Ciencia de Datos: Conceptos

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Quiz rápido sobre ML, DL y datos.

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Yam Campos

Mexico

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Alejandra Macias 11 Septembre 2025	% 89	03:18
2	Alfex Zambrano 17 Septembre 2025	% 84	03:06

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Ciencia de Datos: Conceptos


Ciencia de Datos: ConceptosVersion en ligne Quiz rápido sobre ML, DL y datos. par Yam Campos 1 ¿Qué es Machine Learning? a Un lenguaje de programación para inteligencia artificial. b Una base de datos que almacena patrones. c Un sistema experto basado en reglas fijas. d Una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente. 2 ¿Qué es Deep Learning? a Una técnica para programar robots. b Una subárea del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas (con muchas capas) para aprender de grandes volúmenes de datos. c Un algoritmo de estadística clásica. d Un método para almacenar información en la nube. 3 ¿Qué es Análisis Predictivo? a Una técnica para limpiar bases de datos. b Una forma de representar gráficas y tablas de datos. c Un análisis que busca únicamente describir datos históricos. d El uso de datos históricos y algoritmos estadísticos o de Machine Learning para predecir eventos futuros. 4 ¿Qué es Estadística Inferencial? a La estadística que se enfoca en representar datos en tablas y gráficas. b La técnica de contar datos sin analizarlos. c Un análisis de datos que se basa únicamente en la observación directa. d Una parte de la estadística que permite hacer conclusiones sobre una población usando una muestra, mediante pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. 5 ¿Cuáles son las matemáticas más usadas en el análisis de datos? a Programación estructurada. b Álgebra lineal, cálculo, estadística y probabilidad. c Historia de las matemáticas. d Aritmética, geometría y trigonometría. 6 ¿Cuáles son las herramientas para la ciencia de datos? a Excel, Word y PowerPoint. b Photoshop, Illustrator y Corel Draw. c AutoCAD y MATLAB. d Jupyter Notebook, Git, Anaconda y Google Colab. 7 ¿Cuáles son los lenguajes de programación más usados en la ciencia de datos? a C, C++, Java y Kotlin. b Python, R, Julia y SQL. c HTML, CSS y JavaScript. d Swift y Dart. 8 ¿Cuáles son las librerías más utilizadas en la ciencia de datos? a Bootstrap y Tailwind. b React, Angular y Vue. c NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn. d TensorFlow, PyTorch y Keras exclusivamente. 9 ¿Qué bases de datos se utilizan en la ciencia de datos? a Excel y Access únicamente. b WordPress y Drupal. c MySQL, MongoDB, Cassandra y Apache Spark. d Oracle VirtualBox. 10 ¿Qué son los Datos Categorizados? a Son datos que representan categorías o grupos, no números. b Datos que se almacenan en la nube. c Son datos numéricos que siempre tienen decimales. d Datos que solo se usan en cálculos financieros. 11 Ejemplo de datos categorizados nominales y ordinales: a Nominales: colores, países, género – Ordinales: nivel de estudios (primaria, secundaria, universidad). b Nominales: edades – Ordinales: peso corporal. c Nominales: salarios – Ordinales: porcentajes. d Nominales: temperaturas – Ordinales: distancias. 12 ¿Qué algoritmo se utiliza para predecir valores continuos como precios o consumo de energía? a Regresión Lineal b K-Means c Naive Bayes 13 ¿Cuál es el principal inconveniente de la regresión lineal? Escoge una o varias respuestas a Es difícil de interpretar b Mal desempeño con relaciones no lineales c No se puede aplicar en datos numéricos 14 ¿Qué algoritmo probabilístico se usa en filtros de spam y análisis de sentimientos? a Árboles de Decisión b Naive Bayes c PCA 15 ¿Qué técnica combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión? a Random Forest b SVM c KNN 16 ¿Cuál de los siguientes algoritmos requiere definir previamente el número de grupos (k)? a PCA b Redes Neuronales c K-Means 17 ¿Qué ventaja principal tienen las redes neuronales? a Fáciles de interpretar b Muy potentes y flexibles c No requieren muchos datos 18 ¿Qué algoritmo reduce la dimensionalidad conservando la mayor información posible? a PCA b Regresión Logística c KNN 19 ¿Qué desventaja tiene KNN (K-Nearest Neighbors)? a Lento en grandes datos b Requiere mucho cómputo y datos c Puede perder interpretabilidad

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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¿Qué es Machine Learning?

¿Qué es Deep Learning?

¿Qué es Análisis Predictivo?

¿Qué es Estadística Inferencial?

¿Cuáles son las matemáticas más usadas en el análisis de datos?

¿Cuáles son las herramientas para la ciencia de datos?

¿Cuáles son los lenguajes de programación más usados en la ciencia de datos?

¿Cuáles son las librerías más utilizadas en la ciencia de datos?

¿Qué bases de datos se utilizan en la ciencia de datos?

¿Qué son los Datos Categorizados?

Ejemplo de datos categorizados nominales y ordinales:

¿Qué algoritmo se utiliza para predecir valores continuos como precios o consumo de energía?

¿Cuál es el principal inconveniente de la regresión lineal?

Escoge una o varias respuestas

¿Qué algoritmo probabilístico se usa en filtros de spam y análisis de sentimientos?

¿Qué técnica combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión?

¿Cuál de los siguientes algoritmos requiere definir previamente el número de grupos (k)?

¿Qué ventaja principal tienen las redes neuronales?

¿Qué algoritmo reduce la dimensionalidad conservando la mayor información posible?

¿Qué desventaja tiene KNN (K-Nearest Neighbors)?