Questions and Answers
¿Cuál es el primer paso de la metodología KDD en la ciencia de datos?
En la metodología KDD, ¿qué busca el paso de limpieza y procesamiento de datos?
¿Qué acción se realiza en el tercer paso de la metodología KDD?
¿Cuál de las siguientes es una etapa de la metodología KDD?
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¿Qué se busca obtener en el paso de minería de datos dentro de la metodología KDD?
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¿Cuál es el objetivo principal del paso de selección e integración en KDD?
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Durante la etapa de diseño en KDD, se deben considerar principalmente:
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¿Cuál de las siguientes metodologías NO se menciona en el contexto de la ciencia de datos?
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¿Cuál de los siguientes pasos no forma parte de la metodología SEMMA?
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En la metodología CRIPS-DM, ¿cuál es la etapa que se considera más importante?
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¿Qué metodología permite regresar al inicio del ciclo de manera sistemática?
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Dentro de los pasos de SEMMA, ¿en qué etapa se utilizan técnicas estadísticas para el análisis preliminar?
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¿Cuál de los siguientes criterios no fue considerado en la '100 questions initiative'?
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En la etapa de 'Comprensión de los datos' de CRIPS-DM, se busca principalmente:
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¿Qué se busca corregir en la etapa de Exploración de SEMMA?
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En un proyecto de ciencia de datos, la claridad de las preguntas es clave para:
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¿Cuál es el objetivo principal del paso de 'Implementación' en CRIPS-DM?
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En SEMMA, ¿qué se realiza en la etapa de 'Modificación'?
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Independientemente de la metodología, ¿qué elemento es fundamental para un proyecto de ciencia de datos?
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¿Cuál de los siguientes dominios no fue considerado por The GovLab para la formulación de preguntas?
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El paso de 'Preparación de los datos' en CRIPS-DM está destinado a:
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¿Cuál es el propósito principal de las preguntas de análisis de la situación en ciencia de datos?
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¿Qué herramienta es utilizada para almacenar información en múltiples máquinas dentro de Hadoop?
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¿Qué tipo de preguntas busca evaluar riesgos y oportunidades futuras?
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¿Cuál de las siguientes tecnologías es más adecuada para trabajar con datos no estructurados?
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¿Cuál de las siguientes no es una metodología de ciencia de datos mencionada?
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¿Qué herramienta se considera más fácil de usar que Mapreduce para el procesamiento de datos?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Python es correcta?
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¿Qué sistema utiliza Mapreduce para capturar la información de nodos esclavos?
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¿Qué es HDFS en el contexto de Hadoop?
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¿Cuál es la función principal de las preguntas de evaluación de impacto?
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Study Notes
Metodología de la Ciencia de Datos
- La metodología en ciencia de datos se refiere a un protocolo claro que ayuda en el desarrollo de tareas y procesos.
- Principales metodologías: KDD, SEMMA, CRIPS-DM.
KDD (Knowledge Discovery in Databases)
- Traducido como "descubrimiento de conocimiento en bases de datos".
- Consta de 5 pasos:
- Diseño: Definición de objetivos y fuentes de información.
- Selección e integración: Homogeneización de datos de diversas fuentes y formatos.
- Limpieza y procesamiento: Mejora de la calidad de datos, eliminando valores faltantes e inconsistencias.
- Minería de datos: Uso de algoritmos para procesar información y obtener nuevos datos resumidos.
- Interpretación: Identificación de patrones y modelos, utilizando técnicas de visualización.
SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Access)
- Traducido al español como "muestrear, explorar, modificar, modelar y acceder".
- Consta de 5 pasos:
- Muestreo: Extracción de datos representativos para análisis.
- Exploración: Análisis preliminar de datos, detectando anomalías.
- Modificación: Selección y transformación de datos según variables definidas.
- Modelado: Aplicación de algoritmos para combinar datos.
- Evaluación: Verificación de resultados para determinar el éxito del modelo.
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
- Modelo más utilizado, desarrollado por IBM, que permite retroceder a etapas anteriores.
- Consta de 6 fases:
- Comprensión del negocio: Conocer la organización y establecer objetivos.
- Comprensión de los datos: Recogida y exploración inicial de datos.
- Preparación de los datos: Análisis de comportamiento y descripción de variables.
- Modelado: Uso de técnicas de minería de datos.
- Evaluación: Medición de la funcionalidad del modelo.
- Implementación: Ejecución del proceso en la organización.
Importancia de las Preguntas en Proyectos de Ciencia de Datos
- Claridad en los objetivos y relevancia en la formulación de preguntas cruciales.
- Identificación de problemas y datos disponibles permite una mejor solución.
- La iniciativa “100 questions initiative” de The GovLab busca preguntas de impacto en áreas como migraciones, igualdad de género y salud global.
Categorías de Preguntas
- Análisis de la situación: Para comprender tendencias y distribución de fenómenos.
- Causa y efecto: Determinar factores que provocan una situación específica.
- Predicción: Evaluar riesgos, necesidades y oportunidades futuras.
- Evaluación de impacto: Medir resultados, positivos o negativos.
Herramientas y Tecnologías en Ciencia de Datos
- Diferenciar entre herramientas de almacenamiento y procesamiento.
- Hadoop: Plataforma para almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información.
- HDFS: Sistema de archivos que almacena información en múltiples máquinas.
- Mapreduce: Método para procesar datos, utilizado junto con Hadoop.
- Herramientas de almacenamiento: Bases de datos relacionales (SQL) y NoSQL (ej. Casandra).
- Lenguajes de procesamiento: Python y R, ambos de código abierto, utilizados para analítica, modelado y visualización.
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Description
Este cuestionario examina las metodologías aplicadas en la ciencia de datos, centrándose en protocolos como KDD, SEMMA y CRISP-DM. A través de preguntas clave, se ayudará a entender cómo estas metodologías guían el desarrollo y la interacción de los procesos en este campo. Ideal para estudiantes y profesionales que desean profundizar en su conocimiento sobre ciencia de datos.
