Desafío de Big Data y AprendizajeVersión en línea Pon a prueba tus conocimientos sobre Big Data, minería de datos y learning analytics. por Min 1 ¿Qué es Big Data? a Un lenguaje de programación b Conjunto de datos tan grandes que requieren tecnologías especiales para su procesamiento. c Un tipo de software d Una base de datos pequeña 2 ¿Cuál es el objetivo de la minería de datos? a Crear bases de datos b Descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos. c Aumentar el almacenamiento d Eliminar datos innecesarios 3 ¿Qué se entiende por learning analytics? a Un tipo de análisis financiero b El uso de datos para mejorar el aprendizaje y la enseñanza. c Un software de gestión escolar d Una técnica de marketing 4 ¿Cuál de las siguientes es una característica de Big Data? a Facilidad, rapidez y seguridad b Volumen, variedad y velocidad. c Costo, complejidad y simplicidad d Tamaño, forma y color 5 ¿Qué herramienta se utiliza comúnmente en minería de datos? a Editores de texto b Navegadores web c Hojas de cálculo d Algoritmos de aprendizaje automático. 6 ¿Qué tipo de datos se analiza en learning analytics? a Datos de ventas b Datos de redes sociales c Datos de rendimiento y comportamiento de los estudiantes. d Datos financieros 7 ¿Qué significa la 'variedad' en Big Data? a La diversidad de tipos de datos que se pueden procesar. b La velocidad de procesamiento c La calidad de los datos d La cantidad de datos 8 ¿Qué es un 'dataset' en minería de datos? a Un algoritmo b Un conjunto de datos que se utiliza para análisis. c Un informe d Un tipo de software 9 ¿Cuál es un beneficio de learning analytics? a Aumentar el costo de educación b Reducir el número de estudiantes c Personalizar la educación según las necesidades del estudiante. d Eliminar cursos 10 ¿Qué papel juega la visualización de datos en Big Data? a Elimina datos irrelevantes b Reduce la cantidad de datos c Aumenta la complejidad d Facilita la comprensión de patrones y tendencias.
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