Metodología de la Ciencia de Datos
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Questions and Answers

¿Cuál es el primer paso de la metodología KDD en la ciencia de datos?

  • Diseño (correct)
  • Limpieza y procesamiento de datos
  • Minería de datos
  • Selección e integración de datos

    • En la metodología KDD, ¿qué busca el paso de limpieza y procesamiento de datos?

  • Interpretar patrones a partir de los datos
  • Definir los objetivos de la investigación
  • Mejorar la calidad de los datos (correct)
  • Homogeneizar los formatos de los datos

    • ¿Qué acción se realiza en el tercer paso de la metodología KDD?

  • Limpiar y analizar datos existentes (correct)
  • Definir los objetivos del proceso
  • Integrar datos de diversas fuentes
  • Aplicar algoritmos de análisis

    • ¿Cuál de las siguientes es una etapa de la metodología KDD?

    <p>Interpretación de datos (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se busca obtener en el paso de minería de datos dentro de la metodología KDD?

    <p>Información útil y resumida (B)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal del paso de selección e integración en KDD?

    <p>Homogeneizar diferentes formatos de datos (D)</p> Signup and view all the answers

    Durante la etapa de diseño en KDD, se deben considerar principalmente:

    <p>Los objetivos y fuentes de información (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes metodologías NO se menciona en el contexto de la ciencia de datos?

    <p>Machine Learning (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes pasos no forma parte de la metodología SEMMA?

    <p>Preparación (D)</p> Signup and view all the answers

    En la metodología CRIPS-DM, ¿cuál es la etapa que se considera más importante?

    <p>Evaluación (C)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué metodología permite regresar al inicio del ciclo de manera sistemática?

    <p>CRIPS-DM (D)</p> Signup and view all the answers

    Dentro de los pasos de SEMMA, ¿en qué etapa se utilizan técnicas estadísticas para el análisis preliminar?

    <p>Exploración (C)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes criterios no fue considerado en la '100 questions initiative'?

    <p>Simplicidad (C)</p> Signup and view all the answers

    En la etapa de 'Comprensión de los datos' de CRIPS-DM, se busca principalmente:

    <p>Recoger la información para su análisis (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se busca corregir en la etapa de Exploración de SEMMA?

    <p>Valores atípicos (D)</p> Signup and view all the answers

    En un proyecto de ciencia de datos, la claridad de las preguntas es clave para:

    <p>Desarrollar soluciones efectivas (D)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal del paso de 'Implementación' en CRIPS-DM?

    <p>Iniciar el proceso en la organización (C)</p> Signup and view all the answers

    En SEMMA, ¿qué se realiza en la etapa de 'Modificación'?

    <p>Se transforman datos según características (D)</p> Signup and view all the answers

    Independientemente de la metodología, ¿qué elemento es fundamental para un proyecto de ciencia de datos?

    <p>Objetivos claramente definidos (C)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes dominios no fue considerado por The GovLab para la formulación de preguntas?

    <p>Seguridad nacional (B)</p> Signup and view all the answers

    El paso de 'Preparación de los datos' en CRIPS-DM está destinado a:

    <p>Examinar el comportamiento de los datos (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el propósito principal de las preguntas de análisis de la situación en ciencia de datos?

    <p>Mejorar la comprensión de las tendencias y la distribución geográfica de fenómenos (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué herramienta es utilizada para almacenar información en múltiples máquinas dentro de Hadoop?

    <p>HDFS (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de preguntas busca evaluar riesgos y oportunidades futuras?

    <p>Preguntas de predicción (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes tecnologías es más adecuada para trabajar con datos no estructurados?

    <p>Cassandra (C)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes no es una metodología de ciencia de datos mencionada?

    <p>AGILE (C)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué herramienta se considera más fácil de usar que Mapreduce para el procesamiento de datos?

    <p>Pig (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Python es correcta?

    <p>Es un lenguaje de código abierto utilizado también para desarrollo web. (D)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué sistema utiliza Mapreduce para capturar la información de nodos esclavos?

    <p>Nodo maestro (C)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué es HDFS en el contexto de Hadoop?

    <p>Un sistema de archivos distribuido (D)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la función principal de las preguntas de evaluación de impacto?

    <p>Determinar resultados de situaciones anteriores (A)</p> Signup and view all the answers

    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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    Quiz Team

    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.

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