Estadística

Question 1

¿Qué es más importante en la recopilación de datos?

Answer 1

Calidad de los datos

Question 2

¿Qué proceso es crítico para asegurar que los datos estén libres de errores?

Answer 2

Limpieza de datos

Question 3

¿Qué problema puede surgir si los datos están sesgados?

Answer 3

Conclusiones erróneas

Question 4

¿Qué son los silos de datos?

Answer 4

Departamentos que no comparten información

Question 5

¿Qué herramienta es útil para visualizar datos sin necesidad de programación avanzada?

Answer 5

Tableau

Question 6

¿Qué sector puede verse afectado por la falta de compartir datos entre hospitales y clínicas?

Answer 6

Salud

Question 7

¿Qué proporcionan los informes?

Answer 7

Instantáneas de lo sucedido

Question 8

¿Qué es una limitación de las alertas?

Answer 8

No proporcionan soluciones

Question 9

¿Qué va más allá de los informes y alertas al proporcionar contexto y recomendaciones?

Answer 9

Análisis

Question 10

¿Qué nivel de madurez analítica se centra en entender el pasado y el presente?

Answer 10

Descriptivo

Question 11

¿Qué nivel de madurez analítica se centra en predecir el futuro basándose en datos históricos?

Answer 11

Predictivo

Question 12

¿Qué nivel de madurez analítica se centra en tomar decisiones óptimas basadas en datos?

Answer 12

Prescriptivo

Question 13

¿Qué es esencial para una organización impulsada por datos?

Answer 13

Toma de decisiones basada en datos

Question 14

¿Qué empresa es conocida por realizar constantemente experimentos para optimizar sus procesos?

Answer 14

Google

Question 15

¿Qué es crucial para que los analistas comuniquen sus hallazgos de manera efectiva?

Answer 15

Contar una historia que resuene con los tomadores de decisiones

Question 16

¿Cuál es un obstáculo común para adoptar una cultura impulsada por datos?

Answer 16

Falta de comprensión

Question 17

¿Cómo se puede abordar la falta de habilidades en análisis de datos?

Answer 17

Capacitación interna

Question 18

¿Qué es importante para superar la resistencia al cambio en una organización?

Answer 18

Involucrar a todos los niveles de la organización

Question 19

¿Qué empresa utiliza datos para recomendar contenido a sus usuarios?

Answer 19

Netflix

Question 20

¿Qué empresa utiliza análisis predictivo para gestionar su cadena de suministro?

Answer 20

Walmart

Question 21

¿Qué empresa utiliza datos para optimizar las tarifas dinámicas y predecir la demanda?

Answer 21

Uber

Question 22

¿Qué es crucial al recopilar datos de usuarios?

Answer 22

Obtener el consentimiento del usuario

Question 23

¿Qué debe hacer una organización para proteger los datos de los usuarios?

Answer 23

Implementar medidas de seguridad

Question 24

¿Qué no debe hacerse con los datos recopilados?

Answer 24

Usarlos para manipular o discriminar

Question 25

¿Qué tipo de gráfico es útil para comparar cantidades entre diferentes categorías?

Answer 25

Gráfico de barras

Question 26

¿Qué biblioteca de Python es útil para crear gráficos estadísticos complejos?

Answer 26

Seaborn

Question 27

¿Qué tipo de gráfico muestra la distribución de un conjunto de datos?

Answer 27

Histograma

Question 28

¿Qué método se utiliza para eliminar valores nulos en un DataFrame de pandas?

Answer 28

dropna()

Question 29

¿Qué técnica se utiliza para rellenar valores nulos con la media de la columna?

Answer 29

fillna()

Question 30

¿Qué técnica se utiliza para detectar valores atípicos en un conjunto de datos?

Answer 30

Rango intercuartílico (IQR)

Question 31

¿Qué técnica se utiliza para convertir variables categóricas en columnas binarias?

Answer 31

Codificación One-Hot

Question 32

¿Qué técnica se utiliza para transformar datos en un rango entre 0 y 1?

Answer 32

Normalización Min-Max

Question 33

¿Qué técnica se utiliza para convertir datos con media 0 y desviación estándar 1?

Answer 33

Estandarización Z-score

Question 34

¿Cuál es la primera etapa del proceso CRISP-DM?

Answer 34

Comprensión del negocio

Question 35

¿Qué etapa del CRISP-DM implica la limpieza y transformación de los datos?

Answer 35

Preparación de los datos

Question 36

¿Qué etapa del CRISP-DM implica la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático?

Answer 36

Modelado

Question 37

¿Qué dimensión de la calidad de los datos se refiere a la precisión de los datos?

Answer 37

Exactitud

Question 38

¿Qué dimensión de la calidad de los datos se refiere a la ausencia de valores faltantes?

Answer 38

Completitud

Question 39

¿Qué dimensión de la calidad de los datos se refiere a la coherencia entre diferentes sistemas?

Answer 39

Consistencia

Question 40

¿Qué plataforma es ampliamente utilizada para el procesamiento de grandes volúmenes de datos?

Answer 40

Hadoop

Question 41

¿Qué framework es adecuado para el procesamiento de datos en tiempo real?

Answer 41

Storm

Question 42

¿Qué framework es un híbrido entre procesamiento por lotes y en tiempo real?

Answer 42

Spark

Question 43

¿Qué es un modelo predictivo?

Answer 43

Un modelo que predice valores futuros

Question 44

¿Qué técnica se utiliza para evitar el sobreajuste en los modelos de machine learning?

Answer 44

Validación cruzada

Question 45

¿Qué es el overfitting en machine learning?

Answer 45

Un modelo que se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento

Question 46

¿Qué es crucial al utilizar algoritmos en la toma de decisiones?

Answer 46

Asegurarse de que los algoritmos no sean discriminatorios

Question 47

¿Qué es importante al recopilar datos de usuarios?

Answer 47

Obtener el consentimiento informado

Question 48

¿Qué no debe hacerse con los datos recopilados?

Answer 48

Usarlos para manipular a los usuarios

Question 49

¿Qué herramienta es útil para la manipulación y análisis de datos en Python?

Answer 49

Pandas

Question 50

¿Qué herramienta es útil para la visualización de datos en Python?

Answer 50

Matplotlib