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TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: Digitalización Ilerna

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Título del Test: Digitalización Ilerna Descripción: Test repaso algunos conceptos de Digitalización Autor: Ambar OTROS TESTS DEL AUTOR Fecha de Creación: 11/01/2025 Categoría: Otros Número Preguntas: 69

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Temario:

¿Qué diferencia hay entre la digitalización y la transformación digital? La digitalización es la conversión de procesos analógicos a digitales sin cambiar su esencia. La transformación digital implica un cambio más profundo en toda la organización, utilizando tecnologías digitales para generar más valor y mejorar los procesos. La digitalización es un cambio más profundo en toda la organización y la transformación es la conversión de procesos analógicos a digitales. . ¿Qué revolución industrial desarrolló la producción en masa, expandió el ferrocarril y progresó en la industria química y del acero? Primera Revolución Tercera Revolución Segunda Revolución Cuarta Revolución . ¿Quién puso nombre a la "Cuarta Revolución industrial? Henri Ford Klaus Schwab Mark Zuckerberg Elon Musk. ¿Qué otro nombre recibe la tecnología de la información (IT)? Digitalización en planta Digitalización analógica Digitalización simbólica Digitalización en negocio. ¿qué otro nombre recibe la tecnología de operación (OT)? Digitalización en planta Digitalización en negocio Digitalización simbólica Digitalización analógica. ¿En qué revolución se usa el vapor como fuente de energía? 4ª Revolución 1ª Revolución 3ª Revolución 2ª Revolución. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 1950? Primeros conceptos Primeros algoritmos y sistmeas Auge de los sistemas expertos y retropropagación Nacimiento de la IA. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 1940-1950? Nacimiento de la IA avances de hardware y big data primeros algoritmos y sistemas primeros conceptos. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 1960-1970? expansión de la IA y el aprendizaje automático primeros algoritmos y sistemas primeros conceptos nacimiento de la IA. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 1980? nacimiento de la IA auge de los sistemas expertos y retropropagación avances en hardware y big data expansión de la IA y el aprendizaje automático. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 1990? expansión de la IA y el aprendizaje automático nacimiento de la IA primeros conceptos primeros algoritmos y sistemas. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 2000? IA generativa y expansión de aplicaciones avances en hardware y big data primeros algoritmos y sistemas la primavera de la IA. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 2010? la primavera de la IA IA generativa y expansión de aplicaziones avances en hardware y big data expansión de la IA y el aprendizaje automático. Con respecto a la IA, ¿qué ocurre en la década de 2020? la primavera de la IA IA generativa y expansión de aplicaciónes expansión de la IA y el aprendizaje automático auge de los sistemas expertos y retropropagación. Inteligencia artificial débil se refiere a sistemas diseñados y entrenados para realizar tareas específicas, está enfocada en una única tarea o conjunto limitado de tareas. se refiere a un tipo de inteligencia que tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general . Inteligencia artificial fuerte se basa en la manipulación de símbolos y reglas para representar y procesar el conocimiento. se refiere a un tipo de inteligencia que tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general. . La inteligencia artificial estrecha o limitada es la Inteligencia artificial simbólica Inteligencia artificial fuerte Inteligencia artificial subsimbólica Inteligencia artificial débil. La inteligencia artificial general es la inteligencia artificial débil la inteligencia artificial subsimbólica la inteligencia artificial fuerte la inteligencia artificial simbólica. En función de las tareas específicas la inteligencia artificial puede ser débil o fuerte simbólica o subsimbólica. En función de como se representa y manipula la información la inteligencia artificial puede ser débil o fuerte simbólica o subsimbólica. ¿en qué se basa la inteligencia artificial subsimbólica? se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales que intentan emular el aprendizaje y el procesamiento de información de manera similar a como lo hacen los sistemas biológicos. se basa en la manipulación de símbolos y reglas para representar y procesar el conocimiento. . ¿En qué se basa la inteligencia artificial simbólica? se basa en la manipulación de símbolos y reglas para representar y procesar el conocimiento. se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales que intentan emular el aprendizaje y el procesamiento de información de manera similar a como lo hacen los sistemas biológicos. ¿qué tipo de aprendizaje resultó fundamental en el desarrollo temprano de la inteligencia artificial? deep learning (aprendizaje profundo) machine learning (aprendizaje automático). La inteligencia artificial subsimbólica puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin la necesidad de una programación explícita y detallada de reglas, es lo que se conoce como... machine learning (aprendizaje automático) deep learning (aprendizaje profundo). ¿Qué es la minería de datos? Es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Se encarga de proporcionar la materia prima, en forma de grandes conjuntos de datos. . ¿cuál es la 1ª etapa del proceso de minería de datos? Transformación de los datos Recolección y preparación de datos Modelado y análisis Evaluación e interpretación Despliegue y uso de resultados. ¿cuál es la 2ª etapa del proceso de minería de datos? Transformación de los datos Recolección y preparación de datos Modelado y análisis Evaluación e interpretación Despliegue y uso de resultados. ¿cuál es la 3ª etapa del proceso de minería de datos? Transformación de los datos Recolección y preparación de datos Modelado y análisis Evaluación e interpretación Despliegue y uso de resultados. ¿cuál es la 4ª etapa del proceso de minería de datos? Transformación de los datos Recolección y preparación de datos Modelado y análisis Evaluación e interpretación Despliegue y uso de resultados. ¿cuál es la 5ª etapa del proceso de minería de datos? Transformación de los datos Recolección y preparación de datos Modelado y análisis Evaluación e interpretación Despliegue y uso de resultados. Aprendizaje supervisado... trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos. se da en un entorno donde se adoptan acciones para lograr un recompensa. No se dan respuestas correctas explícitas, si no que se aprende a través del sistema prueba /error. el objetivo es aprender a partir de datos etiquetados. Esto implica que para cada entrada el modelo recibe una etiqueta de la misma. Aprendizaje no supervisado... trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos. se da en un entorno donde se adoptan acciones para lograr un recompensa. No se dan respuestas correctas explícitas, si no que se aprende a través del sistema prueba /error. el objetivo es aprender a partir de datos etiquetados. Esto implica que para cada entrada el modelo recibe una etiqueta de la misma. Aprendizaje por refuerzo... trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos. se da en un entorno donde se adoptan acciones para lograr un recompensa. No se dan respuestas correctas explícitas, si no que se aprende a través del sistema prueba /error. el objetivo es aprender a partir de datos etiquetados. Esto implica que para cada entrada el modelo recibe una etiqueta de la misma. ¿Cuál no es un lenguaje de programación de la IA? Perl Python Lenguaje R Java. Comparte recursos y ofrece servicios al público a través de Internet Nube pública Nube privada Nube híbrida. No se comparte y ofrece servicios a través de una red interna privada, normalmente hospedada en el entorno local Nube pública Nube privada Nube híbrida. Comparte servicios entre nubes públicas y privadas, según su finalidad Nube pública Nube privada Nube híbrida. El uso de tecnologías y estrategias que permiten transformar los datos que tiene una compañía (sobre sus consumidores, proveedores, clientes..) en información valiosa que les ayuda a mejorar en el proceso de toma de decisiones se llama.... Business intelligence (BI) Bussiness artificial (BA) Bussiness card (BC). Cuál NO es una característica de un dato: Útil para la toma de decisiones. Sin contexto Requieren procesamiento Diversidad de formatos. Cuál NO es una característica de un información: Útil para la toma de decisiones. Con contexto Requieren procesamiento Procesada y organizada. Son hechos o cifras crudas y sin procesar. Datos Información. Proporciona contexto, significado y relevancia. Datos Información. API Es un conjunto de definiciones y protocolos que permiten a diferentes aplicaciones comunicarse entre sí. Panel de gestión o cuadro de mandos, es una interfaz en la que se reflejan, de forma gráfica, los indicadores clave de desempeño. . Dashboard Es un conjunto de definiciones y protocolos que permiten a diferentes aplicaciones comunicarse entre sí. Panel de gestión o cuadro de mandos, es una interfaz en la que se reflejan, de forma gráfica, los indicadores clave de desempeño. . Fase 1 del ciclo de datos Uso de los datos Archivado, eliminación o distribución Distribución Captura o recopilación Almacenamiento Procesamiento y análisis de datos. Fase 2 del ciclo de datos Uso de los datos Archivado, eliminación o distribución Distribución Captura o recopilación Almacenamiento Procesamiento y análisis de datos. Fase 3 del ciclo de datos Uso de los datos Archivado, eliminación o distribución Distribución Captura o recopilación Almacenamiento Procesamiento y análisis de datos. Fase 4 del ciclo de datos Uso de los datos Archivado, eliminación o distribución Distribución Captura o recopilación Almacenamiento Procesamiento y análisis de datos. Fase 5 del ciclo de datos Uso de los datos Archivado, eliminación o distribución Distribución Captura o recopilación Almacenamiento Procesamiento y análisis de datos. Fase 6 del ciclo de datos Uso de los datos Archivado, eliminación o distribución Distribución Captura o recopilación Almacenamiento Procesamiento y análisis de datos. En el ciclo de vida de un dato, reunir datos de diversas fuentes, como bases de datos internas, sensores, encuestas, redes sociales, ¿de qué fase hablamos? Captura y recopilación Almacenamiento Distribución Uso de datos. Modelado de datos En esta fase se cran modelos matemáticos o estadísiticos que describen la relaciones entre las variables y permiten efectuar predicciones. Consiste en la revisión de los datos para entender su estructura y su calidad, se utilizan técnicas de visualización para identificar tendencias o anomalía. Exploración de datos En esta fase se cran modelos matemáticos o estadísiticos que describen la relaciones entre las variables y permiten efectuar predicciones. Consiste en la revisión de los datos para entender su estructura y su calidad, se utilizan técnicas de visualización para identificar tendencias o anomalía. Que NO utiliza el modelado de datos Análisis descriptivo Modelos predictivos Análisis prescriptivo Simulación. Que NO utiliza la exploración de datos Análisis descriptivo Modelos predictivos Identificación de patrones. La ingeniería de datos se centra en crear la infraestructura y los procesos necesarios para gestionar y mover los datos eficientemente dentro de una organización se ocupa de extraer valor y conocimiento a partir de los datos utilizando avanzadas técnicas analítica. . La minería de datos se centra en crear la infraestructura y los procesos necesarios para gestionar y mover los datos eficientemente dentro de una organización se ocupa de extraer valor y conocimiento a partir de los datos utilizando avanzadas técnicas analítica. . Fase 1 de la transformación digital de una empresa Definición de objetivos Evaluación y optimización Análisis y diagnóstico inicial Planificación estratégica Selección e implementación de la tecnología Despliegue y ejecución. Fase 2 de la transformación digital de una empresa Definición de objetivos Evaluación y optimización Análisis y diagnóstico inicial Planificación estratégica Selección e implementación de la tecnología Despliegue y ejecución. Fase 3 de la transformación digital de una empresa Definición de objetivos Evaluación y optimización Análisis y diagnóstico inicial Planificación estratégica Selección e implementación de la tecnología Despliegue y ejecución. Fase 4 de la transformación digital de una empresa Definición de objetivos Evaluación y optimización Análisis y diagnóstico inicial Planificación estratégica Selección e implementación de la tecnología Despliegue y ejecución. Fase 5 de la transformación digital de una empresa Definición de objetivos Evaluación y optimización Análisis y diagnóstico inicial Planificación estratégica Selección e implementación de la tecnología Despliegue y ejecución. Fase 6 de la transformación digital de una empresa Definición de objetivos Evaluación y optimización Análisis y diagnóstico inicial Planificación estratégica Selección e implementación de la tecnología Despliegue y ejecución. Se evalúa el estado actual de la empresa, los procesos empresariales y las habilidades de los trabajadores Fase de definición de objetivos Fase de análisis y diagnóstico inicial Fase de implementación de la tecnología Fase de planificación estratégica Fase de despliegue y ejecución Fase de evaluación y optimización. Momento en el que toda la planificación se convierte en realidad, las estrategias y planes desarrollados anteriormente se implementan. Fase de definición de objetivos Fase de análisis y diagnóstico inicial Fase de implementación de la tecnología Fase de planificación estratégica Fase de despliegue y ejecución Fase de evaluación y optimización. Se analiza el rendimiento y se implementan mejoras constantes para maximizar la efectividad y eficacia del proyecto o sistema implementado. Fase de definición de objetivos Fase de análisis y diagnóstico inicial Fase de implementación de la tecnología Fase de planificación estratégica Fase de despliegue y ejecución Fase de evaluación y optimización. Se evalúa la tecnología seleccionada y su implementación Fase de definición de objetivos Fase de análisis y diagnóstico inicial Fase de implementación de la tecnología Fase de planificación estratégica Fase de despliegue y ejecución Fase de evaluación y optimización. Etapa esencial para establecer una dirección clara y medible del proyecto de transformación digital. Fase de definición de objetivos Fase de análisis y diagnóstico inicial Fase de implementación de la tecnología Fase de planificación estratégica Fase de despliegue y ejecución Fase de evaluación y optimización. Plan de ejecución con las acciones específicas, los plazos y recursos necesarios. Fase de definición de objetivos Fase de análisis y diagnóstico inicial Fase de implementación de la tecnología Fase de planificación estratégica Fase de despliegue y ejecución Fase de evaluación y optimización.

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