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dATA SCIENCE

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© 20XX GENIALLY ESCAPE GAMES

misiones

personajes

introducción

MENÚ

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HI-SCORE

La Ciencia de Datos (Data Science) es un campo interdisciplinario que utiliza técnicas y métodos de estadística, matemáticas, informática y conocimiento del dominio para extraer información significativa y tomar decisiones basadas en datos. En esencia, se trata de convertir grandes volúmenes de datos en conocimientos útiles y aplicables.

INTRODUCCIÓN

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Recolectar datos de diversas fuentes, que pueden incluir bases de datos, sensores, registros web, encuestas, etc. Esta fase también puede implicar la integración de datos de diferentes fuentes para obtener una vista más completa.

Recopilación de Datos:

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Procesar y limpiar los datos para asegurar que estén en un formato adecuado para el análisis. Esto incluye la eliminación de duplicados, el manejo de datos faltantes, la corrección de errores y la transformación de datos para que sean consistentes

Limpieza y Preparación de Datos

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Explorar los datos a través de técnicas estadísticas y visualizaciones para comprender sus características principales, identificar patrones y detectar anomalías.

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

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Presentar los resultados de manera comprensible a través de gráficos, tablas y otros medios visuales. La interpretación es crucial para tomar decisiones informadas basadas en los hallazgos.

Interpretación y Visualización de Datos

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Aplicar los insights obtenidos para resolver problemas específicos o para guiar la toma de decisiones en áreas como negocios, salud, ingeniería, y más.

Implementación y Toma de Decisiones

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Comunicar los hallazgos y recomendaciones a las partes interesadas de manera efectiva, asegurando que sean comprensibles y útiles para la toma de decisiones.

Comunicación de Resultados

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Aplicar modelos matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para realizar predicciones, clasificaciones o segmentaciones. Esto puede incluir técnicas como regresión, clasificación, clustering, y más.

Modelado y Algoritmos

Ravi Codebreaker

Dr.Ada Query

Nina Insights

nave Data Explorer

ESTOS PERSONAJES TE ACOMPAÑARAN DURANTE TU AVENTURA

PERSONAJES

4 RANA

3 BARRAS

CONTRASEÑA

2 PUZLE

1 NAVES

Supera las misiones para obtener losnúmeros de la contraseña

MISIONES

X

Implementación y Toma de Decisiones

Limpieza y Preparación de Datos

Recopilación de Datos

¿Cuál es el primer paso en el proceso de Ciencia de Datos?

NIVEL 1/5

Modelado y Algoritmos

Limpieza y Preparación de Datos

X

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

¿Qué técnica se usa para eliminar datos faltantes y errores en un conjunto de datos?

NIVEL 2/5

Comunicación de Resultados

Recopilación de Datos

X

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

¿Qué fase del proceso de Ciencia de Datos implica entender las características y patrones de los datos?

NIVEL 3/5

Realizar predicciones o clasificaciones

Limpiar datos

X

Recopilar datos

¿Cuál es el propósito principal del modelado en Ciencia de Datos?

NIVEL 4/5

Análisis de Componentes Principales (PCA)

Clustering

Regresión

X

¿Qué técnica de modelado se utiliza para agrupar datos en categorías similares?

NIVEL 5/5

EL NÚMERO DE ESTA MISIÓN ES EL 1

¡ENHORABUENA!

NO

sí

CONTINUE?

GAME OVER

4 RANA

3 BARRAS

2 PUZLE

1 NAVES

Supera las misiones para obtener losnúmeros de la contraseña

MISIONES

CONTRASEÑA

Esta pantalla está bloqueada. Necesitas acertar el juego anterior para continuar.

Una técnica de limpieza de datos

Un método para predecir valores continuos

Un método para agrupar datos

NEXT

X

¿Qué es una regresión en el contexto de Ciencia de Datos?

NIVEL 1/5

Modelos de Aprendizaje Automático

Gráficos y Diagramas

Estadística Descriptiva

NEXT

X

¿Qué herramienta es comúnmente utilizada para visualizar datos?

NIVEL 2/5

Análisis de Series Temporales

Clustering

Regresión

NEXT

X

¿Qué técnica de modelado se usa para hacer predicciones basadas en datos históricos?

NIVEL 3/5

Comunicar hallazgos a las partes interesadas

Implementar algoritmos

Limpiar datos

NEXT

X

¿Cuál es una de las principales responsabilidades de un científico de datos en la fase de interpretación?

NIVEL 4/5

Comunicación de Resultados

Recopilación de Datos

NEXT

Modelado y Algoritmos

X

¿Qué fase se centra en la presentación de los resultados de un análisis de datos?

NIVEL 5/5

EL NÚMERO DE ESTA MISIÓN ES EL 2

¡ENHORABUENA!

NO

sí

CONTINUE?

GAME OVER

4 RANA

3 BARRAS

2 PUZLE

1 NAVES

Supera las misiones para obtener losnúmeros de la contraseña

MISIONES

CONTRASEÑA

Esta pantalla está bloqueada. Necesitas acertar el juego anterior para continuar.

Carteles Publicitarios

Libros de Texto

Registros Web

X

¿Cuál de las siguientes es una fuente común de datos en Ciencia de Datos?

NIVEL 1/5

Una técnica para visualizar datos

Un enfoque para construir modelos predictivos

Un método para limpiar datos

X

¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning)?

NIVEL 2/5

Regresión

Clustering

Análisis de Componentes Principales (PCA)

X

¿Qué técnica se utiliza para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos?

NIVEL 3/5

Integración de Datos

Comunicación de Resultados

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

X

¿Qué fase en Ciencia de Datos se enfoca en combinar datos de diferentes fuentes?

NIVEL 4/5

Un conjunto de datos sin errores ni valores faltantes

Un conjunto de datos sin etiquetas

Un conjunto de datos con muchas columnas

X

¿Qué es un conjunto de datos limpio?

NIVEL 5/5

EL NÚMERO DE ESTA MISIÓN ES EL 3

¡ENHORABUENA!

NO

sí

CONTINUE?

GAME OVER

4 RANA

3 BARRAS

2 PUZLE

1 NAVES

Supera las misiones para obtener losnúmeros de la contraseña

MISIONES

CONTRASEÑA

Esta pantalla está bloqueada. Necesitas acertar el juego anterior para continuar.

Manipulación de Datos

Clustering

Regresión

X

¿Cuál de las siguientes no es una técnica de modelado común en Ciencia de Datos?

NIVEL 1/3

Un enfoque para limpiar datos faltantes

Un método para analizar datos secuenciales a lo largo del tiempo

Una técnica para agrupar datos en categorías

X

¿Qué es el Análisis de Series Temporales en Ciencia de Datos?

NIVEL 2/3

Facilitar la comprensión y comunicación de la información

Reducir el tamaño del conjunto de datos

Aumentar la cantidad de datos

X

¿Cuál es el objetivo principal de la visualización de datos??

NIVEL 3/3

EL NÚMERO DE ESTA MISIÓN ES EL 4

¡ENHORABUENA!

NO

sí

CONTINUE?

GAME OVER

4 RANA

3 BARRAS

2 PUZLE

1 NAVES

Supera las misiones para obtener losnúmeros de la contraseña

MISIONES

CONTRASEÑA

REINICIAR

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GRACIAS POR JUGAR

COMPLETADO

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HI-SCORE

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

Refleja la capacidad de obtener percepciones valiosas a partir de datos.

Nina Insights

X

CONTINUAR

Cada nivel es un nuevo reto de bloques de datos que deben ser destruidos. Lanza la esfera, rebota estratégicamente, y elimina las barras de error

MISIónbarras

X

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

Inspirado en Ada Lovelace, pionera en la programación, y el término "query" que se relaciona con las consultas de bases de datos.

Dr.Ada Query

X

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

CONTINUAR

Tú, como el enigmático Maestro de los Puzzles de Datos,ayuda A Nina Insights a resolver desafiantes acertijos que van desde la limpieza y transformación de datos hasta la optimización de modelos predictivos

MISIóNpuzle

X

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

CONTINUAR

Para avanzar en tu viaje, deberás enfrentar retos que pondrán a prueba tu conocimiento en estadística, machine learning, análisis de datos y más.

MISIónNAVES

X

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

CONTINUAR

Cada salto es un desafío. Deberás evitar peligrosos flujos de datos corruptos, bugs impredecibles, líneas de código descontroladas y redes de firewalls que intentan detenerte.

MISIónrana

X

NO

sí

Perderás todo el progreso

¿Seguro que quieres salir?

Como piloto de la nave Data Explorer, tu misión no es solo volar, sino también demostrar tu dominio sobre la ciencia de datos.

nave Data Explorer

X

Combina la habilidad de romper y entender códigos y algoritmos con un nombre que tiene un toque internacional.

Ravi Codebreaker

X