Minería de Datos

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

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Transformar datos sin procesar en conocimiento accionable.

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¿Qué áreas de conocimiento se combinan en la minería de datos?

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Estadística, técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

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¿Cuál de las siguientes no es una característica fundamental de la minería de datos? Extracción de conocimiento. Descubrimiento de patrones y relaciones. Flexibilidad en el manejo de distintos formatos de datos. Exclusividad en el análisis de datos estructurados.

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Exclusividad en el análisis de datos estructurados.

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

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Análisis de Componentes Principales (PCA).

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¿Cuál es la finalidad de la etapa de preprocesamiento en minería de datos?

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Limpiar, normalizar y combinar datos de diversas fuentes.

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¿Qué técnica se emplea para asignar etiquetas a nuevos datos basándose en un modelo entrenado?

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Clasificación.

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¿Qué algoritmo se utiliza para detectar relaciones entre variables, como en el análisis de cestas de compra?

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Algoritmo Apriori.

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¿Cuál de las siguientes herramientas corresponde a un entorno de desarrollo en Python para la minería de datos? WEKA, RapidMiner, KNIME.

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scikit-learn.

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¿Qué plataforma se destaca por ofrecer servicios escalables en la nube para el análisis de datos a gran escala?

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AWS.

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¿Cuál de las siguientes herramientas está especializada en la visualización de datos? WEKA, Python, KNIME, Power BI.

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Power BI.