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Unidad 1 & 2

Total questions: 16

Worksheet time: 12mins

Name
Class
Date
1.

¿Cuál de las siguientes cosas pueden ser datos en Pandas?

a)

un dict de python

b)

un ndarray

c)

un valor escalar

d)

todos los anteriores

2.

¿Qué función en la biblioteca de Pandas permite jugar con datos y crea nuevas variables?

a)

apply

b)

read_csv

c)

pivot_table

d)

merge

3.

Cuál es el resultado de este código?

a)

2 (2L, 4L) int64

b)

4 (2L) int32

c)

2 (4L) int64

d)

2 (2L, 4L) int32

4.

Como ploteas dos columnas de un DataFrame usando puntos?


import numpy as nup

import pandas as pnd


di = {'one' : nup.random.rand(10),

'two' : nup.random.rand(10)}

df = pnd.DataFrame(di)

a)

df.plot(style=['o','rx'])

b)

No se puede.

c)

Se pueden usar lineas y barras pero not puntos.

d)

df.plot(x='col_name_1', y='col_name_2', style='o')

5.

¿Cuáles de los siguientes son los objetivos del Análisis de Datos Exploratorios (EDA)?

a)

Probar de suposiciones de negocios

b)

Generar hipótesis para su posterior análisis.

c)

Preparar los datos para el modelado.

d)

Todos los anteriores.

6.

¿Cuál de los siguientes es el resultado del siguiente código de Python?

a)

[ True False True True False True False]

b)

[True False True False]

c)

[True False True False True False]

d)

[ True True False True False True False]

7.

¿Cómo crearías una matriz de identidad en python?

Nota: la biblioteca numpy ha sido importada como np.

a)

np.eye(3)

b)

identity(3)

c)

np.array([1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1])

d)

Todos los anteriores.

8.
a)

[5, 11, 12] [5, 11, 12]

b)

[5, 11, 12] [10, 11, 12]

c)

[10, 11, 12] [10, 11, 12]

d)

[10, 11, 12] [5, 11, 12]

9.
a)

[200 200 300 400 250] [200 200 300 400 250]

b)

[100 200 300 400 250] [100 200 300 400 250]

c)

[200 200 300 400 250] [100 200 300 400 250]

d)

ninguno de estos

10.

Si quisiera ver el rango intercuantil de una variable en un set de datos, que tipo de gráfico usaría?

a)

Histograma

b)

HeatMap

c)

BoxPlot

d)

Ninguno de los anteriores

11.

Que es el Feature Engineering?

a)

Es el proceso de utilizar el conocimiento de dominio de los datos para crear características que hacen que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen.

b)

Es el proceso de limpiado de datos para su posterior uso en algoritmos de aprendizaje automático

c)

Es el proceso de rellenado de valores faltantes en un dataset con sus diferentes técnicas

d)

Es el proceso de conversión de variables categóricas a variables binarias.

12.

¿Cuales son las etapas del ciclo de vida de Data Science?

a)

Recogida de datos, Tratamiento y Procesado de Datos, Entrenamiento, Testing, Visualizacion e Interpretacion

b)

Recogida de datos,Graficado y Segmentacion, Entrenamiento, Testing, Visualizacion

c)

Recogida de datos, Entrenamiento, Testing, Visualizacion

d)

Recogida de datos, Tratamiento y Procesado de Datos, Entrenamiento, Determinacion de Tecnicismos

13.

¿Qué es una libreria en programación?

a)

Conjunto de clases, que poseen una serie de métodos y atributos

b)

Puesto en el que se venden libros

c)

Codigo que simula un comportamiento

d)

Almacen de codigo individual de un usuario

14.

¿Cómo se calculan los umbrales máximos y mínimos con el rango intercuantil para filtrar outliers?

a)

q < Q1 - IQR*1.5

q > Q3 + IQR*1.5

b)

q < Q3 + IQR*1.5

q > Q1 - IQR*1.5

c)

q < Q1 - IQR*0.5

q > Q3 + IQR*0.5

d)

q > Q1 - IQR*0.5

q < Q3 + IQR*0.5

15.

¿Cúal es una diferencia entre Business intelligence y Data Science?

a)

Uno es descriptivo y el otro prescriptivo

b)

Uno hace analisis de los datos y el otro no

c)

Uno usa estadisticas y el otro no

d)

Uno utiliza grandes volumenes de datos y otro entre pequeños y medianos

16.

¿Cúal de las siguientes no es una técnica del feature engineering?

a)

Binning

b)

One-Hot Encoding

c)

Imputation

d)

Distribution