Desafío de Ciencia de Datos

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Pon a prueba tus conocimientos sobre ciencia de datos y Python con este emocionante juego de preguntas.

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Cesar González

Colombia

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1	Cesar González 18 de Marzo de 2025	% 100	01:01

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Desafío de Ciencia de Datos


Desafío de Ciencia de DatosVersión en línea Pon a prueba tus conocimientos sobre ciencia de datos y Python con este emocionante juego de preguntas. por Cesar González 1 ¿Qué biblioteca de Python es más utilizada para análisis de datos? a Pandas b Scikit-learn c Matplotlib d NumPy 2 ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los datos categóricos es correcta? a Los datos categóricos solo pueden tener valores numéricos b Los datos categóricos se pueden dividir en nominales y ordinales, dependiendo de si tienen un orden natural c Los datos categóricos no son útiles en modelos de aprendizaje automático d Los datos categóricos siempre deben convertirse en datos continuos para ser analizados 3 ¿Qué tipo de transformación permite convertir datos numéricos a categóricos? a Binning o Discretización: Agrupa los valores numéricos en rangos o intervalos definidos b Normalización: Escala los valores numéricos a un rango fijo, como entre 0 y 1 c Codificación One-Hot: Representa datos categóricos en forma de vectores binarios d Reducción de dimensionalidad: Reduce la cantidad de variables en un conjunto de datos 4 Escoja que modelos predictivos pertenecen al grupo: CLASIFICACIÓN a Accuracy, Error Absoluto Medio, F1-score b Raíz del Error Cuadrático Medio, Coeficiente de determinación c Recall, Area Under Curve, Especificidad d Error Absoluto Medio, Recall, Raíz del Error Cuadrático Medio 5 ¿Es la ASOCIACIÓN una técnica de mineria de datos? a Verdadero b Falso 6 ¿Cuál es una metodología para la integración de datos? a Data Warehousing b Detección de anomalías c Accuracy d Normalización 7 ¿Qué tipo de modelo data minning es el Clustering? a Modelo predictivo b Modelo supervisado c Modelo cuantitativo d Modelo Descriptivo 8 ¿Los ÁRBOLES DE DECISIÓN son un modelo de búsqueda SUPERVISADA? a Falso b Verdadero 9 ¿Cuál es el objetivo de la evaluación de un Modelo? a Detectar posibles errores b Optimizar el rendimiento del modelo c Evitar problemas como sobreajuste (overfitting) y subajuste (underfitting) d Mejorar la confiabilidad y generalización del modelo e Todas las anteriores 10 Acceder y combinar datos de múltiples fuentes sin moverlos físicamente, es la definición de: a Data Lake b Data Warehousing c Data Virtualization d ETL (Extract, Transform, Load)

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por Cesar González

¿Qué biblioteca de Python es más utilizada para análisis de datos?

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los datos categóricos es correcta?

¿Qué tipo de transformación permite convertir datos numéricos a categóricos?

Escoja que modelos predictivos pertenecen al grupo: CLASIFICACIÓN

¿Es la ASOCIACIÓN una técnica de mineria de datos?

¿Cuál es una metodología para la integración de datos?

¿Qué tipo de modelo data minning es el Clustering?

¿Los ÁRBOLES DE DECISIÓN son un modelo de búsqueda SUPERVISADA?

¿Cuál es el objetivo de la evaluación de un Modelo?

Acceder y combinar datos de múltiples fuentes sin moverlos físicamente, es la definición de: