answers

<p>La calidad de los datos utilizados para la predicción (C)</p> Signup and view all the answers

<p>En su objetivo de realizar predicciones sobre eventos futuros (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Ayuda a las empresas a comprender el comportamiento de sus clientes (D)</p> Signup and view all the answers

<p>La búsqueda de información útil y significativa dentro de grandes conjuntos de datos (D)</p> Signup and view all the answers

<p>El análisis predictivo y las técnicas de aprendizaje automático se complementan mutuamente (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificar datos relevantes y útiles dentro de un gran volumen de información (C)</p> Signup and view all the answers

<p>La falta de seguridad en la implementación de sistemas de Big Data. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Para automatizar la detección de fraudes y la generación de informes normativos. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Eficiencia operativa. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Analizando las interdependencias entre humanos, instituciones, entidades y procesos, y determinando nuevas formas de utilizar dicha información. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificar patrones de fraude en las transacciones financieras. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>El Big Data es el combustible que impulsa el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>La tecnofobia, al no comprender las innovaciones que trae consigo el Big Data. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>El Big Data proporciona información para tomar decisiones estratégicas, pero no elimina la necesidad de juicio humano. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>La cantidad de datos que se manejan. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Se basa en la computación en la nube para optimizar el rendimiento de las aplicaciones. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Permite la creación de nuevos productos y servicios basados en la información obtenida de los datos. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Un amplio espectro de roles, incluyendo técnicos, ejecutivos, marketing, ventas, y otros que requieren análisis de datos. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Ambos, datos estructurados y no estructurados, ya que ofrecen una visión completa del contexto. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>La velocidad de procesamiento, siendo Big Data hasta 100 veces más rápido que Hadoop. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Big Data es un producto comercial que se basa en tecnologías de código abierto para optimizar sus funcionalidades. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Información de valor sobre los clientes, segmentación de mercado y análisis de tendencias. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Las infraestructuras tradicionales no pueden manejar la cantidad de datos que se generan, la variabilidad de los datos, ni ofrecer un análisis en tiempo real. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Simplifica la predicción de costes de infraestructura y permite estimar el gasto asociado al crecimiento del negocio. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Un DWH es una base de datos corporativa que integra y depura información de múltiples fuentes para facilitar el análisis, mientras que las herramientas de Business Intelligence tradicionales se centran en analizar datos predefinidos. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Su poca flexibilidad para adaptarse a los cambios rápidos del negocio. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Permiten un análisis más rápido y flexible de datos. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Análisis de sentimientos en redes sociales (B)</p> Signup and view all the answers

<p>En inferir patrones y regularidades a partir de datos históricos. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Un proceso iterativo de aprendizaje automático basado en el análisis de datos históricos. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Para determinar el precio óptimo de los productos o servicios. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Ajustar el modelo de forma iterativa con nuevos datos para mejorar su precisión. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>La incertidumbre de la predicción del futuro, que no se puede controlar completamente. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>El análisis predictivo es una aplicación específica del aprendizaje automático, utilizando algoritmos para predecir valores. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>La calidad de los datos utilizados para entrenar el modelo. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Ciencias políticas (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Posee una interfaz de usuario amigable, facilitando el aprendizaje para principiantes. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Es compatible con la importación de datos desde plataformas de aprendizaje automático como TensorFlow. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Se puede integrar a plataformas de código abierto para desarrollo de modelos predictivos. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Para garantizar la compatibilidad de la herramienta con los sistemas de información internos de la empresa. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Es un dispositivo esencial para la vida moderna, ofreciendo servicios de localización y rastreando interacciones. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Evaluar la satisfacción del cliente a través de encuestas por correo electrónico. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Analizar las rutas de los clientes para optimizar la distribución de productos. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>La última interacción realizada, incluyendo la ubicación geográfica y el tipo de interacción. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Permite a las empresas comprender mejor el comportamiento del usuario y optimizar la experiencia del cliente. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>La conectividad constante permite a las empresas obtener información relevante para optimizar la experiencia del cliente. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Datos de prueba: información real de las variables de entrada y predicciones del modelo, que se comparan con los datos reales (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Datos que están más allá del rango esperado para una variable, y se eliminan del conjunto de datos para evitar sesgos en el modelo. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Análisis de datos: Proceso de examinar los datos para identificar tendencias, patrones y relaciones. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Los datos del historial de compras recopilados por una tienda en línea (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Introducción de nuevos datos para mejorar la precisión del modelo. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificar patrones y tendencias en los datos para encontrar relaciones significativas. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>La complejidad del modelo, buscando la solución más sencilla posible. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Para ajustar los parámetros del modelo de manera que se minimicen las diferencias entre las predicciones del modelo y los datos reales. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Valores extremos: Datos que atípicos y distorsionan el patrón general de la serie de tiempo. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Sirven para descartar datos atípicos que pueden distorsionar las predicciones del modelo. (A)</p> Signup and view all the answers

Datos organizados en una estructura definida, como hojas de Excel o bases de datos SQL.

Datos sin una estructura definida, como correos electrónicos o conversaciones.

Datos que tienen una organización parcial, como archivos JSON o XML.

Conjunto de datos masivos y complejos que requieren tecnologías específicas para su análisis.

Información que captura características biológicas, como huellas dactilares y reconocimiento facial.

Datos que generamos al interactuar con tecnología, como correos o llamadas.

Datos generados por dispositivos que se comunican entre sí, funcionando como sensores.

Uso de Big Data para identificar patrones que pueden indicar fraudes y asegurar el cumplimiento de normas.

Comportamiento de las máquinas que aprenden de los datos en lugar de ser programadas.

Capacidad de analizar datos para mejorar la producción y anticipar demandas futuras.

Utilización de Big Data para encontrar nuevas formas de usar la información y mejorar decisiones.

Retos como la tecnofobia y preocupaciones sobre la privacidad al utilizar Big Data.

Manejo proactivo de problemas utilizando análisis de Big Data.

Medida de cuántos clientes dejan de usar un servicio, que puede ser reducida con Big Data.

Informes generados a partir de análisis de datos para cumplir con regulaciones.

Patrones a largo plazo que ayudan en la toma de decisiones.

Modelos donde las entradas producen resultados constantes y predecibles.

Modelos que utilizan entradas variables para estimar probabilidades de varios resultados.

Proceso que transforma datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.

Cantidad de energía que se pronostica necesitar en un período determinado.

Primer paso del análisis predictivo, donde se obtienen datos de diversas fuentes.

Proceso de transformar y estructurar los datos para el modelo predictivo.

Evaluar los datos estructurados para identificar patrones y tendencias relevantes.

Selección de técnicas matemáticas para procesar datos y realizar predicciones.

Ajustar parámetros del algoritmo usando datos de entrenamiento para mejorar exactitud.

Conjunto de datos reales utilizados para ajustar el algoritmo predictivo.

Conjunto de datos que se utiliza para verificar la exactitud del modelo después de optimizarlo.

Conjuntos de datos que contienen tendencias, ciclos y variaciones temporales.

Elementos que incluyen tendencias, ciclos, temporalidad y residuales.

Conjunto de técnicas para explorar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o información relevante.

Metodología común en minería de datos que incluye cinco pasos y es un proceso circular.

Técnicas matemáticas y estadísticas encapsuladas en algoritmos para la minería de datos y análisis predictivo.

Modelos matemáticos e inteligencia artificial utilizados para realizar predicciones en el análisis predictivo.

Herramientas y software que permiten realizar análisis de datos y aplicar técnicas de Machine Learning.

Consultora de IT que analiza y clasifica herramientas de Data Science y Machine Learning.

Factores que influyen en el resultado del análisis predictivo y su relación con las predicciones realizadas.

Gráfica utilizada por GARTNER para clasificar y comparar herramientas de Data Science.

Modalidad de desarrollo donde el código fuente es libre y modificable por todos.

Uso amplio de herramientas Big Data para obtener valor de datos y optimizar decisiones.

Diversos roles especializados en la utilización y análisis de Big Data.

Uso de Big Data por ejecutivos para obtener información valiosa y tomar decisiones.

Sistema adaptable que permite almacenar y analizar diversos tipos de datos.

Pautas a seguir para implementar exitosamente un sistema de Big Data.

El Business Intelligence tradicional carece de agilidad, con procesos largos y poco dinámicos.

Base de datos que integra y depura información de múltiples fuentes para análisis rápido.

El aumento de datos demanda nuevas infraestructuras para soportar análisis en tiempo real.

La interacción con Big Data permite calcular y prever costes asociados al crecimiento del negocio.

La falta de agilidad en el procesamiento de datos traduce en pérdida de utilidad por cambios rápidos en el negocio.

Uso de datos para anticipar popularidad de productos y decisiones empresariales.

La combinación de grandes volúmenes de datos con modelos para prever situaciones futuras.

El resultado que se desea predecir en el análisis predictivo.

Software de análisis estadístico que facilita la edición de datos recogidos.

Programa para minería de datos con interfaz intuitiva, ideal para principiantes.

Herramienta accesible para predecir precios, paga solo por uso.

Estado en el que las personas están continuamente conectadas a través de dispositivos.

Proceso de determinar la ubicación de un dispositivo en tiempo real.

Diseño que facilita el uso del software sin complicaciones.

Permiso especial para estudiantes y educadores que facilita el acceso a software.

Capacidad de editar y transformar datos para su análisis.

Aplicaciones que permiten representar los datos gráficamente para facilitar su entendimiento.