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Big Data Tema 1 Introducción al big data en la educación

Adriana Marzuca 20 preguntas 5,0 (2 valoraciones)

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Este test tiene tipos de pregunta que se abren en el reproductor de siempre.

Preguntas del test (20)

  1. 1El concepto de Big Data fue introducido por primera vez por Roger Magoulas de O’Reilly en 2005
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  2. 2En 2005, las tres V de Big Data eran: volumen, velocidad y variedad. Sin embargo, con la evolución en el tiempo, el uso y el procesamiento de los mismos se ha establecido que estos datos deben tener otras características que son:
    1. AVeracidad
    2. BVisualización
    3. CValor
    4. DVariabilidad
  3. 3Una de las V's de Big Data es la Variedad. Pueden haber datos estructurados y no estructurados. .

    Los estructurados son aquellos que están encorsetados en una estructura definida, se dispone de los mismos datos para todos los elementos, por ejemplo, en una base de datos de empleados (nombre, edad, titulación, años de servicio, etc.).

    Los datos no estructurados son aquellos que no tienen una estructura definida, como pueden ser imágenes, vídeos o ficheros de sonido.
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  4. 4De las 7 V's de Big Data:
    [blank_start]Volumen[blank_end]: hace alusión a la gran producción de datos a nivel mundial. [blank_start]Velocidad:[blank_end] hace referencia a la rapidez con la que se dispone de los datos donde sea y cuando sea (anytime-anywhere).
    [blank_start]Variedad[blank_end]: los datos provienen de diferentes fuentes y pueden ser estructurados o no estructurados.
    [blank_start]Veracidad[blank_end]: los datos deben ser reales, deben corresponder con lo que señalan que son y no con datos falsos.
    [blank_start]Valor[blank_end]: toda la producción y procesamiento de datos, los análisis y decisiones deben conducir a acciones que repercutan positivamente en la sociedad, en las organizaciones o instituciones que las procesan.
    [blank_start]Variabilidad[blank_end]: Se refiere a la variación que pueden tener los datos, los cambios que experimentan y que impactan en la homogeneización de los mismos, así como las posibilidades de predicción.
    [blank_start]Visualización[blank_end]: característica definitoria de los grandes datos.
    1. AVolumen
    2. BVariedad
    3. CVariedad
    4. DValor
    5. EVeracidad
    6. FValor
    7. GValor
    8. HVariabilidad
    9. IVariabilidad
    10. JVisualización
    11. KVisualización
    12. LVolumen
    13. MVeracidad
    14. NVolumen
    15. OVisualización
    16. PVariedad
    17. QVariedad
    18. RVariedad
    19. SVelocidad
    20. TVariabilidad
    21. UValor
  5. 5Hablando de tipo de datos: Hay datos [blank_start]públicos[blank_end] que son los que tienen los gobiernos, ayuntamientos, comunidades. Hay otros datos que son [blank_start]privados[blank_end], fruto de transacciones comerciales, telefonía móvil, etc. Están los datos [blank_start]data exhaust[blank_end] que son los datos ambientales que se recogen de forma pasiva. No olvidemos los datos [blank_start]comunitarios[blank_end] , esos se producen principalmente en redes sociales, contenidos generados por el usuario, etc. Y están los datos [blank_start]Self-quantification data[blank_end] que son los proporcionados por los individuos al cuantificar sus comportamientos y acciones, como por ejemplo los cuantificados en las pulsaciones durante la realización de un ejercicio físico.
    1. Apúblicos
    2. Bprivados
    3. Cdata exhaust
    4. Dcomunitarios
    5. ESelf-quantification data
  6. 6Big Data no trata solo el término de dato, sino que también está relacionada con las técnicas que pueden mejorar el manejo de las 7 V para que incrementen su valor. Estas V implican que exista un tratamiento de los datos enfocándose en distintos aspectos.
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  7. 7Indica el orden correcto para el tratamiento de la información:
    1. ABúsqueda, Captura, Almacenamiento, Visualización, Compartir
    2. BCaptura, Almacenamiento, Búsqueda, Compartir, Visualización
    3. CVisualización, Captura, Búsqueda, Compartir, Almacenamiento
    4. DCaptura, Búsqueda, Almacenamiento, Compartir, Visualización
  8. 8Rellena el esquema de transformación de datos de manera correcta.Imagen de la pregunta 8
    1. AOrganización
    2. BDatos sin procesar
    3. CAnálisis (Data Mining)
    4. DResultados del análisis
    5. ECaptura
    6. FIntegración
    7. GCaptura
    8. HOrganización
    9. IAnálisis (Data Mining)
    10. JDatos sin procesar
    11. KResultados del análisis
    12. LOrganización
    13. MIntegración
    14. NOrganización
    15. OCaptura
    16. PAnálisis (Data Mining)
    17. QCaptura
    18. RIntegración
    19. SIntegración
    20. TResultados del análisis
    21. UOrganización
  9. 9Las tecnologías de Big Data abarcan dos grandes tipos de campos: el campo operacional y el campo analítico, en ciertos ámbitos también denominados tecnologías operacionales y tecnologías de la información.
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  10. 10Las exigencias que demandan cada una de estas herramientas (operacionales y analíticas) son IGUALES.
    1. AVerdadero
    2. BFalso

Información

Descripción
(Tema 1 Introducción al big data en la educación) BigData Test sobre Big Data Tema 1 Introducción al big data en la educación, creado por Adriana Marzuca el 25/08/2020.
Idioma
Español
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