Curso Básico en Minería de Datos

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   ¿Qué es la minería de datos?

   A El proceso de descubrir patrones y extraer información de grandes conjuntos de datos. B El diseño de una base de datos para almacenar información. C El seguimiento del trafico de datos en la red.
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   ¿Cuál de las siguientes es una técnica común en minería de datos?

   A Intercambio de datos B Árboles de decisión C Programación orientada a objetos
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   ¿Qué es el preprocesamiento de datos?

   A El análisis de características de los datos después de su limpieza. B La implementación de un modelo de minería de datos. C La preparación y transformación de datos antes del análisis principal.
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   ¿Cuál es el rol de la normalización en la minería de datos?

   A Ajustar el rango de variables diferentes a una escala común. B Eliminar las duplicaciones de datos. C Dividir los datos en fases de entrenamiento y prueba.
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   ¿Qué significa overfitting en el contexto de minería de datos?

   A Cuando un modelo se ajusta rápidamente en grandes datasets. B Cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y falla en generalizar. C Cuando hay demasiadas salidas posibles de un modelo.
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   ¿Qué es el análisis de clustering?

   A Evaluar la relación entre dos variables. B Procesar datos de transacciones en tiempo real. C Agrupar un conjunto de objetos de tal manera que los objetos en el mismo grupo sean más similares entre sí.
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   ¿Qué papel tiene la reducción de dimensionalidad?

   A Simplificar los datos manteniendo su esencia. B Iniciar varios procesos de minería de datos simultáneamente. C Aumentar el número de variables para mejorar la precisión.
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   ¿Qué es el algoritmo K-means?

   A Un método para construir redes neuronales. B Un algoritmo de clustering que particiona datos en K grupos. C Una técnica para normalizar datos antes del análisis.
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   ¿Qué es un outlier en un conjunto de datos?

   A Un tipo de modelo predictivo utilizado en minería de datos. B La media de un conjunto de datos bien distribuido. C Un valor que se desvía significativamente de otros valores en un conjunto de datos.
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    ¿Qué función realiza un modelo de regresión en la minería de datos?

    A Predecir un valor numérico en función de otras variables conocidas. B Dividir datos en partes iguales para análisis. C Clasificar datos en diferentes categorías discretas.