Análisis y Exploración de Datos
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Questions and Answers

¿Cuál es la etapa en la que se construye el modelo basado en el contexto del fenómeno estudiado?

  • Etapa de Evaluación
  • Etapa de Identificación del Problema
  • Etapa de Implementación
  • Etapa de Modelado (correct)

    • ¿Cuál de los siguientes criterios no se considera fundamental para formular preguntas adecuadas en un proyecto de ciencia de datos?

  • Originalidad y Claridad
  • Impacto
  • Basado en Datos
  • Complejidad Técnica (correct)

    • En la categoría de preguntas en ciencia de datos, ¿qué tipo de preguntas se utilizan para determinar los resultados, ya sean positivos o negativos?

  • Análisis de la Situación
  • Evaluación de Impacto (correct)
  • Causa y Efecto
  • Predicción

    • Si un modelo en ciencia de datos no obtienen los resultados esperados, ¿qué se debe hacer?

    <p>Regresar a etapas anteriores</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes categorías de preguntas se centra en comprender tendencias y distribuciones geográficas?

    <p>Análisis de la Situación</p> Signup and view all the answers

    La iniciativa "100 Questions" se enfocó en identificar preguntas con un alto:

    <p>Impacto significativo</p> Signup and view all the answers

    En un proyecto de ciencia de datos, ¿qué debe hacerse después de poner en marcha el modelo?

    <p>Medir la funcionalidad del modelo</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las explicaciones a continuación no describe correctamente la importancia de definir preguntas adecuadas en un proyecto de ciencia de datos?

    <p>Facilita la recolección de datos irrelevantes</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué actividad se realiza en la etapa de análisis y exploración de los datos?

    <p>Recolección y consolidación de datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal de la etapa de ingeniería?

    <p>Preparar los datos para el modelado</p> Signup and view all the answers

    Durante la etapa de modelado, ¿qué se evalúa para mejorar los modelos predictivos?

    <p>Los resultados de la validación</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué avance significativo en la gestión de datos se desarrolló en 1970?

    <p>El modelo relacional de datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué actividad no corresponde a la etapa de entrega de resultados?

    <p>Limpieza de datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál fue el impacto de la popularización de MRP en 1976?

    <p>Aumentó la gestión de materiales y datos en empresas</p> Signup and view all the answers

    En la etapa de ingeniería, ¿qué técnica se utiliza para descubrir patrones?

    <p>Minería de datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué término fue acuñado por Erik Larson en 1989?

    <p>BigData</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el impacto de BigData en Netflix es correcta?

    <p>Utilizó BigData para personalizar recomendaciones</p> Signup and view all the answers

    La limpieza y depuración de datos se lleva a cabo en qué etapa del proceso?

    <p>Etapa de análisis y exploración</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las aplicaciones de la ciencia de datos en el área de salud?

    <p>Detección de anomalías en imágenes</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se ajusta en el ciclo entre la ingeniería y el modelado?

    <p>Las características del modelo</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué ocurrió en 1997 que marcó un punto de inflexión en la búsqueda de información?

    <p>Lanzamiento del sistema de búsqueda de Google</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las actividades de la etapa de entrega de resultados?

    <p>Interpretación de resultados en contexto</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué aspecto de la tecnología de datos se universalizó en 2016?

    <p>El término BigData</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué función realiza la ciencia de datos en la ciberseguridad?

    <p>Detección de patrones inusuales para identificar fraudes</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Hadoop es correcta?

    <p>Hadoop permite almacenar datos en múltiples máquinas mediante HDFS.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué herramienta se utiliza como alternativa a Mapreduce en Hadoop?

    <p>Hive</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de datos es más adecuado para el uso de bases de datos relacionales?

    <p>Datos estructurados</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes lenguajes de programación es conocido por su uso en machine learning?

    <p>R</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué característica define a NoSQL en comparación con SQL?

    <p>NoSQL es más adecuado para datos no estructurados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes es una herramienta comercial utilizada en el procesamiento de datos?

    <p>IBM</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué función cumple HDFS en la plataforma Hadoop?

    <p>Gestiona la interacción de datos en múltiples máquinas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes herramientas es un lenguaje de programación versátil utilizado principalmente para analítica?

    <p>Python</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente el escalamiento vertical?

    <p>Se centra en aumentar la capacidad de un único servidor para mejorar el rendimiento.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué caracteriza a las bases de datos NoSQL respecto a las bases de datos SQL?

    <p>Implementan métodos de almacenamiento alternativos como pares clave-valor.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una desventaja del escalamiento horizontal comparado con el vertical?

    <p>Genera complejidad en la distribución de tareas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se relaciona la privacidad y confidencialidad con la analítica de datos?

    <p>Los analistas deben limitar su conocimiento sobre individuos previamente a iniciar un proyecto.</p> Signup and view all the answers

    En qué consiste fundamentalmente el escalamiento horizontal?

    <p>Dividir y distribuir el trabajo entre múltiples servidores de bajo costo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tecnologías son ejemplos de plataformas que utilizan escalamiento horizontal?

    <p>Hadoop y Spark.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué implica la mejora de capacidades en el contexto de escalamiento vertical?

    <p>Instalar procesadores y aumentar la memoria en un servidor existente.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la principal diferencia entre NoSQL y SQL en términos de estructura?

    <p>NoSQL no admite relaciones entre los datos a diferencia de SQL.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Etapas del Proceso de Ciencia de Datos

    • Identificación de preguntas clave es esencial para dirigir el análisis.

    Etapa de Análisis y Exploración de los Datos

    • Objetivo: Evaluar calidad y relevancia de los datos disponibles.
    • Actividades incluyen recolección y consolidación de datos.
    • Evaluación de procedencia y confiabilidad de los datos es crucial.
    • Empleo de técnicas estadísticas y visualización para identificar patrones.
    • Limpieza y depuración de datos aseguran su precisión.

    Etapa de Ingeniería

    • Objetivo: Preparar datos para modelado definiendo características relevantes.
    • Implica identificación y creación de características (features) útiles para el modelo.
    • Aplicación de minería de datos para descubrir relaciones y patrones.
    • Selección y transformación de variables mejoran la calidad del análisis.

    Etapa de Modelado

    • Objetivo: Construir y ajustar modelos predictivos.
    • Algoritmos de machine learning son aplicados para construir los modelos.
    • Evaluación y ajuste del modelo basado en la validación de resultados.
    • Iteración continua entre ingeniería y modelado para optimizar el modelo.
    • Verificación y prueba son necesarias para evitar conclusiones erróneas.

    Etapa de Entrega de Resultados

    • Objetivo: Presentar resultados de manera que facilite la toma de decisiones.
    • Generación de informes y visualizaciones explica hallazgos de forma efectiva.
    • Interpretación de resultados en el contexto del problema original es fundamental.

    Hitos Históricos en Almacenamiento y Análisis de Datos

    • 1928: Fritz Pfleumer patentó el primer sistema de almacenamiento magnético.
    • 1962: IBM Shoebox, un avance en reconocimiento de voz.
    • 1965: Primer data center en EE. UU. para almacenamiento en cintas magnéticas.
    • 1970: IBM desarrolló el modelo relacional, base para la gestión de bases de datos.
    • 1976: Popularización de MRP mejoró la gestión de datos en empresas.
    • 1989: Erik Larson acuña el término Big Data.
    • 1991: Nace Internet, revolucionando la gestión de datos.
    • 1997: Google lanza un sistema de búsqueda en Internet.
    • 2001: Doug Laney define las 3 Vs de Big Data.
    • 2005: Nace la web 2.0 y se crea Hadoop.
    • 2014: Teléfonos móviles superan a ordenadores en acceso a Internet.
    • 2016: El término Big Data se universaliza.

    Utilidad de la Ciencia de Datos

    • Análisis de Riesgo: Calcula primas de seguros y evalúa elegibilidad para créditos.
    • Ciberseguridad: Detecta patrones inusuales para identificar fraudes.
    • Salud: Usa imágenes para detectar anomalías y prever afecciones.
    • Marketing: Segmenta clientes y predice comportamientos.

    Impacto de Empresas en Negocios

    • Netflix: Personaliza recomendaciones utilizando Big Data, transformando su modelo de negocio.
    • Amazon: Utiliza ciencia de datos para recomendaciones, optimización de precios y logística.

    Importancia de Definir Preguntas en Ciencia de Datos

    • Establecimiento de objetivos claros y preguntas pertinentes es esencial.
    • Las preguntas deben surgir de la identificación de problemas y datos disponibles.
    • Iniciativa "100 Questions" de The GovLab: priorización de preguntas clave según impacto, originalidad y claridad.

    Categorías de Preguntas en Ciencia de Datos

    • Análisis de la Situación: Comprender tendencias y distribuciones.
    • Causa y Efecto: Determinar factores causales y sus efectos.
    • Predicción: Evaluar riesgos y oportunidades futuras.
    • Evaluación de Impacto: Analizar resultados, positivos o negativos.

    Herramientas y Tecnologías en Ciencia de Datos

    • Distinción entre herramientas de almacenamiento y procesamiento.
    • Hadoop: Plataforma para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
    • HDFS: Sistema que permite almacenamiento distribuido de información.

    Herramientas de Almacenamiento

    • Almacenamiento tradicional: Usa ficheros y bases de datos relacionales (SQL).
    • NoSQL: Herramientas como Cassandra para datos no estructurados.

    Herramientas de Procesamiento

    • Comerciales: IBM y SAS son ampliamente utilizados en entornos comerciales.
    • Código Abierto:
      • R: Para análisis estadístico y visualización.
      • Python: Usado principalmente para analítica.

    Estrategias de Escalamiento

    • Escalamiento vertical: Mejora de un único servidor con mejor hardware.
    • Escalamiento horizontal: División de tareas entre múltiples computadores de bajo costo.

    Privacidad y Confidencialidad

    • Científicos de datos deben evitar recopilar información personal adicional.
    • Trabajar con datos puede generar conocimiento más profundo sobre individuos.

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    Description

    Este cuestionario se centra en la etapa de análisis y exploración de datos. Se abordarán las técnicas necesarias para examinar la calidad y relevancia de los datos, así como las actividades de recolección, evaluación y visualización. Aprenderás sobre patrones y tendencias en los datos.

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