Prueba de conocimientos

Completado

1.

¿Qué afirmación describe mejor el papel que desempeña la ética en la ciencia de datos?

Los inversores deben examinar las prácticas medioambientales de las empresas que contratan a científicos de datos.

Es mejor analizar tantos datos como sea posible para aprender qué problemas habrá que corregir.

Hay que asegurarse de que las entradas de datos son precisas, ya que a menudo se usa la salida para tomar decisiones sobre las directivas que afectan a la salud y el bienestar de las personas.

2.

¿Cuáles son los cuatro pasos del ciclo de vida de la ciencia de datos?

Conocimiento del negocio, recopilación y preparación de los datos, entrenamiento y prueba del modelo, implementación del modelo

Recopilación de datos, validación de datos, aprendizaje automático, visualización del resultado

Identificación de los datos, entrenamiento del modelo hasta que sea totalmente preciso, implementación del modelo, conocimiento del negocio

3.

¿Qué es el sobreajuste en el ámbito del aprendizaje automático?

Es la situación que se da cuando el modelo de aprendizaje automático ocupa la mayor parte del espacio en disco del servidor.

Es la situación que se da cuando el modelo de aprendizaje automático es tan amplio que identifica incorrectamente un nuevo elemento como algo en lo que se le ha entrenado.

Es la situación que se da cuando el modelo de aprendizaje automático controla fácilmente nuevos tipos de elementos. Se trata de un aspecto positivo.

4.

¿Cuál es el objetivo de la manipulación de los datos en la ciencia de datos?

Eliminar datos que harán difícil demostrar lo que se considera que debe ser cierto.

Eliminar los datos incompletos o intrascendentes para que no alejen la salida de la verdad.

Limpiar los resultados para que estén resumidos y sean fáciles de presentar.

5.

¿Qué papel desempeñan los expertos en la materia (SME) en el ciclo de vida de la ciencia de datos?

Los SME ayudan a establecer el ámbito del análisis de datos. Para ello, identifican los factores que afectarán al resultado.

Los SME dan su aprobación a los resultados a los que apuntan los datos.

Los SME ayudan a interpretar los datos en el contexto de sus especialidades.

Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.