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Questions and Answers
¿Cuál es el primer paso de la metodología KDD en la ciencia de datos?
¿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?
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?
¿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?
¿Cuál de las siguientes es una etapa de la metodología KDD?
¿Qué se busca obtener en el paso de minería de datos dentro de la metodología KDD?
¿Qué se busca obtener en el paso de minería de datos dentro de la metodología KDD?
¿Cuál es el objetivo principal del paso de selección e integración en KDD?
¿Cuál es el objetivo principal del paso de selección e integración en KDD?
Durante la etapa de diseño en KDD, se deben considerar principalmente:
Durante la etapa de diseño en KDD, se deben considerar principalmente:
¿Cuál de las siguientes metodologías NO se menciona en el contexto de la ciencia de datos?
¿Cuál de las siguientes metodologías NO se menciona en el contexto de la ciencia de datos?
¿Cuál de los siguientes pasos no forma parte de la metodología SEMMA?
¿Cuál de los siguientes pasos no forma parte de la metodología SEMMA?
En la metodología CRIPS-DM, ¿cuál es la etapa que se considera más importante?
En la metodología CRIPS-DM, ¿cuál es la etapa que se considera más importante?
¿Qué metodología permite regresar al inicio del ciclo de manera sistemática?
¿Qué metodología permite regresar al inicio del ciclo de manera sistemática?
Dentro de los pasos de SEMMA, ¿en qué etapa se utilizan técnicas estadísticas para el análisis preliminar?
Dentro de los pasos de SEMMA, ¿en qué etapa se utilizan técnicas estadísticas para el análisis preliminar?
¿Cuál de los siguientes criterios no fue considerado en la '100 questions initiative'?
¿Cuál de los siguientes criterios no fue considerado en la '100 questions initiative'?
En la etapa de 'Comprensión de los datos' de CRIPS-DM, se busca principalmente:
En la etapa de 'Comprensión de los datos' de CRIPS-DM, se busca principalmente:
¿Qué se busca corregir en la etapa de Exploración de SEMMA?
¿Qué se busca corregir en la etapa de Exploración de SEMMA?
En un proyecto de ciencia de datos, la claridad de las preguntas es clave para:
En un proyecto de ciencia de datos, la claridad de las preguntas es clave para:
¿Cuál es el objetivo principal del paso de 'Implementación' en CRIPS-DM?
¿Cuál es el objetivo principal del paso de 'Implementación' en CRIPS-DM?
En SEMMA, ¿qué se realiza en la etapa de 'Modificación'?
En SEMMA, ¿qué se realiza en la etapa de 'Modificación'?
Independientemente de la metodología, ¿qué elemento es fundamental para un proyecto de ciencia de datos?
Independientemente de la metodología, ¿qué elemento es fundamental para un proyecto de ciencia de datos?
¿Cuál de los siguientes dominios no fue considerado por The GovLab para la formulación de preguntas?
¿Cuál de los siguientes dominios no fue considerado por The GovLab para la formulación de preguntas?
El paso de 'Preparación de los datos' en CRIPS-DM está destinado a:
El paso de 'Preparación de los datos' en CRIPS-DM está destinado a:
¿Cuál es el propósito principal de las preguntas de análisis de la situación en ciencia de datos?
¿Cuál es el propósito principal de las preguntas de análisis de la situación en ciencia de datos?
¿Qué herramienta es utilizada para almacenar información en múltiples máquinas dentro de Hadoop?
¿Qué herramienta es utilizada para almacenar información en múltiples máquinas dentro de Hadoop?
¿Qué tipo de preguntas busca evaluar riesgos y oportunidades futuras?
¿Qué tipo de preguntas busca evaluar riesgos y oportunidades futuras?
¿Cuál de las siguientes tecnologías es más adecuada para trabajar con datos no estructurados?
¿Cuál de las siguientes tecnologías es más adecuada para trabajar con datos no estructurados?
¿Cuál de las siguientes no es una metodología de ciencia de datos mencionada?
¿Cuál de las siguientes no es una metodología de ciencia de datos mencionada?
¿Qué herramienta se considera más fácil de usar que Mapreduce para el procesamiento de datos?
¿Qué herramienta se considera más fácil de usar que Mapreduce para el procesamiento de datos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Python es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Python es correcta?
¿Qué sistema utiliza Mapreduce para capturar la información de nodos esclavos?
¿Qué sistema utiliza Mapreduce para capturar la información de nodos esclavos?
¿Qué es HDFS en el contexto de Hadoop?
¿Qué es HDFS en el contexto de Hadoop?
¿Cuál es la función principal de las preguntas de evaluación de impacto?
¿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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