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Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes características no corresponde a Big Data?
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¿Qué sector se menciona como uno de los más beneficiados por el Big Data?
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¿Qué tamaño de conjunto de datos generalmente se refiere para considerar Big Data?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las bases de datos tradicionales es correcta?
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¿Cuál es un beneficio clave del análisis de datos en Big Data para las organizaciones?
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¿Qué tipo de datos se genera mayoritariamente en la actualidad?
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¿Cómo se espera que cambie el valor del mercado de Big Data en los próximos 3 años?
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¿Qué se menciona como una capacidad que puede desarrollarse a partir del conocimiento extraído del análisis de datos?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor los datos estructurados?
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¿Qué tipo de datos se caracteriza por no tener un esquema fijo y por ser producidos por fuentes heterogéneas?
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¿Cuál es una característica clave de los datos semiestructurados?
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¿Qué proceso se utiliza para combinar y enriquecer datos estructurados y no estructurados?
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¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de datos semiestructurados?
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¿Cuál de las siguientes opciones NO es una de las Vs del Big Data?
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¿Por qué los datos semiestructurados son considerados más fáciles de procesar que los datos no estructurados?
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¿Cuál es la diferencia principal entre datos estructurados y no estructurados?
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¿Cuál es una característica distintiva de Python en el contexto del Big Data?
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¿Qué aspecto del lenguaje R podría considerarse un desafío para los nuevos usuarios?
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¿Cuál es un beneficio notable de usar herramientas de código abierto como Python y R?
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¿Qué herramienta se menciona específicamente como un editor que apoya la ejecución de código en R?
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¿Qué desventaja se menciona sobre el uso de Python en el ámbito del Big Data?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el lenguaje R es incorrecta?
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¿Qué ventaja se menciona sobre el uso de Python en el análisis de datos?
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¿Qué software de Big Data es mencionado como una de las herramientas más importantes?
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¿Cuál es una ventaja clave de Hadoop en comparación con otras herramientas de Big Data?
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¿Qué lenguaje de programación no es aceptado por Apache Spark?
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¿Cuál es el formato en que MongoDB almacena sus datos?
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¿Por qué Apache Cassandra no es recomendado para alojar un data warehouse convencional?
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¿Qué función principal permite Elasticsearch que lo distingue de otras herramientas de datos?
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¿Cuál de las siguientes herramientas permite procesar mensajes en tiempo real?
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¿Qué tipo de datos puede ser integrado por Apache Drill?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Apache Oozie es incorrecta?
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¿Cuánto más rápido puede ser Apache Spark en memoria en comparación con Hadoop MapReduce?
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¿Qué ventaja de Elasticsearch facilita la visualización del estado de cada nodo?
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¿Cuál de los siguientes es un beneficio del uso de Apache Cassandra?
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¿Qué tipo de licencia tiene Apache Spark?
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¿Cuál es el objetivo principal de usar Hadoop?
¿Cuál es el objetivo principal de usar Hadoop?
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Study Notes
Big Data: ¿En qué consiste?
- Definicion: El Big Data se refiere a conjuntos de datos masivos, tan grandes que requieren técnicas y herramientas especiales para su manejo.
- Características: Los datos de Big Data se caracterizan por su gran volumen, velocidad de crecimiento y variabilidad.
- Tecnologías tradicionales son insuficientes: Las tecnologías tradicionales como las bases de datos relacionales son incapaces de gestionar eficientemente la gran cantidad de datos de Big Data.
- Herramientas específicas: Se necesitan herramientas informáticas especializadas, generalmente distribuidas y escalables, para manejar la gran cantidad y velocidad de generación de datos.
- Tamaño no definido: No existe un tamaño específico para definir Big Data, ya que evoluciona con el tiempo y los avances tecnológicos.
- Volumen usual: Los expertos suelen considerar como Big Data conjuntos de datos que superan las decenas de Terabytes.
Importancia del Big Data
- Crecimiento del sector: El sector del Big Data está en constante crecimiento y es una de las áreas profesionales con mayor demanda en la actualidad.
- Valoración del mercado: Se predice un aumento de 4 veces en la valoración del sector en los próximos 3 años.
- Impacto en las organizaciones: El análisis de Big Data permite a las empresas tomar mejores decisiones estratégicas, desarrollar modelos matemáticos y aplicar inteligencia artificial.
- Toma de decisiones informadas: El análisis de datos aporta información objetiva para tomar mejores decisiones, aumentar la seguridad y la confianza en las empresas.
- Nuevas tendencias: El análisis de Big Data identifica nuevas tendencias de consumo, permitiendo a las empresas reaccionar con más rapidez y eficiencia.
Naturaleza de los datos
- Datos no estructurados predominantes: Gran parte de los datos actuales son no estructurados, provenientes de diversas fuentes como sensores, dispositivos IoT, teléfonos móviles y sitios web.
- Combinación de datos: Los datos no estructurados deben combinarse con datos estructurados de bases de datos relacionales para obtener información valiosa.
- Procesamiento ETL: Los datos se combinan, enriquecen y agregan mediante procesos de transformación como ETL (Extracción, Transformación, Carga).
- Clasificación por tipo: Los datos se clasifican en tres grupos según su naturaleza: estructurados, no estructurados y semiestructurados.
Datos estructurados
- Definición: Los datos estructurados tienen un formato, tamaño y longitud definidos.
- Facilidad de procesamiento: Su organización facilita el procesamiento y almacenamiento en bases de datos.
- Ejemplos: Datos almacenados en tablas de bases de datos relacionales.
Datos no estructurados
- Definición: Los datos no estructurados no tienen un esquema fijo y provienen de diversas fuentes.
- Dificultad de procesamiento: No están organizados para facilitar su procesamiento y almacenamiento.
- Ejemplos: Archivos multimedia, correos electrónicos, texto sin formato.
Datos semiestructurados
- Definición: Mezcla de datos estructurados y no estructurados.
- Metadatos y relaciones simples: Poseen información asociada o relaciones simples que los organizan.
- Facilidad de procesamiento: Más fáciles de procesar que los datos no estructurados.
- Autodescriptivos: Contienen etiquetas o separadores para identificar sus campos y elementos.
- Ejemplos: Datos almacenados en JSON o XML.
Las Vs del Big Data
- Volumen: Gran cantidad de datos.
- Velocidad: Datos generados a alta velocidad.
- Variedad: Diversidad de tipos y formatos de datos.
- Veracidad: Fiabilidad y calidad de los datos.
- Valor: Información útil para las organizaciones.
- Variabilidad: Cambio constante de los datos.
- Visualización: Capacidad de presentar los datos de forma visual.
¿Cómo Aprender Big Data?
- Recursos: Numerosos cursos online y presenciales disponibles para aprender Big Data y Data Science.
- Inversión en formación: La formación en Big Data es una inversión valiosa a largo plazo.
Herramientas Big Data
- Python: Uno de los lenguajes de programación más utilizados en la actualidad. Su facilidad de uso y su código abierto lo hacen atractivo para el análisis de datos, aunque su velocidad de ejecución es un punto débil.
- Lenguaje R: Un entorno de software para cálculo estadístico y gráfico, muy popular entre estadísticos y profesionales de Big Data Analytics. Su código abierto facilita el acceso a una gran variedad de librerías.
- Hadoop: Considerado el framework estándar para almacenar grandes volúmenes de datos, ofrece ventajas como la capacidad de almacenar y procesar grandes cantidades de cualquier tipo de datos, tolerancia a fallos del hardware, bajo costo, escalabilidad y alto poder de cómputo.
- Apache Spark: Motor de procesamiento de datos rápido con licencia de código abierto, compatible con varios lenguajes de programación como Java, Scala, Python o R. Su velocidad de memoria es 100 veces más rápida que Hadoop MapReduce y 10 veces más rápido en disco.
- MongoDB: Base de datos orientada a documentos, que almacena datos en documentos en formato BSON, en lugar de registros como las bases de datos relacionales.
- Apache Cassandra: Base de datos distribuida que ofrece alto rendimiento en entrada y salida de datos. Su usabilidad es sencilla y es fácil de escalar, además de tolerar fallos. No es la mejor opción para el almacenamiento de datos empresariales.
- Elasticsearch: Potente herramienta para la búsqueda de grandes cantidades de datos, ofrece indexación y análisis en tiempo real, así como visualización del estado de cada nodo y facilidad de escalabilidad.
- Apache Storm: Procesamiento de datos en tiempo real, permite procesar millones de mensajes por segundo, ideal para monitorizar procesos y extraer información de redes sociales u otras fuentes volátiles de datos.
- Apache Drill: Motor de consultas SQL que soporta una variedad de bases de datos y sistemas de archivo, permitiendo unir datos de diversos almacenes bajo una sola interfaz.
- Apache Oozie: Herramienta de programación que permite a los administradores diseñar transformaciones de datos complejas a partir de múltiples tareas, facilitando la gestión de trabajos de Hadoop.
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Description
Este quiz explora el concepto de Big Data, incluyendo su definición, características y la necesidad de herramientas especializadas para su manejo. Aprenderás sobre la insuficiencia de las tecnologías tradicionales y la importancia de Big Data en la actualidad.
