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. En las pruebas de hipótesis, ¿qué es la hipótesis nula y qué es la hipótesis alternativa?

2. Si el valor p de una prueba de hipótesis es "0,03" y el nivel de significación (alfa) está fijado en "0,05", ¿rechaza o no rechaza la hipótesis nula?

3. Explique qué significa un intervalo de confianza del 95% en el contexto de la estimación de una media poblacional.

4. Si dos variables tienen un coeficiente de correlación de `-0,85`, ¿qué te dice esto sobre su relación?

5. La causalidad implica que:

6. En un diagrama de dispersión con puntos que forman una línea recta ascendente de izquierda a derecha, ¿qué tipo de correlación es probable?

7. ¿Qué prueba estadística se utiliza habitualmente para determinar si un coeficiente de correlación es significativamente distinto de cero?

8. Si quieres evaluar si un conjunto de datos sigue una distribución normal, ¿qué prueba estadística o gráfico es el más adecuado?

9. ¿En qué situación de la vida real puede utilizarse la prueba de Chi-cuadrado?

10. ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el Teorema Central del Límite (CLT)?

11. ¿Qué afirmación capta mejor la esencia de la Ley de los Grandes Números?

En las pruebas de hipótesis, ¿qué es la hipótesis nula y qué es la hipótesis alternativa?

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Nula: La hipótesis que esperamos apoyar; Alternativa: Lo contrario de la hipótesis nula.

Nula: La hipótesis que esperamos rechazar; Alternativa: Lo contrario de la hipótesis nula.

Nula: La hipótesis que esperamos apoyar; Alternativa: Una conjetura al azar.

Si el valor p de una prueba de hipótesis es "0,03" y el nivel de significación (alfa) está fijado en "0,05", ¿rechaza o no rechaza la hipótesis nula?

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Rechazar la hipótesis nula.

No se rechaza la hipótesis nula.

Explique qué significa un intervalo de confianza del 95% en el contexto de la estimación de una media poblacional.

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El intervalo contiene el 95% de los puntos de datos de la muestra.

Se garantiza que el intervalo contiene la media poblacional.

Estamos seguros al 95% de que los datos elegidos al azar se encuentran dentro del intervalo.

Hay un 95% de posibilidades de que este intervalo cubra la media real de toda la población.

Si dos variables tienen un coeficiente de correlación de -0,85, ¿qué te dice esto sobre su relación?

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Mantienen una relación muy positiva.

No hay ninguna relación entre ellos.

Tienen una fuerte relación negativa.

El coeficiente de correlación no es válido.

La causalidad implica que:

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Existe correlación entre dos variables.

Una variable es la causa directa de los cambios en otra variable.

Se ha establecido la significación estadística.

El valor p es inferior a 0,05.

En un diagrama de dispersión con puntos que forman una línea recta ascendente de izquierda a derecha, ¿qué tipo de correlación es probable?

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Correlación positiva

Correlación negativa

Sin сorrelación

Poco claro

¿Qué prueba estadística se utiliza habitualmente para determinar si un coeficiente de correlación es significativamente distinto de cero?

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Prueba Chi-cuadrado

ANOVA

Prueba T

Ninguna de las anteriores

Si quieres evaluar si un conjunto de datos sigue una distribución normal, ¿qué prueba estadística o gráfico es el más adecuado?

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Prueba T

Prueba de Shapiro-Wilk

Diagrama de dispersión

Prueba Chi-cuadrado

¿En qué situación de la vida real puede utilizarse la prueba de Chi-cuadrado?

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Comparar la renta media de dos ciudades diferentes.

Determinación del efecto de un nuevo medicamento sobre los niveles de presión arterial en un ensayo clínico.

Examinar la correlación entre el número de horas dedicadas al estudio y las calificaciones obtenidas en los exámenes de una clase de estudiantes.

Analizar la relación entre el hábito de fumar y el desarrollo de problemas de salud en un grupo de individuos.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el Teorema Central del Límite (CLT)?

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La media de una muestra grande extraída de cualquier distribución siempre será igual a la media de la población.

La suma de variables aleatorias, independientemente de su distribución, siempre tendrá una distribución normal.

La distribución de la media muestral de las variables independientes se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra, independientemente de la forma de la distribución de la población.

Una muestra grande de una población siempre tendrá una distribución normal.

¿Qué afirmación capta mejor la esencia de la Ley de los Grandes Números?

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La media de los resultados obtenidos a partir de un gran número de experimentos debería aproximarse al valor esperado y tenderá a aproximarse a medida que se realicen más ensayos.

A medida que aumenta el tamaño de la muestra, su distribución se vuelve más sesgada.

Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más se acercará la varianza de la muestra a la varianza de la población.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 6. Capítulo 6

Lamentamos que algo salió mal. ¿Qué pasó?

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