Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

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1. Python

Veamos con qué trabajaremos en este curso. La primera sección te familiarizará con Python, un lenguaje de programación flexible y avanzado conocido por su clara sintaxis y legibilidad.

Desafío 1: Comprensión de Listas

Desafío 2: Manipulación de Cadenas

Desafío 3: Manipulación de Diccionarios

Desafío 4: Bucles Anidados

Desafío 5: Clases

Preguntas Teóricas

2. NumPy

NumPy es una biblioteca fundamental en Python que facilita cálculos numéricos eficientes con potentes matrices n-dimensionales y funciones matemáticas.

Desafío 1: Creación de Arreglo

Desafío 2: Manipulación de Arreglos

Desafío 3: Perspectivas Estadísticas

Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes

Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos

Preguntas Teóricas

3. Pandas

Pandas proporciona estructuras de datos intuitivas y versátiles para la manipulación y el análisis eficientes de datos, agilizando las etapas iniciales del proceso de la ciencia de datos.

Desafío 1: Creación de DataFrame

Desafío 2: Agrupación de Datos

Desafío 3: Indexación y MultiIndexación

Desafío 4: Modificando DataFrame

Desafío 5: Iterando Sobre Datos

Preguntas Teóricas

4. Matplotlib

Matplotlib es una completa biblioteca de Python para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python.

Desafío 1: Fundamentos de Trazado

Desafío 2: Otros Tipos de Gráficos

Desafío 3: Subtramas

Desafío 4: Personalización de Gráficos

Desafío 5: Añadir Texto a las Gráficas

Preguntas Teóricas

5. Seaborn

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python basada en Matplotlib que proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos informativos y atractivos.

Reto 1: Visualización de Distribuciones

Desafío 2: Explorando Datos Categóricos

Desafío 3: Gráficos Relacionales

Reto 4: Gráficos de Regresión

Desafío 5: Gráficos de Matrices

Preguntas Teóricas

6. Estadísticas

La estadística proporciona a los científicos de datos técnicas y herramientas básicas para extraer información significativa de los datos, lo que les permite tomar decisiones y realizar predicciones fundamentadas basadas en pruebas empíricas.

Desafío 1: Probabilidades y Distribuciones

Desafío 2: Teorema de Bayes

Desafío 3: Pruebas de Hipótesis

Desafío 4: Intervalos de Confianza

Desafío 5: Correlación

Preguntas Teóricas

7. Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca de Python de código abierto que proporciona herramientas sencillas y eficaces para el análisis y modelado de datos, en particular para el aprendizaje automático. Los científicos de datos la utilizan mucho por su completa colección de algoritmos y técnicas de procesamiento, que les permiten desarrollar e implantar rápidamente modelos predictivos.

Desafío 1: Escalado de Datos

Reto 2: Creación de un Modelo Básico

Desafío 3: Tuberías

Desafío 4: Validación cruzada

Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros

Preguntas Teóricas

Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python

Introducción Desafío 1: Comprensión de Listas Desafío 2: Manipulación de Cadenas Desafío 3: Manipulación de Diccionarios Desafío 4: Bucles Anidados Desafío 5: Clases Preguntas Teóricas

2. NumPy

Desafío 1: Creación de Arreglo Desafío 2: Manipulación de Arreglos Desafío 3: Perspectivas Estadísticas Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos Preguntas Teóricas

3. Pandas

Desafío 1: Creación de DataFrame Desafío 2: Agrupación de Datos Desafío 3: Indexación y MultiIndexación Desafío 4: Modificando DataFrame Desafío 5: Iterando Sobre Datos Preguntas Teóricas

4. Matplotlib

Desafío 1: Fundamentos de Trazado Desafío 2: Otros Tipos de Gráficos Desafío 3: Subtramas Desafío 4: Personalización de Gráficos Desafío 5: Añadir Texto a las Gráficas Preguntas Teóricas

5. Seaborn

Reto 1: Visualización de Distribuciones Desafío 2: Explorando Datos Categóricos Desafío 3: Gráficos Relacionales Reto 4: Gráficos de Regresión Desafío 5: Gráficos de Matrices Preguntas Teóricas

6. Estadísticas

Desafío 1: Probabilidades y Distribuciones Desafío 2: Teorema de Bayes Desafío 3: Pruebas de Hipótesis Desafío 4: Intervalos de Confianza Desafío 5: Correlación Preguntas Teóricas

7. Scikit-learn

Desafío 1: Escalado de Datos Reto 2: Creación de un Modelo Básico Desafío 3: Tuberías Desafío 4: Validación cruzada Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros Preguntas Teóricas

Preguntas Teóricas

1. ¿Qué afirmación describe mejor el propósito de un `colormap` en Matplotlib?

2. ¿Cuál es el objetivo principal de utilizar subtramas en una figura?

3. ¿Por qué es importante etiquetar los ejes y proporcionar leyendas en los gráficos?

4. ¿Cuál de los siguientes es **NO** un caso de uso típico de Matplotlib?

5. ¿Cómo gestiona Matplotlib la integración con Pandas DataFrames?

6. ¿Qué importancia tiene la relación de aspecto en una trama?

7. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las anotaciones en los gráficos es cierta?

8. ¿Qué hace el siguiente código?

9. Si quieres rellenar el área entre dos curvas horizontales, ¿qué función puedes utilizar?

¿Qué afirmación describe mejor el propósito de un colormap en Matplotlib?

Selecciona la respuesta correcta

Una secuencia de colores utilizada para asignar valores de datos normalizados a colores.

Herramienta para fusionar varias parcelas en una.

Tipo específico de parcela que muestra información geográfica.

Un método para identificar valores atípicos en los datos.

¿Cuál es el objetivo principal de utilizar subtramas en una figura?

Selecciona la respuesta correcta

Para acelerar el tiempo de renderizado de una trama.

Para mostrar varios gráficos en una sola figura, organizados en una cuadrícula.

Para combinar gráficos 2D y 3D en uno solo.

Para exportar varias cifras simultáneamente.

¿Por qué es importante etiquetar los ejes y proporcionar leyendas en los gráficos?

Selecciona la respuesta correcta

Para que la trama parezca más colorida.

Para aumentar el tiempo de renderizado de la trama.

Para guardar la trama en mayor resolución.

Mejorar la claridad y comprensibilidad de los datos visualizados.

¿Cuál de los siguientes es NO un caso de uso típico de Matplotlib?

Selecciona la respuesta correcta

Visualización de datos de series temporales.

Visualización de las relaciones entre dos variables.

Creación de aplicaciones web interactivas.

Comparación de distribuciones de datos.

¿Cómo gestiona Matplotlib la integración con Pandas DataFrames?

Selecciona la respuesta correcta

Transformando DataFrames a JSON antes de trazar.

Permitiendo el trazado directo de datos a partir de estructuras DataFrame.

No soporta Pandas DataFrames.

¿Qué importancia tiene la relación de aspecto en una trama?

Selecciona la respuesta correcta

Es la relación entre elementos 2D y 3D en una parcela.

Se refiere a la proporción de datos que faltan en un gráfico.

Define el contraste de color de una parcela.

Determina la relación entre la anchura y la altura de la parcela.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las anotaciones en los gráficos es cierta?

Selecciona la respuesta correcta

Las anotaciones proporcionan información adicional sobre puntos de datos específicos o regiones del gráfico.

Las anotaciones sólo son posibles en los gráficos 3D.

Las anotaciones ralentizan considerablemente el tiempo de renderizado.

Cada gráfico debe contener al menos una anotación.

¿Qué hace el siguiente código?

Selecciona la respuesta correcta

Ajusta los ejes para que sean logarítmicos.

Elimina los ejes del gráfico.

Enfoca la trama.

Voltea los ejes x e y.

Si quieres rellenar el área entre dos curvas horizontales, ¿qué función puedes utilizar?

Selecciona la respuesta correcta

plt.fill_between()

plt.area()

plt.sombra()

plt.color_area()

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 6

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