Conocimientos de Data Science

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Quiz rápido de estadística y ML

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Dani Macias

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Conocimientos de Data Science


Conocimientos de Data ScienceVersión en línea Quiz rápido de estadística y ML por Dani Macias 1 ¿Qué se define como "cada elemento de interés sobre el cual se recopilan datos"? a Población b Muestra c Variable d Unidad experimental 2 ¿Cuál de las siguientes es una variable categórica? a Ingresos mensuales b Temperatura c Estado civil d Edad 3 ¿Qué representa la "V" de Variedad en las 5V del Big Data? a Diferentes tipos de datos b Veracidad de la información c Velocidad de procesamiento d Volumen de datos 4 ¿Qué problema de calidad de datos se refiere a "entradas repetidas de la misma información"? a Errores de formato b Duplicados c Ruido d Valores atípicos 5 ¿Qué algoritmo es más adecuado para predecir valores continuos como el precio de una vivienda? a Regresión lineal b K-Means c Regresión logística d Naive Bayes 6 ¿Cuál de estas herramientas es una biblioteca de Python para machine learning? a Matplotlib b TensorFlow c Pandas d Scikit-learn 7 ¿Qué técnica se utiliza para reducir el número de variables en un conjunto de datos manteniendo la mayor información posible? a Árboles de Decisión b K-NN c PCA (Análisis de Componentes Principales) d SVM 8 ¿Qué es un "valor atípico" (outlier)? a Un error de formato b Un valor inusualmente alto o bajo c Un dato duplicado d Un valor faltante 9 ¿Qué tipo de variable es "el género de una persona"? a Categórica nominal b Numérica continua c Numérica discreta d Categórica ordinal 10 ¿Qué algoritmo de machine learning se basa en la proximidad entre datos para clasificar? a K-Nearest Neighbors (K-NN) b Redes Neuronales c Random Forest d Regresión logística 11 ¿Qué significa la "V" de Veracidad en Big Data? a Variedad de formatos b Velocidad de procesamiento c Volumen de datos d Calidad y confiabilidad de los datos 12 ¿Qué problema de datos se refiere a "información irrelevante que distorsiona la señal real"? a Mala denominación de columnas b Ruido c Duplicados d Valores faltantes 13 ¿Qué algoritmo es conocido por su uso en detección de spam? a K-Means b Árboles de Decisión c PCA d Naive Bayes 14 ¿Qué biblioteca de Python se usa principalmente para visualización de datos? a NumPy b Scikit-learn c Pandas d Matplotlib 15 ¿Qué tipo de aprendizaje se usa cuando no hay etiquetas en los datos? a Por refuerzo b No supervisado c Semi-supervisado d Supervisado 16 ¿Qué algoritmo combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión? a Random Forest b Regresión lineal c K-NN d SVM 17 ¿Qué se entiende por "población" en estadística? a El conjunto completo de elementos de interés b Una variable categórica c Una muestra de datos d Un subconjunto de unidades experimentales 18 ¿Qué técnica se usa para imputar valores faltantes? a Imputación por media, mediana o moda b Duplicar registros c Ignorarlos d Eliminación de filas 19 ¿Qué algoritmo es sensible a outliers? a SVM b Naive Bayes c Regresión lineal d Redes neuronales 20 ¿Qué herramienta es útil para procesar grandes volúmenes de datos en entornos? a Excel b Jupyter Notebook c Tableau d Apache Spark 21 ¿Qué tipo de variable es "nivel educativo" (ej: primaria, secundaria, universidad)? a Categórica nominal b Numérica continua c Categórica ordinal d Numérica discreta 22 ¿Qué algoritmo es especialmente útil para problemas de clasificación con datos no linealmente separables? a K-Means b SVM con kernel no lineal c Regresión lineal d Naive Bayes 23 ¿Qué técnica se utiliza para equilibrar conjuntos de datos con clases desbalanceadas? a PCA b SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) c One-Hot Encoding d Normalización 24 ¿Qué métrica es más adecuada para evaluar un modelo de clasificación con clases desbalanceadas? a MSE (Mean Squared Error) b R² c Exactitud (Accuracy) d F1-Score 25 ¿Qué librería de Python se usa para manipular datos en formato de DataFrame? a Scikit-learn b Matplotlib c Pandas d NumPy 26 ¿Qué método se utiliza para convertir variables categóricas en numéricas? a Imputación b Estandarización c One-Hot Encoding d Normalización 27 ¿Qué algoritmo de clustering es sensible a la inicialización de centroides? a DBSCAN b Hierarchical Clustering c K-Means d PCA 28 ¿Qué técnica ayuda a prevenir el overfitting en árboles de decisión? a Reducir el tamaño de la muestra b Aumentar la profundidad del árbol c Usar más características d Podar (pruning) el árbol 29 ¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza cuando el modelo aprende de retroalimentación rewards? a Por refuerzo (Reinforcement Learning) b No supervisado c Supervisado d Semi-supervisado 30 ¿Qué herramienta es ampliamente usada para visualizar datos en forma de mapas de calor (heatmaps)? a ggplot b Plotly c Matplotlib d Seaborn 31 ¿Qué método se usa para seleccionar las características más relevantes en un dataset? a Normalización b Feature Importance c One-Hot Encoding d Imputación 32 ¿Qué algoritmo es conocido por su robustez ante outliers? a SVM b Random Forest c Regresión lineal d K-Means 33 ¿Qué técnica se usa para estandarizar datos numéricos? a StandardScaler b Label Encoding c Imputación d One-Hot Encoding 34 ¿Qué modelo es adecuado para predecir la probabilidad de que un evento ocurra? a Regresión lineal b K-NN c Regresión logística d PCA 35 ¿Qué método de validación divide el dataset en k partes y entrena k veces? a Cross-Validation (Validación cruzada) b Holdout c Bootstrap d Stratified Sampling 36 ¿Qué tipo de gráfico es ideal para mostrar la distribución de una variable continua? a Histograma b Pie chart c Scatter plot d Gráfico de barras 37 ¿Qué algoritmo es no paramétrico? a K-NN b SVM c Regresión logística d Regresión lineal 38 ¿Qué técnica se usa para detectar outliers en datos numéricos? a PCA b One-Hot Encoding c SMOTE d IQR (Rango intercuartílico) 39 ¿Qué framework es popular para redes neuronales profundas? a Scikit-learn b Pandas c TensorFlow d NumPy 40 ¿Qué método se usa para agrupar datos basados en densidad? a DBSCAN b Hierarchical Clustering c K-Means d PCA

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¿Qué se define como "cada elemento de interés sobre el cual se recopilan datos"?

¿Cuál de las siguientes es una variable categórica?

¿Qué representa la "V" de Variedad en las 5V del Big Data?

¿Qué problema de calidad de datos se refiere a "entradas repetidas de la misma información"?

¿Qué algoritmo es más adecuado para predecir valores continuos como el precio de una vivienda?

¿Cuál de estas herramientas es una biblioteca de Python para machine learning?

¿Qué técnica se utiliza para reducir el número de variables en un conjunto de datos manteniendo la mayor información posible?

¿Qué es un "valor atípico" (outlier)?

¿Qué tipo de variable es "el género de una persona"?

¿Qué algoritmo de machine learning se basa en la proximidad entre datos para clasificar?

¿Qué significa la "V" de Veracidad en Big Data?

¿Qué problema de datos se refiere a "información irrelevante que distorsiona la señal real"?

¿Qué algoritmo es conocido por su uso en detección de spam?

¿Qué biblioteca de Python se usa principalmente para visualización de datos?

¿Qué tipo de aprendizaje se usa cuando no hay etiquetas en los datos?

¿Qué algoritmo combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión?

¿Qué se entiende por "población" en estadística?

¿Qué técnica se usa para imputar valores faltantes?

¿Qué algoritmo es sensible a outliers?

¿Qué herramienta es útil para procesar grandes volúmenes de datos en entornos?​

¿Qué tipo de variable es "nivel educativo" (ej: primaria, secundaria, universidad)?

¿Qué algoritmo es especialmente útil para problemas de clasificación con datos no linealmente separables?

¿Qué técnica se utiliza para equilibrar conjuntos de datos con clases desbalanceadas?

¿Qué métrica es más adecuada para evaluar un modelo de clasificación con clases desbalanceadas?

¿Qué librería de Python se usa para manipular datos en formato de DataFrame?

¿Qué método se utiliza para convertir variables categóricas en numéricas?

¿Qué algoritmo de clustering es sensible a la inicialización de centroides?

¿Qué técnica ayuda a prevenir el overfitting en árboles de decisión?

¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza cuando el modelo aprende de retroalimentación rewards?

¿Qué herramienta es ampliamente usada para visualizar datos en forma de mapas de calor (heatmaps)?

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¿Qué algoritmo es conocido por su robustez ante outliers?

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¿Qué algoritmo es no paramétrico?

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¿Qué framework es popular para redes neuronales profundas?

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