Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes características NO describe correctamente los datos grandes?
¿Qué instrumento se utiliza para mostrar métricas e indicadores clave de manera visual?
El proceso de mover datos desde su origen hasta una base de datos se conoce como:
¿Qué técnica se utiliza para prever eventos futuros a través del uso de algoritmos y estadísticas?
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La cardinalidad en bases de datos se refiere a:
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¿Cuál es el propósito principal del análisis de cohortes?
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¿En un contexto de base de datos, qué representa una columna?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo conceptual es correcta?
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¿Qué es un almacén de datos?
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¿Cuál es el propósito principal de la transformación de datos?
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¿Qué función cumplen las dimensiones en un almacén de datos?
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Los árboles de decisión son utilizados principalmente para:
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¿Qué es un Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS)?
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¿Qué caracteriza el análisis descriptivo?
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¿Cuál de las siguientes describiría mejor la segmentación de clientes?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los lagos de datos es correcta?
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¿Cómo se dividen los conjuntos de datos en los árboles de decisión?
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¿Qué puede indicar una correlación fuerte entre dos variables?
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¿Qué tipo de estructuras categorizan los datos en un sistema de análisis de datos?
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¿Qué se entiende por 'valor de vida del cliente' (CLV)?
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¿Cuál es la función principal de la limpieza de datos?
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¿Qué representa un mapa de calor (heatmap)?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la gobernanza de datos es correcta?
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¿Qué implica la exploración de datos?
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¿Qué significa el término 'granularidad' en el contexto de los datos?
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¿Qué representa un histograma en el análisis de datos?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los 'insights' es correcta?
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¿Qué describe mejor el concepto de IoT (Internet de las cosas)?
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¿Cómo beneficia la 'computación en memoria' al análisis de datos?
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¿Cuál es la función principal de un histograma en el análisis de datos?
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¿Cuál es el propósito principal del Data Cleaning?
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¿Qué se entiende por Causality en el contexto de análisis de datos?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta sobre la ciencia de datos?
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¿Qué describe un análisis de funnel (Funnel Analysis)?
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¿Cuál es el proceso que implica extraer, transformar y transferir datos de un sistema a otro?
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¿Qué es el Data Mining?
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¿Qué representa el término Data Modeling?
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¿Cuál es un objetivo central de la protección de Data Privacy?
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Study Notes
Big Data y Procesamiento de Datos
- Big Data: Se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que requieren técnicas de procesamiento especializadas.
- Características de los datos grandes: volumen, variedad y velocidad.
- ETL (Extracción, Transformación y Carga): Proceso crucial para mover datos desde su origen hacia las bases de datos.
Visualización y Análisis de Datos
- Dashboards: Interfaces visuales que muestran métricas e indicadores clave de manera resumida.
- Visualización de datos: Representación gráfica de datos para facilitar su comprensión.
- Heatmap: Representación visual que utiliza colores para mostrar la densidad de ciertas variables.
Segmentación y Análisis de Clientes
- Segmentación de mercado: Proceso de dividir clientes en grupos homogéneos con características similares.
- Customer Segmentation: Estrategia para agrupar clientes según comportamientos o características.
- Customer Lifetime Value (CLV): Valor neto que un cliente aporta a lo largo de su relación con una empresa.
Ciencia de Datos y Modelado
- Data Science (Ciencia de los datos): Campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos para extraer conocimiento de los datos.
- Data Modeling (Modelado de Datos): Creación de modelos para estructurar datos en bases de datos.
- Data Mart (Mercado de Datos): Subconjunto de un almacén de datos enfocado en un departamento o función específica.
Métodos de Análisis
- Machine Learning: Algoritmos que permiten a computadoras aprender patrones sin intervención humana.
- Predictive Analytics: Uso de datos y técnicas estadísticas para prever eventos futuros.
- Descriptive Analytics (Análisis descriptivo): Resumen y visualización de datos históricos para identificar patrones y tendencias.
Datos y Estructuras
- Base de datos: Colección estructurada de datos que se pueden gestionar y acceder fácilmente.
- Data Warehouse (Almacén de Datos): Repositorio central de datos integrados para apoyar el análisis y la generación de informes.
- Correlación: Medida que describe la asociación entre dos variables.
Procesos Clave en Manipulación de Datos
- Data Cleansing (Limpieza de Datos): Proceso para identificar y corregir errores e inconsistencias en los datos.
- Data Migration (Migración de datos): Transferencia de datos de un sistema a otro, asegurando su integridad.
- Data Transformation (Transformación de datos): Conversión de datos de un formato a otro, incluyendo limpieza y enriquecimiento.
Tecnologías y Tendencias
- IoT (Internet de las cosas): Red de dispositivos físicos equipados para recopilar e intercambiar datos.
- In-memory Computing: Almacenamiento de datos en la memoria principal para mejorar la velocidad de acceso y análisis.
- Funnel Analysis: Evaluación de la eficiencia de un proceso mediante el análisis de las etapas que recorren los usuarios.
Medición y Evaluación
- Retorno de inversión (ROI): Indicador que mide la rentabilidad financiera de una inversión.
- Insights (Información clave): Hallazgos valiosos obtenidos del análisis de datos que pueden influir en decisiones estratégicas.
Modelos y Estructuras Avanzadas
- Decision Trees (Árboles de Decisión): Utilizados en modelado predictivo para la clasificación y regresión a través de una representación gráfica.
- Grain (Granularity): Nivel de detalle de los datos almacenados, esencial para un análisis efectivo.
- Dimension (DIM): Estructura que categoriza y segmenta datos en un almacén de datos.
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Description
Explora el concepto de Big Data y su importancia en el análisis de datos. Aprende sobre las características que lo definen, como el volumen, la variedad y la velocidad. También se abordará la segmentación de mercado y cómo se utilizan los dashboards para visualizar métricas clave.