Análisis de Datos

¿Qué es un bootcamp?

• Un programa intensivo de estudio enfocado en la adquisición de conocimientos prácticos relacionados con el análisis de datos.

• Un tipo de calzado utilizado en actividades al aire libre.

• Una técnica de análisis de datos avanzada.

• Una metodología de estudio tradicional.

¿Cuál es el tiempo de ejecución de un Bootcamp?

• 4 meses

• 2 meses

• 1 mes

• 3 meses

¿Qué implica el manejo de Excel básico en el análisis de datos?

• Diseño de interfaces de usuario.

• Manejo de filas y columnas de datos.

• Programación en lenguaje de alto nivel.

• Manejo de fórmulas matemáticas avanzadas.

¿Qué es un analista de datos?

• Un técnico en reparación de computadoras.

• Un especialista en análisis de imágenes.

• Un experto en análisis de textos literarios.

• Un profesional que estudia la naturaleza y las relaciones de la información objetiva.

¿Cuál es el proceso básico en el análisis de datos?

• Examinar, limpiar, transformar, modelar, descubrir información útil, sacar conclusiones.

• Recopilar, organizar, presentar, interpretar, comunicar.

• Codificar, decodificar, analizar, sintetizar, evaluar.

• Diseñar, implementar, evaluar, mejorar.

¿Qué rol se encarga de transformar datos complejos en representaciones visuales claras?

• Analista de negocio

• Analista de inteligencia empresarial

• Especialista en minería de datos

• Especialista en visualización de datos

¿Qué hace un ingeniero de datos?

• Recopila, organiza, analiza y presenta datos para obtener información valiosa.

• Diseña, construye, implementa y mantiene sistemas y arquitecturas de datos.

• Transforma datos complejos en representaciones visuales claras.

• Analiza grandes conjuntos de datos para extraer información significativa.

¿Qué rol se encarga de recopilar, organizar, analizar y presentar datos para obtener información valiosa?

• Científico de datos

• Especialista en visualización de datos

• Analista de inteligencia empresarial

• Analista de datos

¿Qué implica la limpieza de datos en el análisis de datos?

• No es necesario limpiar los datos en el análisis.

• Agregar datos aleatorios para mejorar la precisión.

• Eliminar todos los datos para empezar de cero.

• Identificar y tratar datos faltantes, valores atípicos o errores en los datos.

¿Qué se debe hacer antes de comenzar cualquier análisis de datos?

• Definir claramente el objetivo del análisis.

• Realizar el análisis sin una pregunta específica en mente.

• Recopilar todos los datos posibles sin importar su relevancia.

• No es necesario tener un objetivo claro.