Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

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. ¿Cómo mejora tus visualizaciones el parámetro `hue` de las funciones Seaborn?

2. En `displot()` de Seaborn, ¿qué ocurre si se establece el parámetro `kde` en `True`?

3. Al visualizar correlaciones entre múltiples variables en un conjunto de datos, ¿qué función de Seaborn podría utilizar?

4. ¿Qué función Seaborn utilizarías para visualizar la tendencia central de una distribución con la dispersión de los datos?

5. ¿Cuál es la principal diferencia entre `sns.lmplot()` y `sns.regplot()`?

6. ¿Cuál de las siguientes funciones de Seaborn está diseñada específicamente para mostrar diferencias entre pares en la distribución de una variable categórica mediante gráficos de dispersión o de líneas?

7. ¿Qué relación tiene Seaborn con Matplotlib?

8. ¿En qué caso elegiría Seaborn en lugar de Matplotlib para sus visualizaciones?

9. Cuando se trata de un gran conjunto de datos, ¿qué biblioteca suele tener un rendimiento más optimizado?

10. ¿Por qué utilizar Matplotlib directamente cuando se trabaja con Seaborn?

11. ¿Cómo se puede ajustar el estilo de una parcela Seaborn?

12. ¿Qué afirmación es cierta respecto a la personalización y flexibilidad de Matplotlib y Seaborn?

¿Cómo mejora tus visualizaciones el parámetro hue de las funciones Seaborn?

Selecciona la respuesta correcta

Cambia el tono de fondo de la trama.

Permite colorear los puntos de datos en función de una variable categórica o numérica, proporcionando una capa adicional de información.

Ajusta la transparencia de los puntos de datos.

Establece el tema de color principal de la trama.

En displot() de Seaborn, ¿qué ocurre si se establece el parámetro kde en True?

Selecciona la respuesta correcta

Las barras del histograma se colorean en función de la densidad de datos.

El gráfico cambia de barras verticales a barras horizontales.

Se traza una estimación de la densidad del núcleo, que ofrece una representación curva suavizada de la distribución.

La distribución pasa a ser discreta en lugar de continua.

Al visualizar correlaciones entre múltiples variables en un conjunto de datos, ¿qué función de Seaborn podría utilizar?

Selecciona la respuesta correcta

sns.heatmap()

sns.scatterplot()

sns.boxplot()

sns.catplot()

¿Qué función Seaborn utilizarías para visualizar la tendencia central de una distribución con la dispersión de los datos?

Selecciona la respuesta correcta

sns.kdeplot()

sns.pairplot()

sns.lineplot()

sns.boxplot()

¿Cuál es la principal diferencia entre sns.lmplot() y sns.regplot()?

Selecciona la respuesta correcta

sns.lmplot() no soporta líneas de regresión.

sns.regplot() es exclusivamente para regresiones no lineales.

sns.lmplot()es una función a nivel de figura que puede crear gráficos facetados, mientras quesns.regplot()` es una función a nivel de eje que crea un único gráfico de dispersión.

sns.lmplot() es una función más antigua, y sns.regplot() es su versión más reciente.

¿Cuál de las siguientes funciones de Seaborn está diseñada específicamente para mostrar diferencias entre pares en la distribución de una variable categórica mediante gráficos de dispersión o de líneas?

Selecciona la respuesta correcta

sns.swarmplot()

sns.catplot()

sns.jointplot()

sns.pointplot()

¿Qué relación tiene Seaborn con Matplotlib?

Selecciona la respuesta correcta

Seaborn es una versión antigua de Matplotlib.

Matplotlib es un submódulo de Seaborn que se utiliza para trazar gráficos básicos.

Seaborn y Matplotlib son competidores sin relación alguna.

Seaborn está construido sobre Matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos.

¿En qué caso elegiría Seaborn en lugar de Matplotlib para sus visualizaciones?

Selecciona la respuesta correcta

Cuando necesite una parcela en 3D.

Cuando necesite una visualización estadística más avanzada sin tener que codificarla desde cero.

Cuando construyas una aplicación GUI.

Cuando necesites hacer un gráfico básico de líneas o de dispersión.

Cuando se trata de un gran conjunto de datos, ¿qué biblioteca suele tener un rendimiento más optimizado?

Selecciona la respuesta correcta

Matplotlib

Seaborn

Ambos funcionan igual.

Depende del tipo de visualización.

¿Por qué utilizar Matplotlib directamente cuando se trabaja con Seaborn?

Selecciona la respuesta correcta

Porque Seaborn no admite gráficos de dispersión.

Para personalizar o ajustar aspectos específicos de una parcela Seaborn que la interfaz de alto nivel de Seaborn podría no exponer.

Para gestionar el preprocesamiento de datos antes de la visualización.

Seaborn no admite la personalización de colores.

¿Cómo se puede ajustar el estilo de una parcela Seaborn?

Selecciona la respuesta correcta

Manipulando los datos antes de trazarlos.

Importando un archivo CSS independiente.

Utilizando el método sns.adjust().

Utilizando la función sns.set_style().

¿Qué afirmación es cierta respecto a la personalización y flexibilidad de Matplotlib y Seaborn?

Selecciona la respuesta correcta

Seaborn permite una personalización más detallada que Matplotlib.

Matplotlib proporciona un lienzo más flexible para una personalización detallada, mientras que Seaborn ofrece temas preestilizados para facilitar su uso.

Matplotlib es para trazados básicos, mientras que Seaborn es exclusivamente para gráficos complejos.

Los niveles de personalización son idénticos en ambas bibliotecas.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 6

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