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BIG DATA

Total questions: 24

Worksheet time: 12mins

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1.

Gracias al nuevo mundo basado en los datos surgen nuevos roles, como lo son:

      

a)

El gurú de los Datos (Data Master), el Mago de los datos (Data Magician) y el Basurero de los datos (Data Rubbishian)

b)

Data Scientist (Científico de Datos), Data Engineer (Ingeniero de Datos), Data Architect (Arquitecto de datos)

2.

Los DATOS…

a)

    Son   hechos   sin   valor   o   significado   alguno que necesitan ser trabajados.

b)

Los datos vienen ya trabajados y no necesitan manipulación alguna, son objetivas.

3.

La INFORMACIÓN…

a)

        Es un conjunto de datos escogidos con significado, con un propósito, normalmente transformados.

b)

Son muchos datos trabajados, por lo tanto, dato e información son lo mismo.

4.

En Big Data, cuando hablamos de las 4V, conocemos que la más importante a fin de cuentas es…

a)

Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad. Da igual el valor si las gráficas y el panel son chulas.

b)

Valor

5.

Las 4v significan…

a)

Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad.

b)

Viralidad, Velocidad, Volatilidad. La cuarta es Valor.

6.

¿Es Big Data útil y super práctico para cualquiera?

a)

Indudablemente. Big Data siempre.

b)

Depende del contexto y del proyecto, del caso de uso y el desarrollo además del potencial beneficio frente a los gastos.

7.

Existen principalmente dos tipos de datos en el contexto de manipulación de los datos. En esencia, los datos se clasifican como…

a)

Estructurados o no estructurados

b)

Transformados y no transformados

8.

Cuando hablamos de Big Data y datos, a menudo, hablamos de las siglas ETL.

¿Qué significan?

a)

Extract, Transform, Load. Son las fases ordenadas dentro del ciclo de vida del dato dentro de un proyecto Big Data, para grandes volúmenes de datos.

b)

Enumerate, Trigger, Load. Son las siglas identificadas para analizar los datos y conocer cuándo actuar si hay errores.

9.

KPI significa…

a)

Key Process Intersect. Es la intersección del valor aportado, el negocio y los valores.

b)

Indicador de Rendimiento Clave. Se usa para construir cuadros de mandos y medir procesos operacionales.

10.

Propiedades interesantes, entre otras:

a)

Coherente, específico y medible.

b)

Coherente, de discurso contínuo y atemporal.

11.

Un Cuadro de Mandos es sinónimo de…

a)

Dashboard o Panel

b)

Motherboard o Placa Base

12.

Un Cuadro de Mandos nos vale para…

a)

Ver información en los paneles.

b)

Ahorrar tiempo y decidir mejor, es decir, ser mejores. Es una ayuda para decisiones estratégicas y procesos.

13.

Un dashboard se compone de…

a)

Varios KPI y gráficos.

b)

Varios gráficos y si eso, algún KPI.

14.

UBICUIDAD, por definición, es…

a)

La capacidad de estar siempre en cualquier parte.

b)

La capacidad de trabajar con internet donde sea.

15.

Existen muchísimas herramientas para trabajar de manera gratuita gracias a la computación y los datos a cambio. Un claro ejemplo de esto es…

a)

Starbucks o Glovoo!

b)

GOOGLE

16.

Programación es…

a)

  La habilidad de interactuar con el ordenador para hacerle cambiar el comportamiento.

b)

Una serie de instrucciones o sentencias para resolver un reto con un orden específico.

17.

Python es un lenguaje de tipado débil, por lo que, …

a)

Es muy fácil entender e intuir sin tener nociones.

b)

No es un lenguaje adaptado para ser ejecutado en el ensamblador. Necesita reforzar las librerías.

18.

En Bases de Datos o BBDD, principalmente existen los lenguajes de manipulación y consulta. Un ejemplo de esto es…

a)

QWE

b)

RTY

c)

SQL

19.

Las siglas ETL hacen referencia a …

a)

Extrapolate, Trigger, Load.

b)

Extract, Transform, Load.

20.

Si quisiéramos diferenciar los sistemas OLAP y OLTP, es clave resaltar que…

a)

OLAP busca análisis y OLTP busca ejecutar transacciones.

b)

OLAP y OLTP son lo mismo. Sólo que tiene módulos avanzados de programación

21.

Tipos de BBDD noSQL:

a)

Existen las Clave-Valor, Documentales y de grafos.

b)

Existen las Documentales, Hexadecimales y Binarias.

22.

Big Data es...

a)

Un conjunto de técnicas que surgen para dar respuesta al gran volumen

b)

Un conjunto de técnicas que surgen para dar respuesta al gran volumen de datos, ya sea en Tiempo Real o en procesamiento por lotes offline (Batch Processing)

23.

El enfoque de programar contra las Bases de Datos es...

a)

Ejecutar instrucciones y operar contra almacenar datos

b)

        Formular para operar después

24.

Machine Learning es sinónimo de IA:

a)

Verdadero.

b)

Falso. Es un conjunto de técnicas, pero la IA es mucho más que eso.