Data Science Basics Quiz

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Información de la aplicación

Cuestionario Básico de Ciencia de Datos es una aplicación diseñada para ayudar a estudiantes y profesionales a fortalecer su comprensión de los conceptos de ciencia de datos mediante preguntas interactivas de opción múltiple (MCQ). Esta aplicación ofrece una forma estructurada de practicar temas esenciales como recopilación de datos, limpieza, estadística, probabilidad, aprendizaje automático, visualización, big data y ética.

Ya sea que te estés preparando para exámenes, entrevistas o simplemente quieras mejorar tus habilidades, la aplicación Cuestionario Básico de Ciencia de Datos hace que el aprendizaje sea atractivo, accesible y efectivo.

🔹 Características Clave de la Aplicación Cuestionario Básico de Ciencia de Datos

Práctica basada en MCQ para un mejor aprendizaje y repaso.

Abarca recopilación de datos, estadística, aprendizaje automático, big data, visualización y ética.

Ideal para estudiantes, principiantes, profesionales y aspirantes a empleo.

Aplicación ligera y fácil de usar sobre los fundamentos de la ciencia de datos.

📘 Temas que se tratan en el Cuestionario Básico de Ciencia de Datos
1. Introducción a la Ciencia de Datos

Definición: Campo interdisciplinario que extrae información de los datos.

Ciclo de vida: Recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos.

Aplicaciones: Salud, finanzas, tecnología, investigación, negocios.

Tipos de datos: Estructurados, no estructurados, semiestructurados, streaming.

Habilidades necesarias: Programación, estadística, visualización, conocimiento del dominio.

Ética: Privacidad, imparcialidad, sesgo, uso responsable.

2. Recopilación y fuentes de datos

Datos primarios: Encuestas, experimentos, observaciones.

Datos secundarios: Informes, conjuntos de datos gubernamentales, fuentes publicadas.

API: Acceso programático a datos en línea.

Web scraping: Extracción de contenido de sitios web.

Bases de datos: SQL, NoSQL, almacenamiento en la nube.

Fuentes de big data: Redes sociales, IoT, sistemas transaccionales.

3. Limpieza y preprocesamiento de datos

Gestión de datos faltantes: Imputación, interpolación, eliminación.

Transformación: Normalización, escalado, codificación de variables.

Detección de valores atípicos: comprobaciones estadísticas, agrupamiento, visualización.

Integración de datos: fusión de múltiples conjuntos de datos.

Reducción: selección de características, reducción de dimensionalidad.

Control de calidad: precisión, consistencia, integridad.

4. Análisis exploratorio de datos (EDA)

Estadística descriptiva: media, varianza, desviación estándar.

Visualización: histogramas, diagramas de dispersión, mapas de calor.

Correlación: comprensión de las relaciones entre variables.

Análisis de distribución: normalidad, asimetría, curtosis.

Análisis categórico: recuentos de frecuencia, gráficos de barras.

Herramientas EDA: Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

5. Fundamentos de estadística y probabilidad

Conceptos de probabilidad: eventos, resultados, espacios muestrales.

Variables aleatorias: discretas vs. continuas.

Distribuciones: Normal, binomial, Poisson, exponencial, etc.

6. Fundamentos del aprendizaje automático

Aprendizaje supervisado: Entrenamiento con datos etiquetados.

Aprendizaje no supervisado: Agrupamiento, dimensionalidad, etc.

7. Visualización y comunicación de datos

Gráficos: De líneas, de barras, circulares y de dispersión.

Paneles: Herramientas de BI para visualización interactiva.

Narrativa: Perspectivas claras con narrativas estructuradas.

Herramientas: Tableau, Power BI, Google Data Studio.

Bibliotecas de Python: Matplotlib, Seaborn.

8. Big Data y herramientas

Características: Volumen, velocidad, variedad, veracidad.

Ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig.

Apache Spark: Computación distribuida, análisis en tiempo real.

Plataformas en la nube: AWS, Azure, Google Cloud.

Bases de datos: SQL vs. NoSQL.

Transmisión de datos: Kafka, canalizaciones de Flink.

9. Ética y Seguridad de Datos

Privacidad de Datos: Protección de la información personal.

Sesgo: Prevención de modelos injustos o discriminatorios.

Ética de la IA: Transparencia, rendición de cuentas y responsabilidad.

Seguridad: Cifrado, autenticación y control de acceso.

🎯 ¿Quién puede usar el Cuestionario Básico de Ciencia de Datos?

Estudiantes: Aprendan y repasen los conceptos de ciencia de datos.

Principiantes: Adquieran las bases de la ciencia de datos.

Aspirantes a Exámenes Oposiciones: Prepárense para los exámenes de TI y análisis.

Buscadores de Empleo: Practiquen preguntas de opción múltiple para entrevistas en puestos de datos.

Profesionales: Refresquen conceptos y herramientas clave.

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