Análisis y Exploración de Datos

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?

Regresar a etapas anteriores Signup and view all the answers

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

Análisis de la Situación Signup and view all the answers

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

Impacto significativo Signup and view all the answers

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

Medir la funcionalidad del modelo 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?

Facilita la recolección de datos irrelevantes Signup and view all the answers

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

Recolección y consolidación de datos Signup and view all the answers

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

Preparar los datos para el modelado Signup and view all the answers

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

Los resultados de la validación Signup and view all the answers

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

El modelo relacional de datos Signup and view all the answers

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

Limpieza de datos Signup and view all the answers

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

Aumentó la gestión de materiales y datos en empresas Signup and view all the answers

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

Minería de datos Signup and view all the answers

¿Qué término fue acuñado por Erik Larson en 1989?

BigData Signup and view all the answers

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

Utilizó BigData para personalizar recomendaciones Signup and view all the answers

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

Etapa de análisis y exploración Signup and view all the answers

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

Detección de anomalías en imágenes Signup and view all the answers

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

Las características del modelo Signup and view all the answers

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

Lanzamiento del sistema de búsqueda de Google Signup and view all the answers

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

Interpretación de resultados en contexto Signup and view all the answers

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

El término BigData Signup and view all the answers

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

Detección de patrones inusuales para identificar fraudes Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Hadoop es correcta?

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

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

Hive Signup and view all the answers

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

Datos estructurados Signup and view all the answers

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

R Signup and view all the answers

¿Qué característica define a NoSQL en comparación con SQL?

NoSQL es más adecuado para datos no estructurados. Signup and view all the answers

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

IBM Signup and view all the answers

¿Qué función cumple HDFS en la plataforma Hadoop?

Gestiona la interacción de datos en múltiples máquinas. Signup and view all the answers

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

Python Signup and view all the answers

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

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

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

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

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

Genera complejidad en la distribución de tareas. Signup and view all the answers

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

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

En qué consiste fundamentalmente el escalamiento horizontal?

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

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

Hadoop y Spark. Signup and view all the answers

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

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

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

NoSQL no admite relaciones entre los datos a diferencia de SQL. 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.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

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.