Flashcards

conceptos

ELIA GARCIA GARCIA Spanish 42 cards

Cards in this deck (42)

1—Extensos conjuntos de datos, requiere de volumen, variedad, velocidad y / o variabilidad. Arquitectura escalable para un almacenamiento manipulación y análisis de datos.
2—Ingeniería de big data.
Disciplina para la ingeniería de sistemas escalables para el procesamiento intensivo de datos.
3—Paradigma de big data.
Distribución de sistemas de datos a través de acoplados horizontalmente, para la escalabilidad necesaria para el procesamiento eficiente de conjuntos de datos.
4—Se refiere a un sistema, que incluye políticas, personas, prácticas y tecnologías, necesarias para garantizar la gestión de datos dentro de una organización.
5—Ciclo de vida.
Conjunto de procesos que está guiado por la necesidad organizacional de transformar datos brutos en conocimiento procesable.
Recopilación, preparación, análisis, visualización y acceso.
6—Se refiere al procesamiento de datos que ocurre en la ubicación del almacenamiento de datos.
7—Es la metodología para la síntesis de conocimiento útil directamente de los datos a través de un proceso de descubrimiento o de formulación de hipótesis y prueba de hipótesis.
8—Es el profesional que, ante enormes bases de datos, la mayor parte de ellos desestructurados, aplica sobre ellas sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística para recopilar, extraer y procesar información relevante que contienen.
9—Es un sistema informático en el que los componentes ubicados en computadoras en red comunicar y coordinar sus acciones pasando mensajes
10—Es una base de datos que está físicamente descentralizada y manejada por una administración de base de datos sistema de manera que proporcione al usuario una vista lógicamente centralizada de la base de datos.
11—Los sistemas de archivos distribuidos contienen conjuntos de datos de múltiples estructuras (objetos) que se distribuyen en nodos informáticos del grupo o grupos de servidores.
12—La extensibilidad es la capacidad de agregar o modificar herramientas existentes para nuevos dominios.
13—Fabric representa la presencia de actividades y componentes en todo un sistema informático.
14—La tolerancia a fallas es la capacidad de un sistema para continuar funcionando cuando falla un componente del sistema.
15—Un sistema de base de datos federada es un tipo de sistema de gestión de metabase de datos, que mapea de forma transparente múltiples sistemas de bases de datos autónomos en una sola base de datos cohesiva.
16—Un científico de datos horizontal es un generalista que comprende lo suficiente de las múltiples disciplinas sobre la misión, necesidad o procesos de dominio que produjeron los datos, matemáticas y estadísticas, y ciencias de la computación (o software e ingeniería de sistemas).
17—Horizontal scaling está aumentando la capacidad de producción mediante la adición de contribuciones recursos.
18—Integration es el acto o proceso que combina más de un elemento o que produce una identificación única para entidad, objeto, calidad o concepto.
19—La interoperabilidad es la capacidad de las herramientas para trabajar juntas en la ejecución, la comunicación y el intercambio de datos bajo condiciones específicas.
20—Latency refiere al retraso en el procesamiento o en la disponibilidad.
21—MapReduce es la técnica que permite que las consultas se ejecuten en nodos de datos distribuidos.
22—El procesamiento masivo en paralelo Massively parallel processing (MPP) se refiere a una multitud de procesadores individuales que trabajan en paralelo ejecutar un programa en particular.
23—Metadata son datos empleados para anotar otros datos con información descriptiva, posiblemente incluyendo su descripciones de datos, datos sobre la propiedad de los datos, rutas de acceso, derechos de acceso y volatilidad de los datos.
24—Los modelos no relacionales, Non-relational models, frecuentemente denominados NoSQL, se refieren a modelos de datos lógicos que no siguen álgebra relacional para el almacenamiento y manipulación de datos.
25—Resource negotiation consta de capacidades de gestión de datos integradas que brindan el soporte necesario funciones, como gestión de operaciones, integración del flujo de trabajo, seguridad, gobernanza, soporte para modelos de procesamiento adicionales y controles para entornos de múltiples inquilinos, que brindan una mayor disponibilidad y aplicaciones de menor latencia.
26—La reutilización es la capacidad de volver a aplicar una entidad o acciones para un propósito diferente o lograr un objetivo diferente que la intención original.
27—Schema on read es la aplicación de un esquema de datos a través de pasos de preparación como transformaciones, limpieza e integración en el momento en que se leen los datos de la base de datos.
28—Los sistemas de archivos de disco compartido Shared-disk file systems, como las redes de área de almacenamiento (SAN) y el almacenamiento conectado a la red (NAS), utilizan un solo grupo de almacenamiento, al que se accede desde múltiples recursos informáticos.
29—Small Data se refiere a los límites en el tamaño de los conjuntos de datos que los analistas pueden evaluar y comprender por completo.
30—SQL es el estándar de lenguaje de consulta SQL utilizado para consultar bases de datos relacionales.
31—Structured data Los datos estructurados son datos que tienen un modelo de datos predefinido o están organizados de una manera predefinida.
32—Unstructured data Los datos no estructurados son datos que no tienen un modelo de datos predefinido o que no están organizados en un modelo predefinido camino.
33—La validez se refiere a la idoneidad de los datos para su uso previsto.
34—El valor se refiere a la riqueza inherente, económica y social, incluida en cualquier conjunto de datos.
35—La variabilidad se refiere a cambios en el conjunto de datos, ya sea la tasa de flujo de datos, el formato / estructura, la semántica y / o la calidad que impactan en la aplicación de análisis.
36—La variedad se refiere a datos de múltiples repositorios, dominios o tipos.
37—La velocidad se refiere a la tasa de flujo de datos.
38—La veracidad se refiere a la exactitud de los datos.
39—Un científico de datos vertical- Vertical Data Scientist, es un experto en la materia en disciplinas específicas involucradas en los datos generales proceso científico.
40—Vertical scaling escalado vertical (también conocido como optimización) es la actividad para aumentar el rendimiento del procesamiento de datos a través de mejoras en algoritmos, procesadores, memoria, almacenamiento o conectividad.
41—La volatilidad se refiere a la tendencia de las estructuras de datos a cambiar con el tiempo.
42—El volumen se refiere al tamaño del conjunto de datos