Ciencia de datos

Data Cruncher está emprendiendo un proyecto para desarrollar un modelo para un comercio minorista de calzado deportivo que prediga qué marcas los clientes probablemente comprarán para que los esfuerzos de marketing puedan dirigirse al cliente correcto con el calzado adecuado. Para obtener la mejor previsibilidad, debe usar datos _________ en su modelo, ya que se obtuvieron de los usuarios que compran zapatos. voluntarios. observados. deducidos.

Su equipo está desarrollando un chatbot para recopilar información del cliente, como su probabilidad de realizar una compra, preferencias de productos y otra información que no puede obtener en otro lugar. Estos datos _________ pueden utilizarse para mejorar considerablemente la experiencia y la satisfacción del cliente, ofreciéndoles los mejores productos según sus preferencias personales. deducidos. observados. voluntarios.

Al prepararse para las vacaciones, pasa mucho tiempo investigando sus planes de viaje en blogs y motores de búsqueda. Más tarde, comienza a recibir anuncios de productos y servicios de viaje. Fueron blanco de estos anuncios debido a los datos _________ recopilados de sus historiales de búsqueda, consumo de contenido y actividad en medios sociales. deducidos. observados. voluntarios.

Cuando un sitio de compras en línea analiza qué productos tienen el mayor tiempo de espera para elegir qué productos mantener en el inventario, utiliza datos para _____________________. seguir y predecir eventos. permitir una mayor visibilidad de los comportamientos de los clientes. identificar mejoras en los procesos y productos. tomar decisiones informadas.

Cuando un fabricante de automóviles utiliza los registros de reparación de automóviles y los comentarios de los clientes para agregar inspecciones adicionales de vehículos a la línea de producción, utiliza datos para _____________________. seguir y predecir eventos. permitir una mayor visibilidad de los comportamientos de los clientes. identificar mejoras en los procesos y productos. tomar decisiones informadas.

Cuando un fabricante de teléfonos móviles utiliza datos sobre tipos de productos de teléfonos, fuentes de compra y patrones de uso del cliente para proporcionarles mejor los productos que desea, utiliza datos para _____________________. seguir y predecir eventos. permitir una mayor visibilidad de los comportamientos de los clientes. identificar mejoras en los procesos y productos. tomar decisiones informadas.

Cuando un analista climático utiliza datos de años anteriores para predecir la actividad de huracanes en la próxima temporada, utiliza datos para _____________________. tomar decisiones informadas. identificar mejoras en los procesos y productos. permitir una mayor visibilidad de los comportamientos de los clientes. seguir y predecir eventos.

La primera visualización debe mostrar cómo han evolucionado los ingresos por ventas mensuales en los últimos dos años. Debido a que esta imagen mostrará cómo los ingresos han cambiado con el tiempo, usted decide que el mejor tipo de gráfico para usar es un gráfico. lineal. horizontal. vertical.

De acuerdo con las mejores prácticas, puede trazar los meses en el eje. lineal. horizontal. vertical.

y trazar los ingresos por ventas en el eje. vertical. horizontal. lineal.

A continuación, necesita una visualización que muestre las comparaciones de los ingresos por ventas por país. El mejor gráfico para mostrar comparaciones de ingresos entre países es un gráfico. columna. vertical.

Con este tipo de gráfico, el valor del eje ____________________ debe comenzar en cero para reflejar con precisión el valor total de los datos de ingresos que se muestran. vertical. columna.

Por último, quieren concluir la presentación mostrando el porcentaje de ventas totales para cada categoría de producto. Dado que desea que el gráfico muestre las ventas de la categoría de productos como un porcentaje de las ventas totales, determina que la visualización más eficaz es un gráfico. circular. lineal.

Cuando complete este gráfico, debe asegurarse de que el valor de todos los segmentos del gráfico juntos sea. 100. 50.

Seleccione el tipo de información que se puede determinar examinando la visualización que se muestra en el gráfico de columnas a la derecha. El modelo más popular y cuántos de cada modelo se vendieron. El porcentaje de las ventas totales que representa cada modelo. El año en que se vendieron la mayoría de las motos de gira. La proyección de qué modelos se venderán mejor en el futuro.

Seleccione el tipo de información que se puede determinar examinando la visualización que se muestra en el gráfico de barras a la derecha. La proyección de qué modelos se venderán mejor en el futuro. El año en que se vendieron la mayoría de las motos de gira. El porcentaje de las ventas totales que representa cada modelo. El modelo más popular y cuántos de cada modelo se vendieron.

Seleccione el tipo de información que se puede determinar examinando la visualización que se muestra en el gráfico circular a la derecha. La proyección de qué modelos se venderán mejor en el futuro. El año en que se vendieron la mayoría de las motos de gira. El porcentaje de las ventas totales que representa cada modelo. El modelo más popular y cuántos de cada modelo se vendieron.

Nuestro cliente de la tienda de bicicletas está recopilando datos para el análisis. Para cada ejemplo, elija si se trata de datos discretos o continuos. La cantidad de empleados en cada departamento. La temperatura dentro de la tienda. La distancia recorrida por una bicicleta en movimiento. La cantidad de clientes que compraron bicicletas este mes. La velocidad de un piloto en una carrera de motos. La cantidad de combustible diésel adquirido cada semana para un camión de reparto.

Para cada nombre de columna en la tabla de Información de Empleados, seleccione el tipo de datos correcto. Cada tipo de datos puede utilizarse más de una vez. Nombre. ID de empleado. Fecha de Contratación. Título del Puesto. Ciudad base. Promedio de horas semanales. Contrato. Días de vacaciones anuales. Membresía del gimnasio.

Para cada ejemplo de datos, elija si representa datos estructurados o datos no estructurados. Mensajes de correo electrónico. Números de tarjetas de crédito. Bases de datos relacionales. Video de vigilancia. Transacciones de ventas. Publicaciones en medios sociales. Hojas de cálculo.

Seleccione si los datos en una columna de la tabla de Información de Empleados son relevantes o no para el informe de bienestar de la fuerza laboral. Membresía de gimnasio. Días de vacaciones anuales. Contrato. Promedio de horas semanales. Sucursal. Título del Puesto. Fecha de Contratación. ID de empleado. Nombre.

Un distribuidor de automóviles contrató a un analista de datos para analizar las tendencias para aumentar las ventas de autos nuevos. El resultado del análisis recomendó que el distribuidor comprara publicidad en periódicos y televisión durante períodos específicos para dirigirse a nuevos compradores. ¿Qué dos tendencias de análisis respaldarían esta estrategia? (Elija dos opciones). La edad y la profesión de los clientes existentes. El tipo de automóvil o servicio adquirido por nuevos clientes. La época del año en que nuevos clientes anteriores hacían compras. La cantidad promedio de años que los clientes conservaron sus automóviles antes de comprar uno nuevo. La cantidad promedio de tiempo (en meses) que transcurre antes de que los clientes adquieran servicios de cambio de aceite.

Elija dos piezas de información. Un gráfico que muestra el crecimiento demográfico de las ciudades costeras de 1980 a 2020. Un gráfico que muestra el crecimiento demográfico previsto de las ciudades costeras de 2020 a 2060. Datos sobre cómo se mide el hielo marino ártico. Información de los gobiernos sobre sus planes para mitigar los efectos del aumento del nivel del mar en sus poblaciones. Información sobre la zona de hielo marino ártico antes de 1980.

¿Qué información está disponible mediante la visualización que se muestra en la figura?. Las dos ciudades con menor densidad de población. La densidad de población promedio de estas ciudades costeras. Las dos ciudades con mayor densidad de población. El país que tiene las ciudades más densamente pobladas.

Este gráfico de barras dificulta la clasificación de ciudades con densidades similares y el cálculo de valores. Asegúrese de que la visualización incluya toda la información necesaria para proporcionar la información solicitada. ¿Qué acción haría que este gráfico sea más beneficioso para nuestro cliente de climatología?. Clasificación alfabética de las ciudades. Clasificar las ciudades por su densidad. Usar diferentes colores para las barras. Cambiar la escala del eje horizontal.

¿Cuál es un ejemplo de datos estructurados?. Datos ingresados en hojas de cálculo. Fotografías digitales. Contenido encontrado en páginas web. Revistas electrónicas.

¿Cuáles serían dos ejemplos de datos no estructurados? (Elija dos opciones). Contenido de vídeo. Datos de cuenta de usuario. Consultas SQL. Entrada en un blog. Hoja de cálculo de la cuenta del cliente.

¿Qué afirmación es una descripción precisa de variables discretas?. Las variables discretas son cualitativas y están formadas por dos o más categorías en las que el orden es importante. Son cuantitativas con un rango continuo de valores. Son cualitativas y están formadas por dos o más categorías de valores en las que el orden no es importante. Son cuantitativas con un conjunto finito de valores.

Un departamento de ventas está analizando la tendencia de ventas de uno de sus mejores productos. Recopilaron un número de ventas trimestral en los últimos cinco años y desean trazar los datos en un formato gráfico para un análisis e interpretación rápidos. ¿Cuál NO es una buena manera de visualizar?. Gráfico circular. Gráfico de barras. Gráfico de líneas. Gráfico de columnas.

Un sitio de compras de comercio electrónico en línea recopila datos de ventas para mejorar sus operaciones y ganancias. ¿Qué tipo de datos se utilizaría para registrar la cantidad de productos adquiridos por un cliente?. Cadena. Entero. Punto flotante. Fecha y hora.

Un minorista en línea analiza datos de calificaciones y comentarios de clientes. Al minorista le preocupa que las personas sean más propensas a proporcionar revisiones si tienen una mala experiencia que si tienen una buena experiencia con un producto. Velocidad. Veracidad. Volumen. Variedad.

Un fabricante está instalando cien sensores nuevos para verificar si hay defectos del producto durante la producción. Los sensores tomarán entre veinte y treinta lecturas por segundo, luego deberán analizar los datos inmediatamente para determinar si un problema con el equipo o el proceso está causando un defecto. Variedad. Volumen. Veracidad. Velocidad.

Un estudio de cine está recopilando comentarios sobre una nueva película que se estrenó en un cine tradicional y en un servicio de transmisión durante la misma semana. Los comentarios se recopilan a través de calificaciones y revisiones, comentarios en medios sociales y artículos de revistas. Variedad. Volumen. Veracidad. Velocidad.

Una empresa de procesamiento de tarjetas de crédito procesa más de 18 millones de transacciones por día e informa los números de cuenta y la información de compra a los emisores de tarjetas. Todas las transacciones deben almacenarse hasta que se reciban las confirmaciones de los emisores de la tarjeta y se actualice la información del saldo. Variedad. Volumen. Veracidad. Velocidad.

Las cuatro V de los datos masivos son: volumen, velocidad, variedad y veracidad. ¿Qué se entiende por variedad?. El volumen de datos en movimiento. La cantidad de limpieza de datos requerida. La velocidad a la que se generan los datos. El tipo de datos que no está listo para el procesamiento y el análisis.

¿Qué término de datos masivos incluye reducir la cantidad de limpieza de datos que se requiere?. Volumen. Variedad. Velocidad. Veracidad.

¿Cuál es el orden correcto de las etapas en la canalización de datos?. Ingestión, Transformación, Análisis, Almacenamiento. Ingestión, Análisis, Transformación, Almacenamiento. Ingestión, Almacenamiento, Transformación, Análisis. Ingestión, Transformación, Almacenamiento, Análisis.

Un robot que crea un sistema de control adaptable para sí mismo y aprende de sus propias experiencias y comportamientos. Supervisado. No supervisado. Refuerzo.

Un sistema de reconocimiento facial que identifica y clasifica las características faciales mediante un gran conjunto de datos de capacitación procesados por humanos. Supervisado. No supervisado. Refuerzo.

Un sistema de recomendación para agrupar usuarios con patrones de visualización similares para recomendar contenido similar. Refuerzo. No supervisado. Supervisado.

Se proporcionan el primer paso, la Preparación de Datos, y el último, la Implementación del Modelo. Seleccione las descripciones adecuadas para los Pasos 2 a 5. Paso 2a. Paso 2b. Paso 3. Paso 4. Paso 5.

Aplique lo que ahora sabe sobre el aprendizaje automático seleccionando la respuesta correcta en las siguientes oraciones. El aprendizaje automático crea modelos predictivos basados en los datos y aprende de ellos. En aprendizaje automático los datos se dividen en dos conjuntos, y el primero se conoce como datos de ___ y se utilizan para crear el modelo y consta de aproximadamente el 80% del conjunto de datos. Después de crear el modelo de aprendizaje automático, se debe medir la precisión. Para este proceso, el sistema utilizan datos de _______, que consisten en el otro 20% de los datos, para evaluar el rendimiento del modelo y ajustarlo u optimizarlo para obtener mejores resultados.

Cuando se agrupan varios elementos, ¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático puede determinar qué elementos del grupo predicen la presencia de otros elementos?. Asociación. Clasificación. Agrupaciones. Regresión.

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático utiliza conjuntos de datos verificados por expertos como base de aprendizaje?. Agrupaciones. Asociación. Supervisado. Enrutado.

¿Qué método describe cómo aprende una máquina con el modelo de aprendizaje automático por refuerzo?. Detección automática de patrones en los datos. Interacciones humanas para etiquetar la precisión de la lectura de datos. Descubriendo grupos de artículos frecuentemente observados juntos. Prueba y error mediante comentarios de la acción y las experiencias.

¿Qué paso del proceso de aprendizaje automático transforma los datos en un formato estructurado al eliminar los datos faltantes y las observaciones dañadas?. Datos de prueba. Datos de aprendizaje. Preparación de datos. Evaluación del modelo.

En la capacitación de un sistema de reconocimiento de patrones, ¿Qué conjunto de datos mide la precisión lograda por el modelo?. Conjunto de datos del modelo. Conjunto de datos de prueba. Conjunto de datos de muestra. Conjunto de datos de entrenamiento.

El departamento de marketing de A+ Retail Inc. desea ampliar su participación en el mercado y ser más proactivo ante los cambios del mercado. Decidieron contratar un ____ de datos el cual desarrollaría modelos predictivos para identificar nuevos mercados para los productos de la empresa y anticipar el impacto de las fuerzas del mercado externo en el negocio. Científico. Analista. Ingeniero.

La gerencia de FDN Manufacturing se preocupa por un alto nivel de rotación de empleados. Decidieron contratar un ____ de datos quien revisará las bases de datos internas de la empresa, recopilará y analizará los datos relevantes y creará un informe sobre la retención de empleados para presentarlo a los líderes de la empresa. Científico. Analista. Ingeniero.

El departamento de facturación del hospital de Big City debe mejorar los procesos comerciales relacionados con el procesamiento de reclamos médicos. Como parte del proyecto de mejora de procesos, decidieron incorporar un ______ de datos para crear un nuevo marco de trabajo para recopilar datos y crear las herramientas necesarias para la recopilación de datos automatizada. Ingeniero. Analista. Científico.

¿Cuál es el rol de un analista de datos?. Consultar y procesar datos, proporcionar informes, resumir y visualizar datos. Construir y poner en funcionamiento canalizaciones de datos para recopilar y organizar datos. Aplicar estadísticas, aprendizaje automático y enfoques analíticos para responder preguntas comerciales críticas. Para ingresar y validar datos, para mejorar la confiabilidad de los datos que se recopilan.

¿Cuál es el rol de un científico de datos?. Consultar y procesar datos, proporcionar informes, resumir y visualizar datos. Construir y poner en funcionamiento canalizaciones de datos para recopilar y organizar datos. Aplicar estadísticas, aprendizaje automático, técnicas de visualización y enfoques analíticos para responder preguntas comerciales críticas. Para limpiar datos de los datos no estructurados.

¿Qué herramienta se utiliza comúnmente para mostrar habilidades de análisis de datos a un posible empleador?. Currículum vitae. Documento de Word. Portafolio. Hoja de cálculo de Excel.

¿Cuál es el rol de un ingeniero de datos?. Consultar y procesar datos, proporcionar informes, resumir y visualizar datos. Desarrollar y poner en funcionamiento tuberías de datos para recopilar y organizar datos. Aplicar estadísticas, aprendizaje automático y enfoques analíticos para responder preguntas comerciales críticas utilizando técnicas de visualización. Para ingresar y validar datos, para mejorar la confiabilidad de los datos que se recopilan.

¿Cuáles son las tres habilidades típicas de un puesto de analista de datos de nivel básico? (Escoja tres opciones.). Habilidades de escritura rápida. Capacidad para trabajar solo. Dominio de las hojas de cálculo. Familiaridad con las herramientas de visualización. Dominio de múltiples lenguajes de programación. Habilidades sólidas de comunicación oral y escrita.