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Preguntas sobre Ingeniería de Datos

Total questions: 23

Worksheet time: 12mins

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1.

¿Por qué se le llama al ingeniero de datos el “arquitecto invisible de la información”?

a)

Porque trabaja siempre en segundo plano

b)

Porque convierte el caos de la información en conocimiento útil

c)

Porque diseña solo bases de datos relacionales

d)

Porque se dedica exclusivamente a la seguridad

2.

¿Cuál de estas es una función principal de un ingeniero de datos?

a)

Gestión de infraestructura

b)

Creación de pipelines

c)

Calidad y seguridad de datos

d)

Todas las anteriores

3.

¿Con qué perfiles profesionales suele colaborar un ingeniero de datos?

a)

Científicos de datos, analistas de negocio y desarrolladores

b)

Únicamente con administradores de bases de datos

c)

Solo con equipos de marketing

d)

Con diseñadores gráficos

4.

¿Qué lenguaje es más versátil para ETL y machine learning?

a)

R

b)

Python

c)

Scala

d)

SQL

5.

¿Qué framework permite procesamiento distribuido en memoria a gran escala?

a)

Hadoop

b)

Apache Kafka

c)

Apache Spark

d)

PostgreSQL

6.

¿Qué metodología describe la extracción, transformación y carga de datos?

a)

CI/CD

b)

ETL/ELT

c)

Scrum

d)

Data Mesh

7.

¿Cuál es la principal diferencia entre datos estructurados y semi-estructurados?

a)

Los estructurados siempre están en archivos JSON

b)

Los semi-estructurados no tienen ninguna organización

c)

Los estructurados tienen un formato tabular rígido y los semi-estructurados esquemas flexibles

d)

Los semi-estructurados requieren bases de datos relacionales

8.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de dato semi-estructurado?

a)

Registros de ventas en SQL

b)

JSON de una API

c)

Video en YouTube

d)

Texto libre en un correo electrónico

9.

Aproximadamente, ¿qué porcentaje de la información empresarial corresponde a datos no estructurados?

a)

20%

b)

40%

c)

60%

d)

80%

10.

¿En qué casos es más recomendable un Data Warehouse que un Data Lake?

a)

Para análisis exploratorio y machine learning

b)

Para reportes financieros y dashboards ejecutivos

c)

Para almacenamiento de imágenes y videos

d)

Para logs de servidores sin procesar

11.

¿Qué ventaja principal ofrece el enfoque schema-on-read en un Data Lake?

a)

Define la estructura de los datos al momento de consulta

b)

Obliga a definir el esquema antes de almacenar

c)

Aumenta el costo del almacenamiento

d)

Requiere transformación previa de datos

12.

Menciona una tecnología clave usada en los Data Lakehouse:

a)

MongoDB

b)

Redis

c)

Delta Lake

d)

MySQL

13.

¿Qué tipo de base de datos garantiza transacciones ACID e integridad referencial?

a)

NoSQL

b)

Relacionales (SQL)

c)

Grafos

d)

Columnar

14.

¿Qué tipo de base de datos NoSQL es más adecuada para almacenar relaciones complejas como redes sociales?

a)

Documentales

b)

Grafos

c)

Clave-valor

d)

Columnar

15.

¿Cuál es la diferencia principal entre bases de datos relacionales y NoSQL?

a)

SQL es más rápido en todos los casos

b)

NoSQL no permite consultas complejas

c)

SQL tiene esquemas fijos y NoSQL esquemas flexibles

d)

NoSQL no puede escalar horizontalmente

16.

¿Qué servicio de Azure permite la orquestación de pipelines de datos?

a)

Azure Synapse Analytics

b)

Azure Data Factory

c)

Azure Databricks

d)

Microsoft Fabric

17.

¿Qué servicio de Google Cloud es un data warehouse serverless con machine learning integrado?

a)

BigQuery

b)

Cloud Dataflow

c)

Cloud Pub/Sub

d)

Cloud SQL

18.

¿Qué herramienta de AWS permite ejecutar clusters gestionados de Hadoop y Spark?

a)

AWS Glue

b)

Amazon Redshift

c)

AWS EMR

d)

DynamoDB

19.

¿Qué herramienta open source usa DAGs para definir workflows como código?

a)

dbt

b)

Apache Airflow

c)

Delta Lake

d)

Apache Kafka

20.

¿Qué capa open source permite transacciones ACID sobre data lakes?

a)

MongoDB

b)

Delta Lake

c)

Redis

d)

CouchDB

21.

¿Qué tendencia emergente propone arquitecturas descentralizadas y domain-driven?

a)

Data Mesh

b)

Edge Computing

c)

Machine Learning Ops

d)

Sustainability

22.

¿Por qué la sostenibilidad es relevante en la ingeniería de datos?

a)

Porque reduce el consumo energético en data centers

b)

Porque acelera las consultas SQL

c)

Porque disminuye el costo del software

d)

Porque evita el vendor lock-in

23.

Según el documento, ¿qué papel cumple el ingeniero de datos respecto a los datos como “nuevo petróleo”?

a)

Es quien los extrae de la fuente

b)

Es quien los refina para generar valor

c)

Es quien los compra y vende

d)

Es quien los archiva sin transformación