Introducción a la ciencia de datos - semana 6, 7, 8, 9, 10

1. 1. ¿Cuál es uno de los principales objetivos de la exploración de datos?

• Recolectar datos de diversas fuentes

• Crear un modelo predictivo

• Comprender el contenido, características y patrones subyacentes de los datos

• Implementar un sistema de bases de datos

2. ¿Qué se busca al identificar patrones y tendencias durante la exploración de datos?

• Generar gráficos de barras

• Descubrir información significativa y relevante para el análisis posterior

• Aumentar la capacidad de almacenamiento

• Configurar un servidor de base de datos

3. ¿Qué se entiende por detección de errores y valores atípicos en la exploración de datos?

• El proceso de agregar datos nuevos al conjunto de datos

• Identificar y corregir datos inconsistentes, erróneos o valores atípicos

• Crear un nuevo esquema de base de datos

• Realizar un análisis de componentes principales

4. ¿Cuál es el propósito de la formulación de hipótesis durante la exploración de datos?

• Generar preguntas de investigación basadas en la información obtenida

• Realizar una limpieza de datos

• Crear informes finales

• Realizar un análisis de series temporales

5. ¿Cuál es una de las etapas iniciales en la exploración de datos?

• Análisis multivariante

• Recopilación de datos

• Visualización de datos

• Construcción de modelos predictivos

6. ¿Qué implica el análisis univariante?

• Analizar las relaciones entre dos variables

• Examinar cada variable individualmente para comprender su distribución y medidas de dispersión

• Crear gráficos de dispersión

• Realizar un análisis de componentes principales

7. ¿Cuál es una técnica utilizada en el análisis bivariante?

• Histogramas

• Tablas de contingencia

• Análisis de componentes principales

• Limpieza de datos

8. ¿Qué se analiza en el análisis multivariante?

• La relación entre una sola variable y el resto del conjunto de datos

• La relación entre múltiples variables simultáneamente

• La distribución de una sola variable

• Los errores y valores atípicos en el conjunto de datos

9. ¿Cuál es uno de los beneficios de la visualización de datos?

• Almacenar grandes volúmenes de datos

• Facilitar la comprensión de los hallazgos de la exploración mediante representaciones visuales claras

• Realizar análisis multivariantes complejos

• Incrementar la velocidad de procesamiento de datos

10. ¿Qué herramienta es comúnmente utilizada para la exploración de datos en Python?

• SQL

• NumPy

• Weka

• RapidMiner