Programació per a Ciència de Dades

Tècniques i eines per manipular, analitzar i visualitzar dades. Inclou neteja de dades, transformacions, estadística computacional, visualització i comunicació de resultats.

Level
intermediate
Languages
ca → ca
Cards
48
Markdown
Programació per a Ciència de Dades (.md)

Flashcards (48)

#Front (Term / Question)Back (Definition / Answer)ExampleMultiple-Choice Options
1Què és un model de suport vectorial (SVM)?És un model d'aprenentatge automàtic que busca el millor marge entre classes.
2Per què és important la neteja de dades?Per garantir la qualitat i la fiabilitat de les anàlisis i resultats obtinguts.
3Què és el 'data wrangling'?És el procés de transformar i netejar dades per preparar-les per a l'anàlisi.
4Què és un gràfic de caixa?És un gràfic que mostra la distribució d'un conjunt de dades a través dels seus quartils.
5Què és un model de classificació binària?És un model que prediu dues categories possibles per a una observació.
6Què és l'overfitting?És un problema en el modelatge estadístic on el model s'ajusta massa als dades d'entrenament.
7Què és la regressió logística?És un model estadístic utilitzat per predir la probabilitat d'un esdeveniment binari.
8Què és la tècnica de 'bagging'?És una tècnica d'ensamblatge que combina múltiples models per millorar la precisió.
9Què és un model de xarxa neuronal?És un model inspirat en el funcionament del cervell humà, utilitzat per a l'aprenentatge automàtic.
10Què és un histograma?És un gràfic que representa la distribució de freqüències d'una variable numèrica.
11Què és la regressió lineal?És un mètode estadístic per modelar la relació entre una variable dependent i una o més independents.
12Què és la normalització de dades?És el procés d'escalar les dades per tal que tinguin una distribució similar.
13Què és un model de classificació multiclasse?És un model que prediu més de dues categories possibles per a una observació.
14Què és un 'heatmap'?És una representació gràfica de dades en forma de matriu on els valors es representen amb colors.
15Quin és l'objectiu de l'estadística computacional?Analitzar i interpretar dades mitjançant mètodes estadístics aplicats amb ordinador.
16Què és un model de classificació?És un model que prediu la categoria a la qual pertany una observació basada en les seves característiques.
17Què és un 'data lake'?És un emmagatzematge de dades que permet guardar grans volums de dades en el seu format original.
18Què és un model de màquina d'estat?És un model que utilitza tècniques d'aprenentatge automàtic per fer prediccions basades en dades.
19Què és un model de clúster?És un model que agrupa dades similars en clústers o grups.
20Quins són els llenguatges de programació més comuns en ciència de dades?Python i R són els més comuns, però també s'utilitzen SQL, Julia i Scala.
21Què és un 'data warehouse'?És un sistema dissenyat per emmagatzemar i gestionar dades estructurades per a l'anàlisi.
22Què és la comunicació de resultats?És el procés de presentar els resultats de l'anàlisi de manera clara i comprensible.
23Què és un gràfic de dispersió?És un gràfic que mostra la relació entre dues variables numèriques.
24Què és un 'pipeline' de dades?És una sèrie de passos que transformen les dades des de la seva entrada fins a la seva sortida.
25Què és una variable categòrica?És una variable que representa categories o grups, com el sexe o el color.
26Què és un 'dataset'?És un conjunt de dades que es pot utilitzar per a l'anàlisi o el modelatge.
27Què és un dataframe en Python?És una estructura de dades bidimensional que emmagatzema dades en forma de taula.
28Què és l'aprenentatge supervisat?És un tipus d'aprenentatge automàtic on el model s'entrena amb dades etiquetades.
29Quina biblioteca de Python s'utilitza per a la manipulació de dades?Pandas és la biblioteca més utilitzada per a la manipulació de dades.
30Què és la programació per a la ciència de dades?És l'ús de llenguatges de programació per manipular, analitzar i visualitzar dades.
31Què són les transformacions de dades?Són operacions que modifiquen el format o la estructura de les dades per facilitar l'anàlisi.
32Què és l'analítica prescriptiva?És l'ús de dades per recomanar accions a seguir basades en anàlisis anteriors.
33Què és la tècnica de 'cross-validation'?És una tècnica per avaluar la capacitat de generalització d'un model dividint les dades en subconjunts.
34Què és la correlació?És una mesura que indica la relació entre dues variables.
35Quina biblioteca de Python s'utilitza per a la visualització de dades?Matplotlib i Seaborn són dues biblioteques populars per a la visualització de dades.
36Què és un model de regressió?És un model que prediu un valor continu basat en les característiques d'entrada.
37Què és la validació creuada?És una tècnica per avaluar la capacitat de generalització d'un model dividint les dades en subconjunts.
38Què és la tècnica de 'boosting'?És una tècnica que ajusta models seqüencialment per corregir errors dels models anteriors.
39Què és l'aprenentatge no supervisat?És un tipus d'aprenentatge automàtic on el model s'entrena amb dades sense etiquetar.
40Què és una variable numèrica?És una variable que representa quantitats i pot ser contínua o discreta.
41Què és el 'feature engineering'?És el procés de crear noves característiques a partir de les dades existents per millorar els models.
42Què és la neteja de dades?És el procés d'identificar i corregir errors o inconsistències en un conjunt de dades.
43Què és l'analítica descriptiva?És l'ús de dades per descriure i resumir les característiques d'un conjunt de dades.
44Què és un arbre de decisió?És un model predictiu que utilitza una estructura d'arbre per prendre decisions basades en condicions.
45Què és la visualització de dades?És el procés de representar dades gràficament per facilitar la comprensió i l'anàlisi.
46Què és l'anàlisi exploratòria de dades (EDA)?És el procés d'explorar i visualitzar dades per descobrir patrons i tendències.
47Què és l'analítica predictiva?És l'ús de dades, estadística i tècniques d'aprenentatge automàtic per fer prediccions sobre el futur.
48Què és un 'outlier'?És un valor que es troba molt lluny de la resta de dades i pot influir en els resultats.