diff --git a/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.es.html b/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.es.html
index d2f67295c..5ec0e2c1e 100644
--- a/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.es.html
+++ b/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.es.html
@@ -18,15 +18,14 @@
Autoevaluación: macrodatos
- DAT-2.A
-
+
DAT-2.A
Estas preguntas son similares a las que verás en el examen AP CSP.
Los científicos que estudian las aves a menudo colocan etiquetas de rastreo a las aves migratorias. Para cada ave, los siguientes datos son recolectados regularmente en intervalos frecuentes:
-
-
+
- Fecha y hora
- Latitud y longitud
- Altitud
@@ -109,8 +108,7 @@ Autoevaluación: macrodatos
Una compañía de descargas de música en línea almacena información sobre las compras de canciones realizadas por sus clientes. Cada día, la siguiente información se hace pública en la base de datos del sitio web de la empresa.
-
-
+
- El día y la fecha de cada canción comprada.
- El título de la canción.
- Las ciudades donde los clientes compraron cada canción.
@@ -119,7 +117,7 @@ Autoevaluación: macrodatos
A continuación se muestra una porción de ejemplo de la base de datos. La base de datos está ordenada por fecha y título de la canción.
-
+
Día y fecha |
Título de la canción |
Ciudad |
diff --git a/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.html b/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.html
index 826fb1f79..60217e81a 100644
--- a/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.html
+++ b/cur/programming/5-algorithms/3-turning-data-information/2-self-check.html
@@ -16,9 +16,9 @@ Self-Check: Big Data
The size of a data set affects the amount of information that can be extracted from it. The datasets you work with in this course are small compared to the "big data" used to look at trends in Internet searches, environmental research, or financial technology. Large data sets (billions or trillions of entries) are difficult to process using a single computer and may require parallel computing across multiple systems; scalability becomes an issue because the computational capacity of a system can impact how data sets can be processed and stored.
-
- DAT-2.A
+
-
+
DAT-2.A
These questions are similar to those you will see on the AP CSP exam.
Importar y acceder a los datos
-
-
"U3L4-Procesamiento-de-datos"
+ "U3L4-Procesamiento-de-datos"
+
- Visita CORGIS Datasets Project y selecciona un conjunto de datos que te gustaría explorar. Descarga el archivo CSV para los datos que quieres explorar.
- Abre Snap! y arrastra el archivo descargado dentro de la ventana de Snap!. Debes ver una tabla llena de datos. Mira los datos (incluidos los encabezados de columnas en la fila superior) para darte una idea de qué tipo de información está incluida. Luego haz clic en "OK" para cerrar la ventana. Todavía puedes ver los datos en el visor del escenario de Snap!.
@@ -49,7 +50,7 @@
Importar y acceder a los datos
Construye los selectores:
-
+
- que reporta solo los encabezados en una tabla
- que reporta solo los datos (no los encabezados)
@@ -69,7 +70,7 @@ Importar y acceder a los datos
Vocabulario: registros, campos y columnas
-
+
- Un registro (record) es una fila de un conjunto de datos (distinta de la primera fila, que contiene los títulos de las columnas). Un registro único puede ser los datos de un estudiante de su escuela, los datos de un terremoto que ocurrió, los datos de un hospital en los EE. UU., o los datos de un contacto en tu lista de contactos. En otras palabras, un registro es un segmento horizontal del conjunto de datos.
- Un campo (field) es un elemento de un registro en un conjunto de datos. Puede ser el tutor o maestro de una persona, la magnitud de un terremoto en Los Ángeles la semana pasada, el propietario de un hospital en Chicago, o el número de teléfono de una persona en tu lista de contactos.
- Una columna (column) es una lista que contiene los datos de un campo para todos los registros de un conjunto de datos. Una columna podría ser el profesor de un salón de clases para cada estudiante en tu escuela, la magnitud de cada terremoto en el conjunto de datos, el propietario de cada hospital en los EE. UU. o el número de teléfono de cada persona de tu lista de contactos. En otras palabras, una columna es un segmento vertical del conjunto de datos.
@@ -135,8 +136,10 @@ Desafíos en la recolección de datos
- DAT-2.C
- - Explica los posibles retos sobre los datos que podrías enfrentar si fueras a recolectar tus propios datos para responder a una pregunta como la que investigaste en el problema anterior.
+ -
+
DAT-2.C
+ Explica los posibles retos sobre los datos que podrías enfrentar si fueras a recolectar tus propios datos para responder a una pregunta como la que investigaste en el problema anterior.
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@@ -184,6 +187,8 @@ Desafíos en la recolección de datos
- Escribe un bloque que busque el nombre dado en el encabezado de la tabla, busque qué número de elemento tiene en la lista del encabezado y utilice ese número de campo para extraer el registro dado.
- Escribe también , que debería tomar la tabla completa (encabezado y datos) como entrada, pero que reporte la columna deseada solo a partir de los datos de la tabla (de manera que el resultado pueda usarse directamente como entrada para los bloques como PROMEDIO DE LISTA).
- Puede que te resulte útil .
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