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WorksheetsCIENCIA DE DATOS
Total questions: 10
Worksheet time: 3mins
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Un área que estudia las computadoras y su arquitectura.
Una disciplina que analiza datos para extraer información significativa.
Un método para crear algoritmos de redes sociales.
Un campo dedicado solo a la inteligencia artificial.
¿Cuál de los siguientes NO es un tipo de análisis en Ciencia de Datos?
Análisis descriptivo
Análisis diagnóstico
Análisis prescriptivo
Análisis visual
¿Cuál de estos ejemplos representa el análisis predictivo?
Un gráfico que muestra el número de ventas de los últimos 6 meses.
Un modelo que estima las ventas del próximo año basándose en datos históricos.
Un informe que explica por qué bajaron las ventas el mes pasado.
Un análisis que recomienda la mejor estrategia de marketing para mejorar ventas.
¿Por qué es importante la Ciencia de Datos en las empresas?
Porque solo se usa para almacenar información.
Porque reemplaza completamente la inteligencia artificial.
Porque ayuda a entender mejor los datos y tomar decisiones estratégicas.
Porque elimina la necesidad de analistas en las empresas.
¿Cuál es una de las fases del proceso de Ciencia de Datos?
Obtención, depuración, exploración y modelado de datos.
Publicación de reportes.
Uso exclusivo de redes neuronales.
Eliminación de datos innecesarios sin análisis.
¿Por qué es importante eliminar el sesgo en modelos de IA?
Para lograr modelos 100% precisos.
Para hacer predicciones justas.
Porque solo afecta a la regresión.
Porque el sesgo mejora el modelo.
¿Qué herramienta de AWS facilita el machine learning?
Amazon Athena
Amazon Glue
Amazon SageMaker
Amazon Redshift
¿Cuál es un reto común en ciencia de datos?
Limpiar y unificar datos de varias fuentes.
Tener acceso ilimitado a datos.
Evitar el uso de machine learning.
No trabajar con otros equipos.
¿Para qué se usa la computación en la nube en ciencia de datos?
Para hacer modelos más precisos sin entrenamiento.
Para evitar la limpieza de datos.
Para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
Solo para guardar datos históricos.
¿En qué se diferencia la clasificación de la agrupación?
La clasificación es manual, la agrupación es automática.
La clasificación es más precisa que la agrupación.
La agrupación solo se usa en big data.
La clasificación usa categorías fijas, la agrupación no.
