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Evaluación Final Computación - EDA

Total questions: 50

Worksheet time: 50mins

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Fórmulas y funciones en Excel.

En la celda F2 calcule la columna Subtotal con el descuento establecido en la celda D9. Tome en cuenta que la fórmula se copiará en toda la columna.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

En la celda C2 calcule la columna Precio $ con el tipo de cambio establecido en la celda D8. Tome en cuenta que la fórmula se copiará en toda la columna.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

¿Cuál es la nota mínima de todas las materias?

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

Calcule la nota mínima del alumno "Mía".

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

¿Cuántas notas hay en total (Matemática, Física, Computación y Programación? Calcule con el rango existente llamado notas.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

Calcule el valor mínimo de la columna Cantidad.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

Calcule el valor máximo de la columna Subtotal.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

Calcule el total de precios en dólar.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

Fórmulas y funciones en Excel.

¿Cuántos productos hay?, realice la función con la columna de Producto.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

10.

Fórmulas y funciones en Excel.

Calcule el promedio de notas del alumno Allan.

^{Tome de referencia la imagen.}

(a)

11.

¿Cuántos productos hay de la marca Apple? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. El criterio debe escribirlo.

(a)

12.

¿Cuántos productos hay de tipo Smartphone? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. El criterio debe escribirlo y existe un rango llamado 'tipos'.

(a)

13.

¿Cuál es el total (Q) de los productos Samsung? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. El criterio debe escribirlo.

(a)

14.

En la celda F3 debemos calcular el tipo de cambio de la celda I2. Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. El criterio debe escribirlo.

(a)

15.

¿Cuál es el total (Q) de los productos Apple? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. Existe un rango llamado 'marcas' y el criterio debe escribirlo.

(a)

16.

¿Cuál es el total (Q) de los productos Apple? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. Existe un rango llamado 'marcas' y el criterio debe escribirlo.

(a)

17.

¿Cuál es el promedio de Tablets $? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. Existe un rango llamado 'tipos' y el criterio debe escribirlo.

(a)

18.

¿Cuántos precios tenemos al menos de $300? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo.

(a)

19.

¿Cuántos precios tenemos arriba de Q5000? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo.

(a)

20.

¿Cuál es el total de precios en Q de la marca 'Huaweii'? Escriba la fórmula tomando como referencia el fragmento de la hoja de cálculo. Debe escribir el criterio.

(a)

21.

Data Analisys.

Importe la librería 'Pandas' utilice el alias 'pd'.

(a)

22.

Data Analisys.

Importe la librería 'Numpy' utilice el alias 'np'.

(a)

23.

Data Analisys.

Cree un Data Frame llamado 'df' desde el archivo 'sales.csv'.

Pandas ya está importado con el alias de 'pd'.

(a)

24.

Data Analisys.

Muestre del Data Frame 'df_sales' los primeros diez registros.

(a)

25.

Data Analisys.

Muestre del Data Frame 'df' la columna de 'Grades'.

(a)

26.

Data Analisys.

Muestre un resumen estadístico de data frame 'df_employees'.

(a)

27.

Data Analisys.

Calcule el promedio de la columna 'grades' del Data Frame 'df_students'.

(a)

28.

Data Analisys.

Muestre el valor máximo de la columna 'Sales' del Data Frame 'df_january'.

(a)

29.

Data Analisys.

Muestre únicamente las columnas 'name' y 'age' del Data Frame 'df_clients'

(a)

30.

EDA (Data Preparation).

Importe la librería matplotlib para graficar con el alias 'plt'.

(a)

31.

EDA (Data Preparation).

Muestre los tipos de datos que almacenan cada una de las columnas del Data Frame 'df_employees'.

(a)

32.

EDA (Data Preparation).

Muestre los primeros diez registros de la columna 'Grades' del Data Frame 'df_students'.

(a)

33.

EDA (Data Preparation).

Muestre los primeros cinco registros de la columna 'Ages' del Data Frame 'df'.

(a)

34.

EDA (Data Preparation).

Visualice las columnas del registro '89' del Data Frame 'df_programs'.

(a)

35.

EDA (Data Preparation).

Cambie el valor de la fila '100' de la columna '4' del Data Frame 'df_people' a 'Daniel'.

(a)

36.

EDA (Data Preparation).

Cree una columna llamada 'Year' del Data Frame 'df' a partir de una fecha almacenada en la columna 'Date' del mismo Data Frame.

(a)

37.

EDA (Data Preparation).

Cree una columna llamada 'Day' del Data Frame 'df' a partir de una fecha almacenada en la columna 'Date' del mismo Data Frame.

(a)

38.

EDA (Data Visualization).

Almacene en la variable 'grades' el top 10 de notas de la columna 'Grades' del Data Frame llamado 'df'.

Lo que debemos visualizar es la frecuencia de las notas.

(a)

39.

EDA (Data Visualization).

Almacene en la variable 'genre' el top 5 de notas de la columna 'Genre' del Data Frame llamado 'df'.

Lo que debemos visualizar es la frecuencia de las notas.

(a)

40.

EDA (Data Visualization).

Cree un figura de gráfico con un ancho de 8 por 8 de alto. El alias de Matplotlib es 'plt'.

No deje espacios en su código.

(a)

41.

EDA (Data Visualization).

Cree un gráfico de barras con la variable (Data Frame) llamada 'ages'.

El alias de Matplotlib es 'plt'.

(a)

42.

EDA (Data Visualization).

En la variable 'avg' almacene el promedio de la columna 'Grades' del Data Frame 'df'.

(a)

43.

EDA (Data Visualization).

En la variable 'min_age' almacene el valor más bajo de la columna 'Ages' del Data Frame 'df'.

(a)

44.

EDA (Data Visualization).

En la variable 'top_sale' almacene el valor más alto de la columna 'Sales' del Data Frame 'df'.

(a)

45.

EDA (Data Visualization).

En la variable 'quantile' almacene la media de la columna 'Prices' del Data Frame 'df'.

(a)

46.

EDA (Data Visualization).

En la variable 'total' sume todos los valores de la columna 'Salary' del Data Frame 'df'.

(a)

47.

EDA (Data Visualization).

Utilizando el método de consulta del Data Frame 'df' visualize precios de la columna 'Price' que sean al menos de 1,000.

(a)

48.

Numpy.

El punto de partida de estas secuencias numéricas pseudoaleatorias se denomina "semilla".

¿Qué método nos permite establecer la misma?

np.random.seed( )

np.random.choice( )

np.random.randint( )

np.range( )

49.

Numpy.

¿Qué método nos permite seleccionar elementos aleatorios en estructuras de datos como listas?

np.random.seed( )

np.random.choice( )

np.random.randint( )

np.range( )

50.

Numpy.

¿Qué método nos permite generar números enteros aleatorios?

np.random.seed( )

np.random.choice( )

np.random.randint( )

np.range( )

100 %

Evaluación Final Computación - EDA

Total questions: 50

Worksheet time: 50mins

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