Datos Masivos

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Susana Teniente

México

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Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	gerardo murillo 24 de Octubre de 2025	% 92	02:40
2	kevin 24 de Octubre de 2025	% 85	01:30

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Verbos irregulares en Inglés

Hélmer González Serrano

Colombia

(312)

Se presentan 10 preguntas, cada una con 4 opciones de respuesta. Seleccione la que considere correcta.
Brawl stars preguntas

Carlos Andrés Prieto Rodríguez

Colombia

(164)

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Cultura general española

Ernest Serret

España

(100)

Responde las siguientes preguntas
cuanto sabes de Futbol

hugo estay

Chile

(318)

este test esta basado en las diapositivas que pudimos ver con anterioridad, consta de 10 preguntas las cuales tienen alternativas para poder resolverlas.
Tipos de sintagmas (II)

idoia rubio

España

(945)

Actividades interactivas para reconocer los distintos tipos de sintagmas

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	Anónimo	%
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Datos MasivosVersión en línea Selecciona la respuesta correcta por Susana Teniente 1 ¿Qué define principalmente el concepto de Big Data? a Conjuntos de datos pequeños y fáciles de manejar. b Conjuntos de datos grandes que superan las capacidades tradicionales de procesamiento. c Solo datos numéricos estructurados. d Datos almacenados en un solo dispositivo. 2 ¿Cuáles son los “3 Vs” clásicos asociados con Big Data? a Volumen, Velocidad y Valor. b Volumen, Velocidad y Variedad c Valor, Veracidad y Volumen. d Velocidad, Veracidad y Visibilidad. 3 ¿Qué tecnología es comúnmente utilizada para el procesamiento distribuido en Big Data? a Microsoft Excel. b Hadoop. c SQL Server. d Adobe Photoshop. 4 En el contexto de Big Data, ¿qué significa “Variedad”? a La cantidad total de datos generados. b La diversidad de fuentes y formatos de datos, como texto, video e imágenes. c La velocidad a la que se procesan los datos. d El valor económico de los datos. 5 ¿Cuál es una aplicación común de Big Data en el sector de la salud? a Análisis de patrones de enfermedad para predecir epidemias. b Diseño de videojuegos. c Gestión de inventarios de supermercados. d Creación de redes sociales. 6 ¿Qué es MapReduce en el ecosistema de Big Data? a Un lenguaje de programación. b Un modelo de programación para procesar datos grandes en paralelo. c Un tipo de base de datos relacional. d Un software de visualización de datos. 7 ¿Por qué es importante la “Veracidad” en Big Data? a b c d Para variar los formatos de datos. 8 En Big Data, ¿qué desafío se relaciona con la privacidad de los datos? a La falta de almacenamiento. b El riesgo de violaciones de datos personales y cumplimiento de regulaciones como el RGPD. c La lentitud en el procesamiento. d La variedad de formatos. 9 ¿Cómo contribuye Big Data al marketing digital? a Personalizando campañas publicitarias basadas en el comportamiento del usuario. b Reduciendo la necesidad de investigación de mercado. c Eliminando la competencia en línea. d Limitando el acceso a datos de clientes. 10 ¿Qué es un “Data Lake” en el contexto de Big Data? a Un repositorio centralizado para almacenar datos en su formato original. b Un río de datos en flujo continuo. c Un tipo de base de datos relacional. d Un software de análisis estadístico. 11 ¿Cuál es la diferencia principal entre Big Data y Data Mining? a Big Data se enfoca en el volumen de datos, mientras que Data Mining extrae patrones de esos datos. b Son términos intercambiables. c Data Mining solo usa datos pequeños. d Big Data no involucra análisis. 12 ¿Cómo se relaciona el Internet de las Cosas (IoT) con Big Data? a IoT genera datos masivos que requieren procesamiento de Big Data. b IoT no produce datos. c Big Data no es aplicable a IoT. d IoT solo maneja datos estructurados. 13 En Big Data, ¿qué rol juega el Machine Learning? a Proporcionar predicciones y patrones a partir de datos grandes. b Solo almacenar datos. c Reducir la variedad de datos d Limitar el procesamiento en tiempo real. 14 ¿Cuál es un beneficio principal de Big Data para las empresas? a Mejora en la toma de decisiones basada en insights derivados de datos. b Reducción total de costos sin análisis. c Eliminación de la necesidad de tecnología. d Limitación del crecimiento empresarial.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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Datos MasivosVersión en línea

por Susana Teniente

¿Qué define principalmente el concepto de Big Data?

¿Cuáles son los “3 Vs” clásicos asociados con Big Data?

¿Qué tecnología es comúnmente utilizada para el procesamiento distribuido en Big Data?

En el contexto de Big Data, ¿qué significa “Variedad”?

¿Cuál es una aplicación común de Big Data en el sector de la salud?

¿Qué es MapReduce en el ecosistema de Big Data?

¿Por qué es importante la “Veracidad” en Big Data?

En Big Data, ¿qué desafío se relaciona con la privacidad de los datos?

¿Cómo contribuye Big Data al marketing digital?

¿Qué es un “Data Lake” en el contexto de Big Data?

¿Cuál es la diferencia principal entre Big Data y Data Mining?

¿Cómo se relaciona el Internet de las Cosas (IoT) con Big Data?

En Big Data, ¿qué rol juega el Machine Learning?

¿Cuál es un beneficio principal de Big Data para las empresas?