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TEST CALIFICADO U02 - 20

¿Qué es un "modelo" en el contexto de Machine Learning?
Paradigma cibernético actualizado.
Algoritmo para hacer predicciones.
Una representación física de datos.
Base de datos de almacenamiento.
Un tipo de hardware especializado.
¿Qué característica define a los datos masivos o Big Data?
Los que solamente existen en nube.
Son flexibles ante cualquier cambio.
Datos sin importancia para negocio.
Gran volumen, velocidad y variedad.
Son pequeños y fáciles de procesar.
¿Qué significa "Big Data"?
Almacenar los datos en la nube.
Datos almacenados en móviles.
Grandes volúmenes de datos.
Pequeños conjuntos de datos.
Datos para videojuegos online.
¿Qué tipo de datos son típicamente usados en ciencia de datos?
Los datos de redes locales básicas.
Estructurados y no estructurados.
Los de redes complejas o variadas.
Solo datos de dispositivos móviles.
Solamente los datos estructurados.
¿Cuál de estos es un uso común de la ciencia de datos en empresas?
Optimizar el hardware de la red.
Actualizar fórmulas matemáticas.
Analizar los patrones de compra.
Crear app para edición de texto.
Mejorar velocidad del procesador.

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1. ¿Qué es un "modelo" en el contexto de Machine Learning? 2. ¿Qué característica define a los datos masivos o Big Data? 3. ¿Qué significa "Big Data"? 4. ¿Qué tipo de datos son típicamente usados en ciencia de datos? 5. ¿Cuál de estos es un uso común de la ciencia de datos en empresas?
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