AnalitFundamentos en Analítica de Datos

Según la 'Guía Teórica Fundamental', ¿cuál es el propósito principal de la Analítica de Datos?

• A.

  Escribir código complejo en Python y otras herramientas de software.

• B.

  Almacenar grandes volúmenes de información en bases de datos seguras.

• C.

  Crear visualizaciones y gráficos atractivos.

• D.

  Transformar datos brutos en conocimiento accionable para apoyar la toma de decisiones.

En el ciclo de vida del dato, ¿cuál es la fase que, según la guía, consume la mayor parte del tiempo de un analista (60-80%)?

• A.

  Análisis de Datos.

• B.

  Limpieza y Preprocesamiento de Datos (Data Wrangling).

• C.

  Visualización y Comunicación de Resultados.

• D.

  Recolección de Datos.

Un informe que muestra las ventas totales del mes pasado responde a la pregunta '¿Qué pasó?'. ¿A qué tipo de analítica corresponde?

• A.

  Analítica Predictiva.

• B.

  Analítica Diagnóstica.

• C.

  Analítica Descriptiva.

• D.

  Analítica Prescriptiva.

Según la guía 'Primeros Pasos con un Dataset', ¿cuál es la primera acción que se debe realizar incluso antes de escribir código?

• A.

  Cargar el dataset en pandas usando `pd.read_csv()`.

• Inspeccionar el archivo en un editor de texto para ver el delimitador y la codificación.

• C.

  Entender el contexto del negocio, el origen de los datos y el problema a resolver.

• D.

  Ejecutar `df.info()` para ver los tipos de datos.

¿Qué comando de pandas se utiliza para obtener un resumen estadístico (media, desviación estándar, cuartiles) de las columnas numéricas de un DataFrame `df`?

• A.

  `df.head()`

• B.

  `df.shape`

• C.

  `df.describe()`

• D.

  `df.info()`

Al cargar un archivo CSV con pandas, ¿para qué se utiliza el parámetro `na_values` en la función `pd.read_csv()`?

es la c ;)

• A.

  Para indicar qué símbolo se usa para separar las columnas, como ',' o ';'.

• B.

  Para definir si la primera fila del archivo contiene los nombres de las columnas.

• C.

  Para proporcionar una lista de cadenas que deben ser interpretadas como valores nulos (NaN).

• D.

  Para especificar la codificación de caracteres del archivo, como 'UTF-8'.

¿Por qué es importante estandarizar los datos en columnas de texto, por ejemplo, convirtiendo todo a minúsculas y eliminando espacios en blanco?

• A.

  Para que los datos se puedan convertir más fácilmente a tipos numéricos.

• B.

  Para que el DataFrame ocupe menos memoria.

• C.

  Para cumplir con los requisitos de la función `df.to_csv()`.

• Para evitar que valores como 'Apple', 'apple' y ' APPLE ' se traten como categorías diferentes.

La 'Analítica Predictiva' se utiliza para:

• A.

  Recomendar acciones específicas para optimizar un resultado.

• B.

  Utilizar modelos para predecir eventos futuros basándose en datos históricos.

• C.

  Entender la causa raíz de por qué un evento ocurrió en el pasado.

• D.

  Resumir los datos históricos en informes y dashboards.

¿Cuál es el propósito de usar `index=False` al guardar un DataFrame limpio en un archivo CSV con `df.to_csv('dataset_limpio.csv', index=False)`?

• A.

  Para indicar que el archivo no tiene un índice y debe ser creado al cargarlo de nuevo.

• B.

  Para evitar que el índice del DataFrame (los números de fila) se guarde como una nueva columna en el archivo.

• C.

  Para asegurarse de que el archivo se guarde sin encabezados de columna.

• D.

  Para que el archivo CSV se guarde más rápido y ocupe menos espacio.