21. Introducción al análisis de datos

¿Qué es el análisis de datos?

• El proceso de recoger datos sin analizar su relevancia.
• El proceso de codificar datos para que sean fácilmente almacenados.
• El proceso de almacenar datos sin ningún tipo de procesamiento.
• El proceso de transformar, limpiar y modelar datos con el fin de extraer información útil.

Answer explanation

El análisis de datos permite transformar datos crudos en información útil para la toma de decisiones.

¿Qué significa la minería de datos?

• Un proceso para recolectar grandes cantidades de datos sin procesarlos.
• El almacenamiento de datos de manera segura.
• El proceso de extraer patrones significativos de grandes volúmenes de datos.
• El proceso de limpiar datos antes de analizarlos.

Answer explanation

La minería de datos busca identificar patrones y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos.

¿Cuál de las siguientes actividades no pertenece al análisis de datos?

• Codificación de datos en formatos complejos
• Creación de modelos predictivos
• Visualización de datos
• Exploración de datos

Answer explanation

La codificación de datos no es una actividad directamente relacionada con el análisis de datos.

¿Qué es COLAB Notebook?

• Un entorno donde puedes escribir código y notas interactivas.
• Un compilador de Python.
• Un lenguaje de programación.
• Una herramienta para almacenamiento de datos.

Answer explanation

Jupyter Notebook es un entorno interactivo donde puedes escribir código y notas al mismo tiempo.

¿Por qué es importante Python en ciencia de datos?

• Es el único lenguaje compatible con análisis de grandes volúmenes de datos.
• Tiene bibliotecas y herramientas específicas para manipulación, análisis y visualización de datos.
• Solo puede usarse en aplicaciones de análisis de datos en la web.
• Es el único lenguaje que puede usarse con Jupyter Notebooks.

Answer explanation

Python es importante porque tiene una gran cantidad de bibliotecas especializadas en ciencia de datos.

¿Qué permite realizar un Notebook en Python?

• Ejecutar solo código sin interacción visual.
• Crear un entorno interactivo donde puedes combinar código, texto y gráficos.
• Ejecutar exclusivamente en servidores remotos.
• Solo ejecutar código Python sin incluir otros lenguajes.

Answer explanation

Los Notebooks permiten la interacción visual con el código, gráficos y texto en un solo entorno.

¿Qué es un arreglo en NumPy?

• Un tipo de variable que almacena un solo valor.
• Una lista de listas.
• Un tipo de gráfico.
• Una estructura que puede almacenar varios valores del mismo tipo en una única variable.

Answer explanation

Un arreglo en NumPy almacena múltiples valores del mismo tipo, lo que permite realizar operaciones más eficientes.

¿Cómo se llama la principal estructura de datos en NumPy?

• Arreglo (ndarray)
• Diccionario
• Lista
• DataFrame

Answer explanation

La principal estructura de datos en NumPy es el arreglo (ndarray), que permite el manejo eficiente de datos.

¿Qué ventaja ofrece la computación vectorizada en NumPy?

• Aumenta la complejidad de las operaciones de cálculo.
• Permite trabajar solo con números enteros en operaciones.
• Realiza operaciones de manera más rápida y eficiente que los bucles tradicionales en Python.
• Hace que las operaciones sean menos eficientes.

Answer explanation

La computación vectorizada permite realizar operaciones en arreglos de forma más rápida y eficiente.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de operación vectorizada en NumPy?

• Sumar 2 arreglos sin utilizar un bucle explícito.
• Iterar sobre cada elemento de un arreglo y sumar los valores manualmente.
• Usar un ciclo for para sumar los elementos de un arreglo.
• Ninguna de las anteriores.

Answer explanation

La computación vectorizada permite sumar directamente dos arreglos sin necesidad de utilizar un bucle.