Cuestionario para Ciencia de Datos

Definición de la tarea de Data Mining

• • A) Un proceso de encuestas

• • B) Análisis de grandes volúmenes de datos

• • C) Almacenamiento de información

• • D) Creación de gráficos

1. ¿Qué describe el origen de los datos en Data Mining?

• 1. A) Cómo se generan y recopilan los datos

• 1. B) La complejidad del algoritmo

• 1. C) El tipo de software utilizado

• 1. D) La velocidad de procesamiento

¿Qué implica la preparación de los datos?

• A) Uso de algoritmos avanzados

• B) Recolección de nuevas muestras

• C) Selección y transformación de datos

• D) Eliminación de todos los datos anteriores

1. ¿Cuál es el objetivo de la limpieza de datos?

• 1. A) Aumentar el tamaño de los datos

• 1. B) Mejorar la calidad y precisión

• 1. C) Crear nuevos datos

• 1. D) Cambiar el formato de los datos

¿Qué se busca lograr con la transformación de datos?

• A) Crear copias de seguridad

• B) Convertir datos en un formato adecuado

• C) Deshacerse de datos antiguos

• D) Recopilar más datos

La reducción de la dimensionalidad se utiliza para:

• A) Aumentar la precisión de los modelos

• B) Disminuir la complejidad de los datos

• C) Crear nuevos atributos

• D) Eliminación total de los datos Preguntas sobre Construcción de Modelos en Data Mining

¿Qué es un modelo en Data Mining?

• A) Una representación gráfica de los datos

• B) Un conjunto de reglas simples

• C) Un tipo de base de datos

• D) Un algoritmo que analiza datos

¿Cuál es la mecánica general del proceso de búsqueda?

• A) Ordenar datos de forma aleatoria

• B) Almacenar datos en la nube

• C) Buscar patrones en el conjunto de datos

• D) Realizar copias de seguridad

¿Qué significa variedad de modelos de búsqueda en Data Mining?

• A) Diversas técnicas para interpretar datos

• B) Diferentes métodos para almacenar datos

• C) Variabilidad en la cantidad de datos

• D) Opciones de software disponibles Preguntas sobre Evaluación y Resultados

¿Por qué es importante la evaluación del modelo?

• A) Para determinar su eficacia y precisión

• B) Solo para cumplir con requisitos

• C) Para evitar el uso de software

• D) Para incrementar el tamaño de los datos