Repaso Semana 1 y 2

Froggy Jumps

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Captura y almacenamiento de Big Data

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Fanny Esther Berigüete Alcantara

Spain

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Fanny Esther Berigüete Alcantara 21 Mars 2026	% 100	02:55
2	Juan S 21 Mars 2026	% 71	03:02
3	Paola Cubiña 21 Mars 2026	% 71	03:59
4	glenn 21 Mars 2026	% 57	03:04

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Repaso Semana 1 y 2


Froggy Jumps Repaso Semana 1 y 2Version en ligne Captura y almacenamiento de Big Data par Fanny Esther Berigüete Alcantara 1 ¿Qué significa ETL en el contexto de datos urbanos? a Extracción, Lógica y Carga b Extracción, Transformación y Distribución c Extracción, Transformación y Carga 2 ¿Qué es un data warehouse? a Base de datos transaccional única b Almacén centralizado para análisis estructurado c Repositorio de datos en bruto 3 ¿Qué es un data lake? a Repositorio que guarda datos en su formato nativo b Base de datos relacional estructurada c Almacén de datos limpios 4 Qué significa ELT frente a ETL? a Extract, Load, Transform b Load, Transform, Extract c Extract, Transform, Load 5 Ejemplo urbano de ETL en movilidad? a Solo recopilación de datos sin consolidación b Almacenamiento de imágenes estáticas c Integración de datos de movilidad (GPS, tarjetas) en un almacén 6 Qué problema de datos busca garantizar ETL? a Privacidad total sin control b Confiabilidad y eliminación de duplicados c Almacenamiento sin gobernanza 7 Qué es un data lakehouse? a Almacenamiento temporal sin estructura b Conjunto de bases de datos independientes c Modelo que combina lago de datos y almacén estructurado 8 Rol del ETL en la planificación urbana? a Almacenar datos sin analizarlos b Consolidar datos de catastros, movilidad y servicios para decisiones c Generar solo informes estáticos 9 ¿Qué tipo de base de datos es más adecuada para datos no estructurados y escalabilidad horizontal? a SQL b NoSQL c CSV 10 ¿Cuál de las siguientes NO es una de las “5V” clásicas del Big Data? a Velocidad b Variedad c Visualización 11 ¿Qué tipo de datos incluye texto, imágenes y videos sin una estructura fija? a Datos estructurados b Datos semi-estructurados c Datos no estructurados 12 ¿Cuál de las siguientes es una fuente típica de captura de datos en tiempo real? a Archivos históricos b Bases de datos archivadas c Sensores IoT 13 ¿Cuál de las siguientes bases de datos es más adecuada para procesamiento en tiempo real gracias a su velocidad muy alta y almacenamiento en memoria? a MongoDB b Cassandra c Redis 14 ¿Cuál de las siguientes barreras NO se menciona como un obstáculo para la implementación de sistemas urbanos en Ecuador? a Brecha digital e infraestructura limitada b Vacío legal y problemas de privacidad de datos c Escasez de recursos económicos

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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¿Qué significa ETL en el contexto de datos urbanos?

¿Qué es un data warehouse?

¿Qué es un data lake?

Qué significa ELT frente a ETL?

Ejemplo urbano de ETL en movilidad?

Qué problema de datos busca garantizar ETL?

Qué es un data lakehouse?

Rol del ETL en la planificación urbana?

¿Qué tipo de base de datos es más adecuada para datos no estructurados y escalabilidad horizontal?

¿Cuál de las siguientes NO es una de las “5V” clásicas del Big Data?

¿Qué tipo de datos incluye texto, imágenes y videos sin una estructura fija?

¿Cuál de las siguientes es una fuente típica de captura de datos en tiempo real?

¿Cuál de las siguientes bases de datos es más adecuada para procesamiento en tiempo real gracias a su velocidad muy alta y almacenamiento en memoria?

¿Cuál de las siguientes barreras NO se menciona como un obstáculo para la implementación de sistemas urbanos en Ecuador?