Introducción a IoT v2.0 Cuestionario del Capítulo 3 Respuestas
Esta prueba cubre el contenido presentado en el capítulo 3 de IoT 2.0. Esta prueba se diseñó a modo de práctica. Podrá realizar varios intentos.
Hay varios tipos de tareas que pueden estar disponibles en este cuestionario. En algunos tipos de tareas, se permite obtener una puntuación parcial para promover el aprendizaje. Tenga presente que, en tareas con varias respuestas, se pueden deducir puntos por seleccionar opciones incorrectas.
1. ¿Qué es la computación en la nube?
Un sistema de centros de datos o servidores conectados que proporcionan acceso en cualquier lugar y en cualquier momento a los datos y las aplicaciones *
Una arquitectura que utiliza los dispositivos perimetrales para procesar previamente y almacenar datos.
Un ecosistema integral de software de código abierto para la administración de datos masivos
Un proceso que convierte los datos sin procesar en información significativa mediante patrones y relaciones en conjuntos de datos
Explicación:
La computación en la nube utiliza los centros de datos de computación y grupos de servidores conectados a fin de proporcionar a los usuarios acceso a datos y aplicaciones en cualquier lugar, en cualquier momento y en cualquier dispositivo.
2. ¿Lograr que los datos sean accesibles solo para los usuarios autorizados resuelve qué problema de almacenamiento relacionado con datos masivos?
Gerencia
Seguridad*
acceso
redundancy
Explicación:
Los datos almacenados deben protegerse y solo pueden acceder a ellos los usuarios autorizados o de lo contrario, cabe la posibilidad de que pierdan su valor.
3. Una empresa está analizando la información de ventas a medida que se generan los datos de ventas de las máquinas de punto de venta (POS). ¿Qué tipo de datos se captura y procesa apenas ocurren los eventos?
datos analíticos
datos transaccionales *
datos guardados
datos sin procesar
Explicación:Existen dos tipos de datos procesados principales: transaccionales y analíticos. La información transaccional se captura y se procesa a medida que se producen eventos.La información analítica admite el análisis gerencial mediante el análisis numérico y la toma de decisiones.
4. ¿Qué caracteriza a los problemas de administración de datos asociados con el almacenamiento de datos masivos?
Garantizar que datos sean accesibles desde cualquier lugar en cualquier momento
Generar y recopilar datos de múltiples fuentes*
Hacer que los datos solo estén disponibles para los usuarios autorizados
Mantener la integridad de los datos almacenados
Explicación:
Debido a que los datos pueden generarse y recopilarse a partir de varias fuentes diferentes, se debe utilizar un sistema de administración para organizar y recopilar todas las fuentes de datos.
5. ¿Cuál es el proceso de detección de patrones y las relaciones en los grandes conjuntos de datos para convertir los datos sin procesar en información significativa?
minería de datos*
consulta de datos
selección de datos
formateo de datos
Explicación:
La minería de datos es el proceso que se utiliza para convertir los datos sin procesar en información significativa al detectar patrones y relaciones en los grandes conjuntos de datos. Para ser de valor, los datos sometidos a minería de datos se analizan y presentan a las personas responsables de tomar decisiones.
6. ¿Qué tipo de datos se recopila cuando una organización utiliza hojas de cálculo y formularios de entrada de datos?
Datos no estructurados
datos estructurados *
datos sin procesar
datos de aplicación
Explicación:
Los datos recopilados se categorizan como datos estructurados o no estructurados. Los datos estructurados son creado por aplicaciones que utilizan la entrada de formato ‘fijo’, como las hojas de cálculo. Los datos no estructurados se generan sin formato, tales como tuits o archivos de audio.
7. Una organización se ocupa de la cantidad de datos del sensor que se generan de forma local, se analizan en la nube y se devuelven para su procesamiento en el sitio local. ¿Qué solución mantendrá los datos más cerca de la fuente procesamiento previo?
Computación en la niebla *
minería de datos
Procesamiento distribuido
Computación en la nube
Explicación:
La computación en la niebla está diseñada para procesar previamente datos cerca de la fuente de los datos en los dispositivos perimetrales o de usuarios finales.
8. ¿Qué atributo de datos masivos implica una velocidad de crecimiento de datos exponencial?
Volumen
valor
velocidad *
variedad
Explicación:
La característica de velocidad se refiere a la cantidad de datos que se aumenta con una rapidez exponencial.
9. ¿Verdadero o falso?
El procesamiento de datos distribuidos implica que grandes bases de datos sean procesadas de manera centralizada por versátiles computadoras centrales y sean almacenadas en matrices de discos gigantes.
Verdadero
Falso*
Explicación:
El procesamiento de datos distribuidos implica la división de enormes volúmenes de datos en partes más pequeñas que se distribuyen en muchas computadoras para su procesamiento.
10. ¿Verdadero o falso?
Datos se define como datos masivos si tienen más de 1 petabyte.
Verdadero
Falso*
Explicación:
False No hay ningún mínimo requerido para que los datos se consideren datos masivos.
11. ¿Cuáles son tres características de Hadoop? (Elija tres opciones).
Tamaños de clústeres fácilmente escalables*
Utiliza HDFS como sistema de archivos con tolerancia a fallas *
Debe ejecutarse en una única máquina virtual
Necesita un software de propiedad exclusiva
Replicación automática de datos a través de clústeres*
Explicación:
Hadoop es una solución de almacenamiento distribuido de código abierto para la administración de datos masivos. Fácilmente escala clústeres, proporciona replicación automática de datos a través de clústeres y utiliza HDFS como sistema de archivos con tolerancia a fallas.
12. ¿Qué desafío de almacenamiento de datos masivos se caracterizan por la necesidad de hacer que los datos sean accesibles desde cualquier lugar en cualquier momento?
Gerencia
analítica
acceso*
Seguridad
Explicación:
Acceso se refiere a la característica de los datos masivos a los cuales se debe acceder desde cualquier lugar en cualquier momento.
13. ¿Verdadero o falso?
Los datos estructurados son más fáciles de analizar y almacenar que los datos no estructurados.
Verdadero*
Falso
Explicación:
Los datos no estructurados, a diferencia de los datos estructurados, se generan en un estilo sin formato y son más difíciles de almacenar y analizar.
14. ¿Qué tipo de datos puede ser utilizado por una empresa para admitir tareas de análisis gerencial y toma de decisiones organizacional?
datos sin procesar
datos guardados
datos analizados*
datos transaccionales
Explicación:
Existen dos tipos de datos procesados principales: transaccionales y analíticos. La información transaccional se captura y se procesa a medida que se producen eventos. La información transaccional se utiliza para analizar informes de ventas y planes de fabricación diarios a fin de determinar cuánto inventario transportar. La información analítica permite que se realicen tareas de análisis a nivel gerencial, como determinar si la organización debe instalar una nueva planta de fabricación o contratar personal de ventas adicional.
15. ¿Verdadero o falso?
Las herramientas de web scraping se utilizan para extraer y manipular datos estructurados.
Falso *
Verdadero
Explicación:
Los datos recopilados se pueden clasificar como estructurados o no estructurados. Ambas categorías de datos pueden recopilarse a partir de formatos de archivos diferentes que no necesariamente pueden ser compatibles entre sí. Los datos estructurados pueden manipularse con valores separados por comas (CSV), mientras que las herramientas de web scraping se utilizan para extraer datos no estructurados.
