Conceptos esenciales de datos, Big Data y Cloud Computing: preguntas y respuestas

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Resumen

Este documento reúne preguntas y respuestas sobre el tratamiento de datos, sus etapas y herramientas, y los conceptos clave del Big Data, como el volumen, la variedad y los tipos de datos estructurados y no estructurados. También recoge el análisis de datos (predictivo, descriptivo y Machine Learning) y las bases del Cloud Computing. Es útil para repasar la terminología básica de la informática de datos.

Puntos clave

  • El análisis de datos recopila, transforma y organiza los datos para obtener conclusiones.
  • Los datos estructurados se guardan en bases de datos relacionales (SQL); los no estructurados, en bases de datos no relacionales (NoSQL).
  • El volumen del Big Data se gestiona recurriendo a nubes o proveedores de servicios como Google Cloud.
  • El análisis predictivo sirve para saber si un producto va a funcionar o no; el descriptivo plantea indicadores clave de rendimiento (KPI).
  • Cloud Computing es un modelo de acceso de red cómodo y bajo demanda a recursos informáticos configurables compartidos.
  • Las características del Cloud Computing son el autoservicio bajo demanda, el amplio acceso a la red, las agrupaciones de recursos, la rápida elasticidad y el servicio a medida.
  • Los tipos de información son cuantitativa o numérica, cualitativa nominal y cualitativa ordinal.

Ponte a prueba

Fundamentos del Proceso de Datos

Etapas y Herramientas en el Tratamiento de Datos

Preparación y Cronograma

En la etapa de preparación del proceso de datos, ¿cómo se marca el tiempo? Mediante un cronograma.

Minería de Datos en la Industria

Comenta un escenario en el que se pueda utilizar la minería de datos en el sector de las fábricas: En la detección oportuna del mal funcionamiento y la necesidad de mantenimiento de los equipos de fabricación.

Compartir Hallazgos en Recursos Humanos

¿En qué consiste la etapa de compartir en una empresa de recursos humanos? Los analistas comparten sus hallazgos y recomendaciones con los coordinadores y los gerentes de la compañía.

Obtención de Información sobre Clientes

¿A qué se refiere la obtención de información sobre los clientes? Reconocer las necesidades de la clientela es esencial para que cualquier empresa prospere.

Herramientas de Visualización

¿Qué representan las herramientas de visualización? Representan información de manera gráfica: gráficos, mapas, estadísticas.

Aplicación Líder de Hojas de Cálculo

¿Qué aplicación de hojas de cálculo es líder en el mercado? Microsoft Excel.

Conceptos Clave de Big Data

Características del Big Data

Volumen de Datos

¿A qué se recurre en la característica del volumen para gestionar todos los datos? Se recurre a nubes o proveedores de servicios como Google Cloud.

Archivado de Big Data

Concepto de la característica Archivado de Big Data: Se archivan una vez que no son necesarios durante un tiempo por razones de seguridad.

Etapa de Utilización

La etapa de utilización: Se gestiona el modo en que se cuidan y almacenan los datos.

Variedad de Datos

¿Qué es la Variedad? Hace referencia a los distintos tipos de datos y a cómo procesarlos y extraerlos para obtener información de calidad.

Obtención de Valor de los Datos

Se puede obtener valor de los datos de estos modos, define uno: Desarrollando la próxima generación de productos y servicios.

Tipos de Datos: Estructurados y No Estructurados

Diferencia entre datos estructurados y datos no estructurados:

  • Los datos estructurados son aquellos que se guardan en bases de datos relacionales, también conocidos como SQL.
  • Los datos no estructurados son los datos que se guardan en bases de datos no relacionales, también conocidos como NoSQL.

Análisis de Datos y Cloud Computing

Tipos de Análisis de Datos

Análisis Predictivo

¿Para qué se emplea el análisis predictivo? Para saber si un producto va a funcionar o no.

Machine Learning

¿Para qué se usa el Machine Learning? Si se quieren automatizar muchas decisiones con incertidumbre.

Análisis Descriptivo

¿Qué se plantea en el análisis descriptivo? Se plantean unos indicadores clave de rendimiento (KPI).

Definición de Análisis de Datos

¿Qué es el análisis de datos? Se encarga de recopilar, transformar y organizar los datos para obtener conclusiones.

Conceptos de Cloud Computing

Definición de la Nube

La nube es... un lugar donde mantener los datos en línea y permite acceder a ellos mediante internet, ya que es una localización virtual.

Definición de Cloud Computing

¿Cómo se define Cloud Computing? Se define como un modelo que permite un acceso de red cómodo y bajo demanda a un conjunto compartido de recursos informáticos configurables que se pueden aprovisionar y lanzar con mínimo esfuerzo.

Características de Cloud Computing

¿Cuáles son las características de Cloud Computing?

  • Autoservicio bajo demanda
  • Amplio acceso a la red
  • Agrupaciones de recursos
  • Rápida elasticidad
  • Servicio a medida

Información y Datos: Conceptos Fundamentales

Definiciones Clave

Información

Define información: Salida de datos que han sido procesados y transmitidos a otros sistemas, otros empleados u otros elementos en la cadena.

Datos Públicos

Define datos públicos: Tienen una nula o pequeña categoría de control de seguridad en cuanto a su divulgación, modificación o borrado. Por ejemplo, la publicación en redes sociales, prensa...

Funciones y Presentación de Datos

Funciones de los Analistas de Datos

¿Qué otras funciones tienen los analistas de datos? Encontrar datos, analizarlos y usarlos para descubrir tendencias, patrones y relaciones.

Presentación de Datos

¿Cómo suelen presentarse los datos? En forma de gráficos, números, cifras o estadísticas.

Tipos y Estructuras de Información

Tipos de Información

¿Cuáles son los tipos de información? Cuantitativa o numérica, cualitativa nominal y cualitativa ordinal.

Trazabilidad de la Información

¿Para qué se traza la información de los datos? Para proporcionar una visión general de cómo encaja todo.

Tipos de Estructura de Datos

Cita los tipos de estructura de datos: Datos simples, semicompuestos y compuestos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre datos estructurados y no estructurados?

Los datos estructurados se guardan en bases de datos relacionales, también conocidas como SQL. Los datos no estructurados se guardan en bases de datos no relacionales, también conocidas como NoSQL.

¿Para qué se usa el Machine Learning?

Se usa para automatizar muchas decisiones con incertidumbre.

¿Qué es Cloud Computing?

Es un modelo que permite un acceso de red cómodo y bajo demanda a un conjunto compartido de recursos informáticos configurables, que se pueden aprovisionar y lanzar con mínimo esfuerzo.

¿Qué son las herramientas de visualización?

Son herramientas que representan información de manera gráfica, como gráficos, mapas o estadísticas.

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Test

1. ¿Qué tipo de bases de datos almacenan los datos estructurados?
2. ¿Qué tipo de análisis se utiliza para saber si un producto va a funcionar o no?
3. ¿Qué se plantea en el análisis descriptivo?
4. ¿Cuál NO es una característica de Cloud Computing según el documento?
5. ¿Para qué se recurre a nubes o proveedores como Google Cloud en el Big Data?
6. ¿Cuáles son los tipos de información mencionados?

Preguntas generadas con IA a partir del documento: comprueba las respuestas con el texto.