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Cards in this deck (14)
- 1¿Qué es el Big Data y por qué es importante en la actualidad?El Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que son difíciles de procesar con herramientas tradicionales. Es importante porque permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos.
- 2¿Cuáles son las 5 V's del Big Data?Volumen: Cantidad masiva de datos
Velocidad: Rapidez con la que se generan y procesan los datos
Variedad: Diferentes tipos de datos
Veracidad: Calidad y confiabilidad de los datos
Valor: Utilidad de los datos para generar insights - 3¿Qué tipos de datos se consideran dentro del Big Data (estructurados, no estructurados, semiestructurados)?Estructurados: Datos organizados en tablas
No estructurados: Datos sin formato definido
Semiestructurados: Datos con cierta organización, pero sin esquema fijo - 4¿Cómo se almacenan y procesan grandes volúmenes de datos en Big Data?Se utilizan tecnologías como Hadoop para almacenar datos distribuidos en clusters y Apache Spark para procesarlos de manera rápida y eficiente. También se usan bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra.
- 5¿Qué papel juega Hadoop en el ecosistema del Big Data?Hadoop es un framework de código abierto que permite almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. Su componente principal, HDFS (Hadoop Distributed File System), almacena datos en múltiples servidores, mientras que MapReduce procesa esos datos en paralelo.
- 6¿Cuáles son las diferencias entre Big Data y las bases de datos tradicionales?Big Data: Maneja grandes volúmenes de datos no estructurados, usa tecnologías distribuidas (Hadoop, Spark) y es escalable.
Bases de datos tradicionales: Manejan datos estructurados, usan SQL y están limitadas en escalabilidad y capacidad de procesamiento. - 7¿Qué es Apache Spark y cómo se utiliza en el procesamiento de Big Data?Apache Spark es un motor de procesamiento de datos en memoria que permite analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida. Es más eficiente que MapReduce y se usa para tareas como machine learning, procesamiento en tiempo real y análisis de datos.
- 8¿Cómo se aplica el Big Data en el ámbito de los negocios y el marketing?Analizar tendencias de mercado.
Personalizar campañas de marketing.
Optimizar la cadena de suministro.
Predecir comportamientos de clientes. - 9¿Qué desafíos presenta el Big Data en términos de privacidad y seguridad?Protección de datos personales.
Cumplimiento de regulaciones como el GDPR.
Prevención de ciberataques y filtraciones de datos.
Garantizar la veracidad y calidad de los datos. - 10¿Qué herramientas de visualización de datos son comunes en el análisis de Big Data?Tableau: Para crear visualizaciones interactivas.
Power BI: Para análisis y reportes.
Python (Matplotlib, Seaborn): Para visualizaciones personalizadas.
QlikView: Para análisis de datos en tiempo real. - 11¿Cómo se utiliza el Big Data en la industria de la salud?Diagnósticos predictivos.
Investigación médica y desarrollo de fármacos.
Monitoreo de pacientes en tiempo real.
Optimización de recursos hospitalarios. - 12¿Qué es el machine learning y cómo se relaciona con el Big Data?El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos. Se relaciona con el Big Data porque requiere grandes volúmenes de datos para entrenar modelos predictivos y mejorar su precisión.
- 13¿Qué papel juega el Internet de las cosas (IoT) en la generación de Big Data?El IoT genera grandes cantidades de datos a través de dispositivos conectados (sensores, wearables, cámaras). Estos datos se utilizan para análisis en tiempo real, automatización y toma de decisiones.
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- Flashcards on Untitled, created by Marcos Gaudencio Varillas Bruno on 21/02/2025.
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- Marcos Gaudencio Varillas Bruno
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