Sesión 2

¿Cuál es el primer paso en un proyecto típico de Ciencia de Datos?

• Analizar información

• Capturar datos

• Comunicar hallazgos

• Evaluar modelos

¿Qué metodología se utiliza para organizar las etapas de un proyecto de Ciencia de Datos en esta sesión?

• Waterfall

• Agile

• CRISP-DM

• Kanban

¿Cuál de los siguientes es un desafío común en proyectos de Ciencia de Datos?

• Exceso de datos limpios

• Tiempos de ejecución cortos

• Calidad de datos deficiente

• Acceso ilimitado a la información

¿Qué se busca lograr con el análisis de datos en la etapa de “Comprensión del negocio”?

• Aplicar modelos estadísticos complejos

• Recolectar datos históricos

• Definir los objetivos y preguntas clave

• Crear dashboards interactivos

¿Qué significa overfitting en el modelado?

• Normalización

• Sobreajuste

• Agrupamiento

• Reducción de dimensionalidad

¿En qué industria se utiliza la Ciencia de Datos para el mantenimiento predictivo industrial según el estudio de casos?

• Finanzas

• Salud

• Comercio electrónico

• Manufactura