Machine Learning y Data Science (Administración 4.0)

Froggy Jumps

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Juego tipo cuestionario de la lectura: Machine Learning y Data Science (Administración 4.0)

Créé par

Zonia Vergara Corcho

Colombia

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Machine Learning y Data Science (Administración 4.0)


Froggy Jumps Machine Learning y Data Science (Administración 4.0)Version en ligne Juego tipo cuestionario de la lectura: Machine Learning y Data Science (Administración 4.0) par Zonia Vergara Corcho 1 Según las estadísticas citadas en la lectura, ¿qué porcentaje de los PIB de todo el mundo habrá pasado por alguna forma de digitalización para finales del año 2022? a Más del 50% b Más del 60% c Más del 70% 2 El aprendizaje automático de las máquinas o Machine Learning es una ramificación directa de: a El Cloud Computing b La Inteligencia Artificial c El Big Data 3 ¿Qué sucede con las predicciones de los algoritmos de Machine Learning a medida que se incrementa el volumen de datos? a Se vuelven más estables b Se vuelven más complejas y lentas c Requieren mayor intervención humana para corregirse 4 En el esquema general de los métodos del Machine Learning (Figura 1), ¿qué elemento se encuentra directamente entre los "Algoritmos del machine learning" y la "Toma de decisiones con datos"? a Datos para la generación de pruebas b Modelos de datos c Clasificaciones generadas de datos 5 En el sector de banca y seguros, ¿para qué se utiliza la extracción de patrones de comportamiento en tiempo real? a Para calcular el LifeTime Value de forma masiva b Para la detección de fraudes y solicitud de doble autenticación c Para eliminar por completo el uso de la banca móvil 6 Cuando un banco evalúa si un cliente tiene la posibilidad de realizar el pago de un crédito basándose en datos financieros, está aplicando un modelo de: a Predicción del riesgo de crédito b Segmentación y análisis de clientes c Cálculo de coberturas de valoración 7 ¿Qué es el LifeTime Value (LTV) según el texto? a Una métrica para calcular los ingresos potenciales que puede generar un cliente b Un sistema automático para duplicar las líneas de crédito c Un indicador que mide el fraude de seguros en tiempo real 8 ¿Cuál es la función principal de la unidad estratégica "BBVA AI Factory" mencionada en la lectura? a Diseñar drones para la entrega de productos financieros a domicilio b Automatizar operaciones sencillas y recurrentes, además de ofrecer soporte a los gestores c Reemplazar por completo todas las oficinas físicas del banco a nivel mundial 9 Dentro del sector de consumo masivo, ¿qué ventaja ofrece el uso de la "realidad aumentada"? a Permite planificar rutas de transporte mediante geolocalización b Permite al usuario ver los productos sin necesidad de estar presencialmente en la tienda c Reemplaza de forma definitiva los canales de interacción como los chats 10 ¿Qué empresa es citada en la lectura como ejemplo por optar por drones aéreos para transportar pequeñas mercancías? a Rappi b Uber Eats c Matternet 11 ¿Cuál es una de las aplicaciones masivas de la Inteligencia Artificial en el campo agropecuario (Agronegocios) explicada en el texto? a Identificar de forma inicial enfermedades en los cultivos y evaluar el daño de la planta b Automatizar los precios de la tierra en base a la oferta y la demanda del e-commerce c Diseñar robots para que administren dinero de forma virtual mediante e-wallets 12 En el monitoreo de bovinos, ¿qué beneficio directo aporta el uso de la tecnología GPS-GPRS? a Incrementa automáticamente la producción de leche b Disponer de datos en tiempo real sobre desplazamientos, recorridos y pastoreo c Predecir los cambios demográficos y climáticos del macroentorno 13 ¿Qué conceptos a nivel mundial se están implementando en la agricultura que proponen nuevas estrategias de negocio? a Omnicanalidad y Big Data b Bioeconomía o Agtech c Cloud computing y Marketing digital 14 En el sector Retail, la combinación de Inteligencia Artificial y Big Data permite: a Predecir con altísimo grado de exactitud lo que un cliente quiere antes de que lo sepa b Eliminar la necesidad de usar sistemas de pago virtuales como Apple Pay o Google Pay c Diseñar campañas de marketing masivas y genéricas sin segmentación 15 ¿Qué beneficio tiene aplicar la estrategia de "Marketing omnicanal" en el E-commerce? a Permite incentivar al cliente a comprar únicamente de forma presencial b Unifica todas las vías de promoción y evita la mensajería masiva que provoca bloqueos c Elimina las restricciones de autenticación en las pasarelas de pago 16 En el año 2016, ¿qué consultora presentó una definición amplia de la Data Science desde la perspectiva empresarial? a Gartner Data Solutions b Infomedia c Drewconway 17 Según la Figura 2, ¿cuál de las siguientes opciones NO es una de las fuentes de información de datos de la Data Science en la organización? a Sistemas de calidad b Atención al cliente c Logística de drones aéreos 18 Además de soluciones tecnológicas robustas, ¿en qué más se debe apoyar una organización para aprovechar los datos en tiempo real? a En la restricción de los canales de interacción digital b En personal capacitado, comprometido y consciente del valor de la digitalización c En la eliminación de los sistemas ERP y CRM 19 Gracias a la Data Science, las empresas pueden aprovechar los datos generados por sistemas de gestión empresarial conocidos como: a SCM, ERP y CRM b GPS, GPRS y LTV c AI, AGTECH y BBVA 20 En síntesis, ¿por qué la planeación de compras se vuelve más eficaz gracias a las soluciones de la Data Science? a Porque elimina por completo la necesidad de interactuar con proveedores externos b Debido a los análisis previos de la demanda y al mantenimiento prospectivo de máquinas c Porque incrementa artificialmente el precio de los productos en las tiendas inteligentes

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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Según las estadísticas citadas en la lectura, ¿qué porcentaje de los PIB de todo el mundo habrá pasado por alguna forma de digitalización para finales del año 2022?

El aprendizaje automático de las máquinas o Machine Learning es una ramificación directa de:

¿Qué sucede con las predicciones de los algoritmos de Machine Learning a medida que se incrementa el volumen de datos?

En el esquema general de los métodos del Machine Learning (Figura 1), ¿qué elemento se encuentra directamente entre los "Algoritmos del machine learning" y la "Toma de decisiones con datos"?

En el sector de banca y seguros, ¿para qué se utiliza la extracción de patrones de comportamiento en tiempo real?

Cuando un banco evalúa si un cliente tiene la posibilidad de realizar el pago de un crédito basándose en datos financieros, está aplicando un modelo de:

¿Qué es el LifeTime Value (LTV) según el texto?

¿Cuál es la función principal de la unidad estratégica "BBVA AI Factory" mencionada en la lectura?

Dentro del sector de consumo masivo, ¿qué ventaja ofrece el uso de la "realidad aumentada"?

¿Qué empresa es citada en la lectura como ejemplo por optar por drones aéreos para transportar pequeñas mercancías?

¿Cuál es una de las aplicaciones masivas de la Inteligencia Artificial en el campo agropecuario (Agronegocios) explicada en el texto?

En el monitoreo de bovinos, ¿qué beneficio directo aporta el uso de la tecnología GPS-GPRS?

¿Qué conceptos a nivel mundial se están implementando en la agricultura que proponen nuevas estrategias de negocio?

En el sector Retail, la combinación de Inteligencia Artificial y Big Data permite:

¿Qué beneficio tiene aplicar la estrategia de "Marketing omnicanal" en el E-commerce?

En el año 2016, ¿qué consultora presentó una definición amplia de la Data Science desde la perspectiva empresarial?

Según la Figura 2, ¿cuál de las siguientes opciones NO es una de las fuentes de información de datos de la Data Science en la organización?

Además de soluciones tecnológicas robustas, ¿en qué más se debe apoyar una organización para aprovechar los datos en tiempo real?

Gracias a la Data Science, las empresas pueden aprovechar los datos generados por sistemas de gestión empresarial conocidos como:

En síntesis, ¿por qué la planeación de compras se vuelve más eficaz gracias a las soluciones de la Data Science?