Evaluación de datos

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Datos 2.0

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Lucia Sánchez Ouviña

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1	Lucia Sánchez Ouviña 21 de Abril de 2026	% 100	05:28

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Evaluación de datosVersión en línea Datos 2.0 por Lucia Sánchez Ouviña 1 ¿Qué papel tiene la estadística en la ciencia de datos? a Tomar decisiones bajo incertidumbre. b Eliminar datos innecesarios c Sustituir la inteligencia artificial d Diseñar los sensores de recopilación. 2 ¿Cuál es una aplicación de la minería de datos en la industria financiera? a Detección de fraudes b Predicción del clima c Análisis de imágenes médicas d Personalización del contenido en redes sociales 3 ¿Por qué es importante la limpieza de los datos en big data? a Para que sean fiables y útiles b Para poder venderlos. c Para cumplir las normativas de privacidad d Para que ocupen menos espacio. 4 Verdadero o falso: "Los datos necesitan ser eliminados al final de su ciclo de vida" a Falso b Verdadero c d 5 ¿Cuál de estas NO es una característica de la cloud computing? a Procesamiento físico en local b Rápida elasticidad c Agrupación de recursos d Autoservicio bajo demanda 6 ¿Qué ocurre si no se eliminan datos al final de su ciclo de vida? a Ocupan recursos innecesarios b Se reutilizan automáticamente c Se transforman en información útil d Se vuelven más valiosos 7 ¿Qué característica de la nube implica que los recursos se adapten al volumen de uso? a Elasticidad b Transparencia c Validación d Accesibilidad 8 ¿Qué es un ecosistema de datos? a Un entorno en el que interactúan elementos que producen y gestionan datos. b Un programa que permite visualizar la información de una empresa c Un grupo de usuarios conectados entre sí para compartir informes d Un conjunto de sensores que recolectan datos automáticamente. 9 ¿Qué programa de hoja de cálculo permite trabajar en tiempo real de forma colaborativa? a Google Sheets b Excel Offline c Tableau d Power BI 10 ¿Qué permite el análisis descriptivo? a Conocer el estado actual a partir del análisis histórico. b Predecir el futuro de una empresa. c Detectar errores automáticamente. d Saber qué decisiones tomar. 11 ¿Qué se entiende por veracidad en el contexto del big data? a Que los datos estén limpios, sin errores y sean coherentes. b Que provengan siempre de redes seguras. c Que todos los datos sean positivos. d Que los datos tengan valor histórico. 12 ¿Qué diferencia existe entre el ciclo de vida de los datos y la ingeniería de datos? a El ciclo de vida se centra en la existencia del dato; la ingeniería, en su explotación para responder preguntas. b Son exactamente iguales. c Ninguna, son sinónimos. d La ingeniería se basa en la infraestructura 13 ¿Qué permite el análisis de datos a una empresa? a Tomar decisiones informadas y anticiparse. b Disminuir su dependencia tecnológica. c Eliminar la necesidad de clientes. d Operar sin necesidad de trabajadores 14 ¿Cuál de estas etapas NO forma parte del ciclo de vida de los datos? a Visualización. b Creación. c Desarrollo d Evolución. 15 ¿Qué tecnología permite procesar datos sin estructura? Escoge una o varias respuestas a Deep learning b Hoja de cálculo c Lenguaje SQL d 16 ¿Qué se busca al gestionar adecuadamente el ciclo de vida de los datos? a Optimizar su uso y minimizar errores. b Clasificar los datos por tamaño. c Reducir los costes de producción. d Eliminar toda la información no útil en tiempo real.

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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¿Qué papel tiene la estadística en la ciencia de datos?

¿Cuál es una aplicación de la minería de datos en la industria financiera?

¿Por qué es importante la limpieza de los datos en big data?

Verdadero o falso: "Los datos necesitan ser eliminados al final de su ciclo de vida"

¿Cuál de estas NO es una característica de la cloud computing?

¿Qué ocurre si no se eliminan datos al final de su ciclo de vida?

¿Qué característica de la nube implica que los recursos se adapten al volumen de uso?

¿Qué es un ecosistema de datos?

¿Qué programa de hoja de cálculo permite trabajar en tiempo real de forma colaborativa?

¿Qué permite el análisis descriptivo?

¿Qué se entiende por veracidad en el contexto del big data?

¿Qué diferencia existe entre el ciclo de vida de los datos y la ingeniería de datos?

¿Qué permite el análisis de datos a una empresa?

¿Cuál de estas etapas NO forma parte del ciclo de vida de los datos?

¿Qué tecnología permite procesar datos sin estructura?

Escoge una o varias respuestas

¿Qué se busca al gestionar adecuadamente el ciclo de vida de los datos?