¿Cuál es una ventaja clave de usar Visual Studio Code para Python sobre otros IDEs?

• No requiere extensiones para ejecutar scripts de Python.

• Ofrece integración directa con Git y herramientas como Copilot.

• Es el único IDE compatible con Jupyter Notebooks.

• No permite el uso de librerías externas, garantizando mayor seguridad.

Tienes un DataFrame llamado df_polizas que contiene las columnas: numero_poliza, anio_emision, prima_anual, y canal_venta. Quieres obtener la suma de la prima anual por canal de venta y año de emisión. ¿Cuál de las siguientes opciones es la forma correcta de hacerlo en Python usando pandas?

• df_grouped = df.groupby(['canal_venta', 'anio_emision'])['prima_anual'].sum().reset_index()

• df_grouped = df.groupby( ['anio_emision'])['prima_anual'].sum().reset_index()

• df_grouped = df.groupby(['canal_venta', 'anio_emision'])['prima_anual'].mean().reset_index()

• df_grouped = df.groupby(['prima_anual'])['canal_venta', 'anio_emision'].mean().reset_index()

¿Qué librería sería más apropiada para realizar visualizaciones interactivas?

• Seaborn

• Matplotlib

• Bokeh/Plotly

• NumPy

¿Cómo se pueden tratar los valores nulos en nuestra base de datos?

• Eliminar filas o columnas

• Rellenar con la media de la columna

• Rellenar con interpolación

• Todas las anteriores

¿Cuál es el principal objetivo del "data wrangling" en un flujo de trabajo de machine learning?

• Crear un modelo con datos crudos.

• Limpiar y estructurar los datos para que sean compatibles con algoritmos de machine learning.

• Automatizar el análisis de datos exploratorio

• Generar gráficos para entender los datos.

Qué técnica dentro del EDA permite identificar posibles relaciones entre variables numéricas?

• Histogramas

• Matrices de correlación

• Gráficos de barras

• Tablas dinámicas

¿Qué método en pandas es más eficiente para analizar métricas estadísticas?

• describe()

• dtypes

• info()

• Todos los anteriores

Trabajamos en una compañia de seguros, y necesitamos predecir si un juicio será pagado o no, que aprendizaje de machine learning aplicaría?

• Aprendizaje No supervisado / Clasificación

• Aprendizaje Supervisado/ Regresión

• Aprendizaje Supervisado/ Clasificación

• Aprendizaje por refuerzos