Tema 1 Fundamentos de Ciencia de Datos

¿Qué disciplinas combina la ciencia de datos según IBM?

• Literatura, arte, música, danza y teatro

• Historia, geografía, sociología, psicología y antropología

• Biología, química, física, matemáticas y estadística

• Matemáticas, estadística, programación, analítica avanzada, IA y machine learning

¿En qué década se formalizó el término 'ciencia de datos'?

• Años 60

• Años 70

• Años 90

• Años 80

¿Cuál es una de las ventajas de la ciencia de datos en la toma de decisiones?

• Proporciona información irrelevante

• Reduce la necesidad de análisis

• Facilita la planificación y ejecución de estrategias

• Permite tomar decisiones basadas en suposiciones

¿Qué tipo de aprendizaje utiliza el machine learning para hacer predicciones?

• Aprendizaje indirecto

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje colaborativo

• Aprendizaje pasivo

¿Cuál es una de las características del business intelligence?

• Generación de informes sin visualización

• Análisis de datos sin procesamiento previo

• Recopilación de datos de una sola fuente

• Acceso a datos en tiempo real

¿Qué tipo de datos se almacenan en bases SQL?

• Datos de texto libre

• Datos multimedia

• Datos estructurados

• Datos no estructurados

¿Cuál es un ejemplo de aplicación de machine learning?

• Análisis de datos históricos

• Detección de spam en correos electrónicos

• Creación de bases de datos

• Diseño de páginas web

¿Qué permite la minería de datos?

• Aumentar la cantidad de datos

• Eliminar datos irrelevantes

• Reducir el tiempo de análisis

• Identificar patrones ocultos en los datos

¿Qué aspecto clave se utiliza en la inteligencia artificial para analizar el lenguaje humano?

• Aprendizaje profundo

• Visualización de datos

• Procesamiento de lenguaje natural

• Análisis de datos estructurados

¿Qué tipo de aprendizaje busca aprender a partir de la experiencia?

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje colaborativo

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje por refuerzo