Quiz de Minería de Datos y Python

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Conceptos clave de minería de datos

Creada por

Antonio Perez

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#	Jugador	Acierto	tiempo
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Froggy Jumps Quiz de Minería de Datos y PythonVersión en línea Conceptos clave de minería de datos por Antonio Perez 1 11. ¿Qué es una anomalía? a B) Una observación que siempre es correcta. b C) Un grupo de elementos similares. c A) Una observación que presenta un comportamiento diferente al esperado. 2 12. ¿Cuál de las siguientes bibliotecas de Python está especialmente orientada a la manipulación y análisis de datos? a A) pandas. b C) pygame. c B) turtle. 3 13. ¿Qué biblioteca utilizaremos principalmente para implementar algoritmos de aprendizaje automático? a A) NumPy. b C) Matplotlib. c B) Scikit-learn. 4 14. ¿Qué función importante de pandas? a A) Crear videojuegos. b C) Diseñar páginas web. c B) Manipular y analizar conjuntos de datos. 5 15. ¿Qué metodología utilizaremos como referencia para organizar proyectos de minería de datos? a C) TCP/IP. b B) CRISP-DM. c A) HTML. 6 16. ¿Cuál es una de las primeras etapas de un proyecto de minería de datos? a B) Definir y comprender el problema. b C) Crear una presentación. c A) Aplicar cualquier algoritmo disponible. 7 17. ¿Cuál sería una pregunta de predicción? a A) ¿Qué grupos de clientes existen? b B) ¿Cuál es la edad promedio? c C) ¿Qué cliente probablemente presentará un siniestro? 8 18. Tenemos un conjunto de datos con 100,000 clientes. ¿Qué deberíamos hacer antes de aplicar un algoritmo? a A) Aplicar inmediatamente K-Means. b B) Explorar y preparar los datos. c C) Eliminar la mitad de los registros. 9 19. ¿Cuál es el principal objetivo de utilizar Python en esta materia? a B) Utilizar programación como herramienta para analizar datos y aplicar técnicas de minería de datos. b C) Crear aplicaciones móviles. c A) Aprender programación desde cero exclusivamente. 10 20. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones representa mejor la filosofía de esta materia? a B) Los algoritmos siempre producen resultados correctos. b A) Primero elegimos un algoritmo y después buscamos un problema. c C) Primero comprendemos el problema y los datos, después seleccionamos y aplicamos una técnica adecuada.

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Conceptos clave de minería de datos

por Antonio Perez

11. ¿Qué es una anomalía?

B) Una observación que siempre es correcta.

C) Un grupo de elementos similares.

A) Una observación que presenta un comportamiento diferente al esperado.

12. ¿Cuál de las siguientes bibliotecas de Python está especialmente orientada a la manipulación y análisis de datos?

A) pandas.

C) pygame.

B) turtle.

13. ¿Qué biblioteca utilizaremos principalmente para implementar algoritmos de aprendizaje automático?

A) NumPy.

C) Matplotlib.

B) Scikit-learn.

14. ¿Qué función importante de pandas?

A) Crear videojuegos.

C) Diseñar páginas web.

B) Manipular y analizar conjuntos de datos.

15. ¿Qué metodología utilizaremos como referencia para organizar proyectos de minería de datos?

C) TCP/IP.

B) CRISP-DM.

A) HTML.

16. ¿Cuál es una de las primeras etapas de un proyecto de minería de datos?

B) Definir y comprender el problema.

C) Crear una presentación.

A) Aplicar cualquier algoritmo disponible.

17. ¿Cuál sería una pregunta de predicción?

A) ¿Qué grupos de clientes existen?

B) ¿Cuál es la edad promedio?

C) ¿Qué cliente probablemente presentará un siniestro?

18. Tenemos un conjunto de datos con 100,000 clientes. ¿Qué deberíamos hacer antes de aplicar un algoritmo?

A) Aplicar inmediatamente K-Means.

B) Explorar y preparar los datos.

C) Eliminar la mitad de los registros.

19. ¿Cuál es el principal objetivo de utilizar Python en esta materia?

B) Utilizar programación como herramienta para analizar datos y aplicar técnicas de minería de datos.

C) Crear aplicaciones móviles.

A) Aprender programación desde cero exclusivamente.

20. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones representa mejor la filosofía de esta materia?

B) Los algoritmos siempre producen resultados correctos.

A) Primero elegimos un algoritmo y después buscamos un problema.

C) Primero comprendemos el problema y los datos, después seleccionamos y aplicamos una técnica adecuada.

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11. ¿Qué es una anomalía?

12. ¿Cuál de las siguientes bibliotecas de Python está especialmente orientada a la manipulación y análisis de datos?

13. ¿Qué biblioteca utilizaremos principalmente para implementar algoritmos de aprendizaje automático?

14. ¿Qué función importante de pandas?

15. ¿Qué metodología utilizaremos como referencia para organizar proyectos de minería de datos?

16. ¿Cuál es una de las primeras etapas de un proyecto de minería de datos?

17. ¿Cuál sería una pregunta de predicción?

18. Tenemos un conjunto de datos con 100,000 clientes. ¿Qué deberíamos hacer antes de aplicar un algoritmo?

19. ¿Cuál es el principal objetivo de utilizar Python en esta materia?

20. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones representa mejor la filosofía de esta materia?