Introducción a la Ciencia de Datos

¿Qué es la Ciencia de Datos?

• El estudio de cómo se programan las computadoras.

• El análisis de datos para obtener información útil y tomar decisiones.

• La aplicación de la química en la industria farmacéutica.

• La investigación sobre los datos históricos de las ciencias naturales.

¿Qué es un conjunto de datos?

• Un programa de computadora.

• Una colección de valores o información.

• Una ecuación matemática.

• Un modelo predictivo.

¿Cuál de las siguientes es una tarea común en la Ciencia de Datos?

• Visualizar opciones.

• Clasificar preferencias.

• Analizar datos para predecir tendencias.

• Recopilar grandes cantidades de datos.

¿Qué es la visualización de datos?

• Convertir datos en gráficos o imágenes para facilitar su comprensión.

• Escribir datos en un documento de texto.

• Codificar datos en un sistema de numeración binario.

• Analizar datos utilizando algoritmos avanzados.

¿Qué es el Aprendizaje Automático (Machine Learning)?

• Un tipo de algoritmo de optimización matemática.

• La inteligencia artificial.

• Una técnica de producción de lenguaje.

• Un enfoque para enseñar a las computadoras a aprender a partir de datos.

¿Cuál de las siguientes NO es una etapa del proceso de Ciencia de Datos?

• Recopilación de datos.

• Análisis de datos.

• Lanzamiento de propuestas.

• Comunicación de resultados.

¿Qué es un algoritmo en el contexto de la Ciencia de Datos?

• Una receta de cocina.

• Un conjunto de instrucciones para realizar una tarea.

• Un tipo de máquina de escribir.

• Una partitura musical.

¿Qué es la programación en la Ciencia de Datos?

• El proceso de planificación de un experimento.

• Una forma de resolver problemas interesantes.

• Es un tipo de método que calcula resultados.

• El acto de codificar instrucciones para que las computadoras las ejecuten.

¿Por qué es importante la ética en la Ciencia de Datos?

• Porque la Ciencia de Datos no necesita seguir estándares éticos.

• Porque la ética solo es relevante en campos como la filosofía.

• Para asegurar que las decisiones basadas en datos sean justas y no discriminatorias.

• Porque no hay consecuencias de no ser ético en la Ciencia de Datos.

¿Cuál de las siguientes NO es una herramienta comúnmente utilizada en la Ciencia de Datos?

• Python

• R

• SQL

• Microsoft Word