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Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes características NO describe correctamente los datos grandes?
¿Cuál de las siguientes características NO describe correctamente los datos grandes?
- Volumen
- Velocidad
- Variedad
- Estabilidad (correct)
¿Qué instrumento se utiliza para mostrar métricas e indicadores clave de manera visual?
¿Qué instrumento se utiliza para mostrar métricas e indicadores clave de manera visual?
- Data Warehouse
- Dashboards (correct)
- ETL
- Segmentación de mercado
El proceso de mover datos desde su origen hasta una base de datos se conoce como:
El proceso de mover datos desde su origen hasta una base de datos se conoce como:
- Modelado Conceptual
- Machine Learning
- Data Mining
- ETL (correct)
¿Qué técnica se utiliza para prever eventos futuros a través del uso de algoritmos y estadísticas?
¿Qué técnica se utiliza para prever eventos futuros a través del uso de algoritmos y estadísticas?
La cardinalidad en bases de datos se refiere a:
La cardinalidad en bases de datos se refiere a:
¿Cuál es el propósito principal del análisis de cohortes?
¿Cuál es el propósito principal del análisis de cohortes?
¿En un contexto de base de datos, qué representa una columna?
¿En un contexto de base de datos, qué representa una columna?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo conceptual es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo conceptual es correcta?
¿Qué es un almacén de datos?
¿Qué es un almacén de datos?
¿Cuál es el propósito principal de la transformación de datos?
¿Cuál es el propósito principal de la transformación de datos?
¿Qué función cumplen las dimensiones en un almacén de datos?
¿Qué función cumplen las dimensiones en un almacén de datos?
Los árboles de decisión son utilizados principalmente para:
Los árboles de decisión son utilizados principalmente para:
¿Qué es un Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS)?
¿Qué es un Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS)?
¿Qué caracteriza el análisis descriptivo?
¿Qué caracteriza el análisis descriptivo?
¿Cuál de las siguientes describiría mejor la segmentación de clientes?
¿Cuál de las siguientes describiría mejor la segmentación de clientes?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los lagos de datos es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los lagos de datos es correcta?
¿Cómo se dividen los conjuntos de datos en los árboles de decisión?
¿Cómo se dividen los conjuntos de datos en los árboles de decisión?
¿Qué puede indicar una correlación fuerte entre dos variables?
¿Qué puede indicar una correlación fuerte entre dos variables?
¿Qué tipo de estructuras categorizan los datos en un sistema de análisis de datos?
¿Qué tipo de estructuras categorizan los datos en un sistema de análisis de datos?
¿Qué se entiende por 'valor de vida del cliente' (CLV)?
¿Qué se entiende por 'valor de vida del cliente' (CLV)?
¿Cuál es la función principal de la limpieza de datos?
¿Cuál es la función principal de la limpieza de datos?
¿Qué representa un mapa de calor (heatmap)?
¿Qué representa un mapa de calor (heatmap)?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la gobernanza de datos es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la gobernanza de datos es correcta?
¿Qué implica la exploración de datos?
¿Qué implica la exploración de datos?
¿Qué significa el término 'granularidad' en el contexto de los datos?
¿Qué significa el término 'granularidad' en el contexto de los datos?
¿Qué representa un histograma en el análisis de datos?
¿Qué representa un histograma en el análisis de datos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los 'insights' es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los 'insights' es correcta?
¿Qué describe mejor el concepto de IoT (Internet de las cosas)?
¿Qué describe mejor el concepto de IoT (Internet de las cosas)?
¿Cómo beneficia la 'computación en memoria' al análisis de datos?
¿Cómo beneficia la 'computación en memoria' al análisis de datos?
¿Cuál es la función principal de un histograma en el análisis de datos?
¿Cuál es la función principal de un histograma en el análisis de datos?
¿Cuál es el propósito principal del Data Cleaning?
¿Cuál es el propósito principal del Data Cleaning?
¿Qué se entiende por Causality en el contexto de análisis de datos?
¿Qué se entiende por Causality en el contexto de análisis de datos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta sobre la ciencia de datos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta sobre la ciencia de datos?
¿Qué describe un análisis de funnel (Funnel Analysis)?
¿Qué describe un análisis de funnel (Funnel Analysis)?
¿Cuál es el proceso que implica extraer, transformar y transferir datos de un sistema a otro?
¿Cuál es el proceso que implica extraer, transformar y transferir datos de un sistema a otro?
¿Qué es el Data Mining?
¿Qué es el Data Mining?
¿Qué representa el término Data Modeling?
¿Qué representa el término Data Modeling?
¿Cuál es un objetivo central de la protección de Data Privacy?
¿Cuál es un objetivo central de la protección de Data Privacy?
Study Notes
Big Data y Procesamiento de Datos
- Big Data: Se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que requieren técnicas de procesamiento especializadas.
- Características de los datos grandes: volumen, variedad y velocidad.
- ETL (Extracción, Transformación y Carga): Proceso crucial para mover datos desde su origen hacia las bases de datos.
Visualización y Análisis de Datos
- Dashboards: Interfaces visuales que muestran métricas e indicadores clave de manera resumida.
- Visualización de datos: Representación gráfica de datos para facilitar su comprensión.
- Heatmap: Representación visual que utiliza colores para mostrar la densidad de ciertas variables.
Segmentación y Análisis de Clientes
- Segmentación de mercado: Proceso de dividir clientes en grupos homogéneos con características similares.
- Customer Segmentation: Estrategia para agrupar clientes según comportamientos o características.
- Customer Lifetime Value (CLV): Valor neto que un cliente aporta a lo largo de su relación con una empresa.
Ciencia de Datos y Modelado
- Data Science (Ciencia de los datos): Campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos para extraer conocimiento de los datos.
- Data Modeling (Modelado de Datos): Creación de modelos para estructurar datos en bases de datos.
- Data Mart (Mercado de Datos): Subconjunto de un almacén de datos enfocado en un departamento o función específica.
Métodos de Análisis
- Machine Learning: Algoritmos que permiten a computadoras aprender patrones sin intervención humana.
- Predictive Analytics: Uso de datos y técnicas estadísticas para prever eventos futuros.
- Descriptive Analytics (Análisis descriptivo): Resumen y visualización de datos históricos para identificar patrones y tendencias.
Datos y Estructuras
- Base de datos: Colección estructurada de datos que se pueden gestionar y acceder fácilmente.
- Data Warehouse (Almacén de Datos): Repositorio central de datos integrados para apoyar el análisis y la generación de informes.
- Correlación: Medida que describe la asociación entre dos variables.
Procesos Clave en Manipulación de Datos
- Data Cleansing (Limpieza de Datos): Proceso para identificar y corregir errores e inconsistencias en los datos.
- Data Migration (Migración de datos): Transferencia de datos de un sistema a otro, asegurando su integridad.
- Data Transformation (Transformación de datos): Conversión de datos de un formato a otro, incluyendo limpieza y enriquecimiento.
Tecnologías y Tendencias
- IoT (Internet de las cosas): Red de dispositivos físicos equipados para recopilar e intercambiar datos.
- In-memory Computing: Almacenamiento de datos en la memoria principal para mejorar la velocidad de acceso y análisis.
- Funnel Analysis: Evaluación de la eficiencia de un proceso mediante el análisis de las etapas que recorren los usuarios.
Medición y Evaluación
- Retorno de inversión (ROI): Indicador que mide la rentabilidad financiera de una inversión.
- Insights (Información clave): Hallazgos valiosos obtenidos del análisis de datos que pueden influir en decisiones estratégicas.
Modelos y Estructuras Avanzadas
- Decision Trees (Árboles de Decisión): Utilizados en modelado predictivo para la clasificación y regresión a través de una representación gráfica.
- Grain (Granularity): Nivel de detalle de los datos almacenados, esencial para un análisis efectivo.
- Dimension (DIM): Estructura que categoriza y segmenta datos en un almacén de datos.
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Description
Explora el concepto de Big Data y su importancia en el análisis de datos. Aprende sobre las características que lo definen, como el volumen, la variedad y la velocidad. También se abordará la segmentación de mercado y cómo se utilizan los dashboards para visualizar métricas clave.