QUIS - MINERIA DE DATOS

¿Cuál es el objetivo principal de la minería de datos?. A. Diseñar páginas web. B. Descubrir patrones ocultos en los datos. C. Crear bases de datos. D. Instalar software.

¿Qué significa KDD?. A. Knowledge Data Design Development. B. Key Data Discovery Domain. C. Knowledge Discovery in Databases. D. Kernel Data Distribution.

¿Cuál de las siguientes técnicas pertenece a la minería de datos?. A. Clustering. B. Formateo de disco. C. Compresión ZIP. D. Instalación de Windows.

¿Qué realiza un algoritmo de clasificación?. A. Agrupa datos similares. B. Predice categorías predefinidas. C. Elimina datos. D. Cifra información.

¿Cuál es una técnica de aprendizaje no supervisado?. A. Árbol de decisión. B. Random Forest. C. Clustering. D. Regresión.

¿Qué representa un nodo en un grafo?. A. Una conexión. B. Un atributo. C. Una entidad. D. Una base de datos.

¿Qué representa una arista?. A. Una entidad. B. Una relación entre nodos. C. Un algoritmo. D. Un registro.

¿Qué algoritmo se utiliza frecuentemente para reglas de asociación?. A. K-Means. B. Apriori. C. SVM. D. CNN.

¿Qué mide la precisión (Accuracy)?. A. Tiempo de ejecución. B. Número de datos. C. Porcentaje de aciertos del modelo. D. Cantidad de nodos.

¿Cuál es una aplicación de los grafos?. A. Redes sociales. Procesador de texto. C. Antivirus. D. Compilador.

La minería de datos busca descubrir conocimiento útil. verdadero. Falso.

Un Data Warehouse almacena únicamente datos actuales. falso. verdadero.

El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados. falso. verdadero.

Random Forest está compuesto por múltiples árboles de decisión. verdadero. falso.

Los grafos no tienen aplicaciones en seguridad informática. verdadero. falso.

Una arista conecta dos nodos. verdadero. falso.

K-Means es un algoritmo de agrupamiento. verdadero. falso.

La confianza y el soporte se utilizan en reglas de asociación. verdadero. falso.

Un nodo representa una relación. falso. verdadero.

Los grafos pueden utilizarse para analizar redes sociales. verdadero. falso.

Un supermercado analiza millones de facturas y descubre que los clientes que compran pañales también compran cerveza. ¿Qué técnica se está utilizando?. A. Clasificación. B. Regresión. C. Reglas de asociación. D. Clustering.

¿Qué algoritmo podría utilizarse?. A. Apriori. B. K-Means. C. Random Forest. D. SVM.

¿Cuál sería el beneficio para el supermercado?. A. Instalar más cajas. B. Mejorar estrategias de ventas. C. Comprar servidores. D. Eliminar clientes.

Una empresa desea identificar los usuarios más influyentes dentro de una red social. ¿Qué estructura debería utilizar?. A. Tabla. B. Grafo. C. Archivo TXT. D. Árbol binario.

¿Qué representan los usuarios?. A. Aristas. B. Registros. C. Nodos. D. Claves.

¿Qué representan las amistades?. A. Aristas. B. Nodos. C. Bases de datos. D. Clases.

¿Qué concepto permite identificar los usuarios más importantes?. A. Regresión. B. Centralidad. C. Clustering. D. Accuracy.

Seguridad Informática UNIPAZ El sistema IDS/IPS basado en Machine Learning de UNIPAZ registra miles de conexiones entre dispositivos, servidores y usuarios. ¿Qué podrían representar los dispositivos dentro de un grafo?. A. Aristas. B. Nodos. C. Algoritmos. D. Clases.

¿Qué representarían las conexiones de red?. A. Aristas. B. Nodos. C. Registros. D. Clusters.

¿Qué permitiría detectar la minería de datos?. A. Patrones anómalos. B. Colores de la red. C. Tamaño del monitor. D. Tipos de teclado.

¿Qué algoritmo de Machine Learning ha mostrado buen desempeño en detección de intrusiones?. A. Paint. B. Random Forest. C. Word. D. Access.

Universidad Inteligente La universidad desea clasificar estudiantes según riesgo académico. Variables: Asistencia Participación Entrega de actividades Historial académico. A. Clasificación. B. Cifrado. C. Grafo. D. Compresión.

Si los estudiantes se agrupan automáticamente según comportamiento académico, ¿qué técnica se utiliza?. A. Regresión. B. Clasificación. C. Clustering. D. Apriori.

¿Cuál es el principal objetivo de la minería de datos en este caso?. A. Encontrar conocimiento útil para tomar decisiones académicas. B. Comprar computadores. C. Crear contraseñas. D. Instalar software.