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CONVOCATORIA BD2

Total questions: 8

Worksheet time: 19mins

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1.

¿Que es la Minería de Datos?

a)

La migración de datos es el proceso mediante el cual realizamos una transferencia de archivos temporales de unos sistemas de almacenamiento de datos a otros, de unos formatos de datos a otros o entre diferentes sistemas informáticos.

b)

La migración de datos es el proceso mediante el cual realizamos una transferencia de datos de unos sistemas de almacenamiento de datos a otros, de unos formatos de datos a otros o entre diferentes sistemas informáticos.

c)

La migración de datos es la herramientas en el cual realizamos una estructura relacional de base de datos de unos formatos de datos a otros o entre diferentes sistemas informáticos.

2.

Fases de un proceso ETL

a)

EXTRACION,TRANSFORMACION Y CARGA

b)

ENVIAR,TRANSFERIR Y LOCALIZAR

c)

ENCAPSULAR,TRUNCAR Y LUTEAR

3.

¿Qué es un DataWarehouse?

a)

Es una colección de información organizada de forma que un programa de ordenador pueda seleccionar rápidamente los fragmentos de datos que necesite

b)

Consiste en realizar una disposición de los datos en vectores para permitir un análisis rápido. Estos vectores son llamados cubos. Disponer los datos en cubos evita una limitación de las bases de datos relacionales,

c)

Es una base de datos que se caracteriza por enviar y depurar la información para luego almacenarl, en cual no permite el análisis de la información desde distintos puntos de vista.

d)

Es una base de datos que se caracteriza por integrar y depurar la información para luego procesarla, permitiendo el análisis de la información desde distintos puntos de vista.

4.

Características de un Datawarehouse

(a)  

5.

Tipo de modelos de un datawarehouse

a)

Modelo de estrella, Modelo Copo de nieve

b)

Modelo de cometa, Modelo Copo de nieve

c)

Modelo de bus de datos , Modelo Estrella

d)

Modelo datos , Modelo de consultas

6.

Tipo de Algoritmo Avanzados

a)

Clustering

Regresión Logística

Bayes Naive

Red Neuronal

Asociación de Patrones

Series de Tiempo

Secuencia de Clústeres

Regresión Lineal

Árbol de Decisión

b)

Árbol de Desernir

Clustering

Regresión Logística

Bayes Naive

Red de Sos

Asociación de Patrones

Series de Tiempo

Secuencia de Clústeres

Regresión Lineal

c)

Árbol de Desernir

Clustering

Regresión Logística

Bayes Naive

Red de Sos

Asociación de Patrones

Series de Tiempo

Secuencia de Clústeres

Regresión Lineal

d)

Clustering

Regresión Logística

Bayes Naive

Red Neuronal

Asociación de Algoritmos de programacion

Series de Tiempo

Secuencia de Clústeres

Regresión Lineal

Árbol de Decisiónes drasticas

7.

Explicar el siguiente grafico de forma secuencial como funciona el BI

4 lines
8.

En general, los sistemas OLAP deben:

a)

No Soportar requerimientos complejos de análisis. Analizar

datos desde diferentes perspectivas. Soportar análisis complejos contra un volumen ingente de datos.

b)

Soportar requerimientos complejos de análisis. Analizar

datos desde diferentes perspectivas. no Soportar análisis yo procesamientos complejos contra un volumen ingente de datos.

c)

Soportar requerimientos complejos de análisis. Analizar

datos desde diferentes perspectivas. Soportar análisis complejos contra un volumen ingente de datos.