Quizz3 Ciencia de Datos

Lenguajes tradicionales que ofrecen capacidades para el análisis de datos:

• Delphi, Java, Python

• C++, MATLAB, R

• C++, Java, Fortran

• R, Python, MATLAB

Se le considera en el primer lugar de la lista de todos los lenguajes de desarrollo de AI debido a la simplicidad.

• MATLAB

• Scala

• R

• Python

Después de Python es el lenguaje más utilizado para el análisis de datos.

• Java

• Julia

• R

• MATLAB

Destaca como una de las tecnologías con mayor potencial de crecimiento dentro de la industria de los datos. Empresas como Dell, Amazon Web Services, IBM, Yahoo, Microsoft, Google, eBay y Oracle están apostando fuerte por la implementación.

• Julia

• Scala

• R

• Hadoop

Sus principales ventajas de R son:

(selecciona las respuestas correctas)

• Es Multiplataforma

• Analiza cualquier tipo de datos

• Acepta cualquier tipo de código

• Visualiza datos con el uso de viewgraphics2

Es el comando para asignar el valor a una variable en R

• ==

• =

• <-

• >-

Es el comando que muestra el directorio de trabajo en R:

• setwd("directorio")

• getwd()

• history()

• loadhistory()

Es el comando en R para instalar las librerías o paquetes:

• install("paquete") y library("paquete")

• packages("paquete") y library("paquete")

• install.packages("paquete") y library("paquete")

• install.view("paquete") y library("paquete")

Es una generalización de las matrices donde cada columna puede contener tipos de datos distintos al resto de columnas, manteniendo la misma longitud.

• Vector

• Table

• DataFrame

• Transform

La librería ReadXl no permite cargar archivos de Excel con el siguiente comando:

• datos1 <- readl(file.choose(), sheet = 1)

• datos1 <- read_excel(channel, sheet = 1)

• datos1 <- read_excel(file.choose(), sheet = 1)

• datos1 <- read_excel(file.choose(), "ejemplo.xls")