Fundamentos de Big Data

¿Qué es Big Data?

• Big Data es un término que describe la velocidad de conexión a Internet.

• Big Data es el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que no pueden ser procesados por métodos tradicionales.

• Big Data es un tipo de software de edición de video.

• Big Data se refiere a la gestión de pequeños conjuntos de datos.

¿Cuáles son las 5 V's de Big Data?

• Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Visibilidad

• Volumen, Velocidad, Variedad, Verdad, Valor

• Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor

• Volumen, Velocidad, Variabilidad, Veracidad, Valor

¿Qué herramientas se utilizan comúnmente en Big Data?

• Excel

• Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, Tableau

• PowerPoint

• Photoshop

¿Cómo se diferencia Big Data de los datos tradicionales?

• Los datos tradicionales son más rápidos y variados que Big Data.

• Big Data maneja grandes volúmenes, velocidad y variedad de datos, a diferencia de los datos tradicionales que son más pequeños y estructurados.

• Big Data solo se utiliza para datos numéricos y no para texto.

• Big Data se centra en datos estructurados y pequeños.

¿Qué es el análisis de datos en tiempo real?

• El análisis de datos en tiempo real es el proceso de inspeccionar y procesar datos a medida que se generan para tomar decisiones instantáneas.

• El análisis de datos en tiempo real es un proceso de almacenamiento de datos históricos.

• El análisis de datos en tiempo real se refiere a la recopilación de datos una vez al día.

• El análisis de datos en tiempo real implica la creación de informes semanales.

¿Qué papel juega la inteligencia artificial en Big Data?

• La inteligencia artificial no tiene relación con Big Data.

• La inteligencia artificial reemplaza completamente a los analistas de datos.

• La inteligencia artificial optimiza el análisis y la interpretación de Big Data.

• La inteligencia artificial solo se utiliza para almacenar datos.

¿Cuáles son los desafíos éticos asociados con Big Data?

• Mejora de la calidad de los datos

• Privacidad de los datos, consentimiento informado, discriminación algorítmica, seguridad de la información, transparencia.

• Aumento de la eficiencia en el procesamiento de datos

• Reducción de costos en almacenamiento de datos

¿Qué es el almacenamiento en la nube y cómo se relaciona con Big Data?

• Big Data se refiere solo a datos pequeños y manejables.

• El almacenamiento en la nube es exclusivo para aplicaciones de escritorio.

• El almacenamiento en la nube es un tipo de hardware físico.

• El almacenamiento en la nube es un servicio que permite guardar y gestionar datos en servidores remotos, facilitando el manejo de Big Data.

¿Cómo se puede aplicar Big Data en el sector salud?

• Análisis de datos clínicos y genómicos para mejorar diagnósticos y tratamientos.

• Implementación de Big Data en la contabilidad de clínicas.

• Análisis de datos de redes sociales para campañas de marketing en salud.

• Uso de Big Data para la gestión de recursos humanos en hospitales.

¿Qué es el machine learning y cómo se utiliza en Big Data?

• El machine learning es un tipo de hardware especializado.

• El machine learning es un método de almacenamiento de datos.

• El machine learning es una técnica que permite a las computadoras aprender de datos y se utiliza en Big Data para analizar, predecir y tomar decisiones a partir de grandes volúmenes de información.

• El machine learning se utiliza solo para juegos y entretenimiento.