Repaso defensa maestría

¿Cuál es el proveedor de hosting utilizado para el proyecto?. Bluehost. HostGator. Sitios hispanos. Hostinger.

2.- ¿Qué tipo de hosting es utilizado en el proyecto?. a) Hosting VPS. b) Hosting compartido. c) Hosting dedicado. d) Hosting gestionado.

¿Cuál arquitectura tiene el aplicativo web?. MVC (Modelo, Vista, Controlador). Arquitectura hexagonal. Microservicios. MVP (Modelo, Vista, Presentador).

¿Cuál es el lenguaje de programación utilizado para el proyecto?. C#. Python. PHP. JS.

¿Por qué se seleccionó PHP como lenguaje de programación para el proyecto?. Costos. Tiempo. Experiencia con el lenguaje. Todas las anteriores.

¿Cuál es el framework de desarrollo utilizado para el proyecto?. Laravel. CakePHP. Yii. Symfony.

¿Por qué se seleccionó symfony como framework de programación para el proyecto?. Escalabilidad. Experiencia con el framework. Permite una mejor configuración del entorno de desarrollo que otros framework. Amplia comunidad de desarrolladores que lo usan. Todas las anteriores.

¿Cuál es el framework de diseño web utilizado para el proyecto?. Materialize. Tailwind. Bootstrap. Pure css.

¿Cuáles son las herramientas que proporciona Bootstrap?. a) Componentes. b) interfaces. c) Plantillas. d) A y C son correctas.

¿Qué es la ha herramienta D3.js?. Framework de desarrollo. Biblioteca de Javascript. Framework de diseño. Todas las anteriores.

¿Cuál biblioteca de javascript es utilizada en este proyecto?. D3.js. Chart.js. Google Charts. Highcharts.

¿Cuál biblioteca es utilizada para la creación de mapas en el proyecto?. OpenLayers. Api de Bing Maps. Leaflet. Api de google maps.

¿Qué es la herramienta Leaflet?. Biblioteca javascript de código abierto. Biblioteca javascript de código propietario. Framework de desarrollo. Framework de diseño.

¿Qué permite hacer la biblioteca Leaflet?. Zoom a mapas. Mostrar ubicaciones geográficas. Personalizar puntos en el mapa. Todas las anteriores.

¿Qué base de datos usa el aplicativo?. Postgresql. MongoDB. Mysql. Oracle.

¿La aplicación web con que fuente de datos se conecta?. a) Archivo CSV. b) Base de datos Mysql. c) Base de datos Postgresql. d) A y B son correctas.

¿Por qué se seleccionó la base de datos MySql?. Ligera computacionalmente. Rápida integración con el lenguaje PHP. Segura. Todas las anteriores.

¿Qué seguridad ofrece el proveedor de hosting?. Certificado TLS. Certificado SSL. Let’s Encrypt. Todas las anteriores.

¿Qué seguridad presenta el proveedor de hosting para prevenir CSRF?. La utilización de tokens únicos. Uso del protocolo HTTPS. SameSite cookies. Todas las anteriores.

¿Qué tipo de encriptación tienen las contraseñas de usuario en el aplicativo?. Sha-256. bcrypt. Argon2. Todas las anteriores.

¿Por qué decidiste usar Python para la limpieza de datos?. Porque es el lenguaje más rápido del mundo. Porque tiene una comunidad pequeña pero especializada. Porque es versátil, con muchas bibliotecas para procesamiento de datos. Porque es obligatorio en todo proyecto de TFM.

¿Qué ventaja ofrece Jupyter Lab frente a otros entornos como VSCode o PyCharm?. Mejores animaciones y gráficos por defecto. Interfaz más bonita para programar. Visualización inmediata del código y sus resultados paso a paso. Permite programar en todos los lenguajes a la vez.

¿Por qué trabajaste en una notebook y no en un script tradicional?. Porque se ejecuta más rápido. Porque permite pruebas interactivas y documentación simultánea. Porque no sabía usar scripts. Porque solo se puede trabajar en notebooks en TFM.

¿Cuál fue la principal función de pandas en tu trabajo?. Hacer visualizaciones de alto nivel. Crear dashboards interactivos. Manipular y transformar estructuras de datos tipo DataFrame. Guardar datos en bases de datos relacionales.

¿Por qué decidiste usar fuzzywuzzy?. Porque compara cadenas de texto con coincidencias parciales. Porque genera gráficos estadísticos. Porque automatiza el machine learning. Porque funciona mejor con archivos .csv.

¿Por qué no usaste Excel directamente para la limpieza de datos?. Porque no estaba instalado. Porque es más propenso a errores y no es reproducible en grandes volúmenes. Porque Python no permite importar Excel. Porque no sabía usar fórmulas de Excel.

¿Qué desventaja viste en usar Power Query en lugar de Python?. Menor capacidad de automatizar lógica compleja. Mayor precisión en cálculos matemáticos. Falta de conexión con bases de datos. No se puede usar en ningún sistema operativo.

¿Por qué no usaste funciones básicas como == para comparar textos en vez de fuzzywuzzy?. Porque no funcionan en notebooks. Porque consumen demasiada memoria. Porque no detectan similitudes parciales ni errores de tipeo. Porque == solo sirve con números.

¿Por qué automatizaste la combinación de archivos Excel en vez de hacerlo manualmente?. Porque es más divertido. Porque solo había un archivo. Porque automatizar asegura consistencia, ahorro de tiempo y escalabilidad. Porque Python no permite hacerlo manual.

¿Qué ventaja te dio usar pd.concat() en tu proceso?. Evitó usar memoria. Permitió unir múltiples DataFrames en uno solo de forma eficiente. Convirtió archivos Excel a HTML. Calculó automáticamente los totales por columna.

¿Qué criterio usaste para seleccionar los campos relevantes en los Excel?. Los más largos y complejos. Aquellos que eran críticos para el análisis y repetidos en todos los archivos. Los que estaban al inicio del archivo. Los que tenían más celdas vacías.

¿Cómo trataste las diferencias en los nombres de columnas?. Ignorándolas. Usando fuzzywuzzy para detectar similitudes y estandarizar. Eliminando las columnas con nombres distintos. Combinando solo las que coincidían exactamente.

¿Qué hiciste con los valores nulos o vacíos?. Los convertí a ceros. Apliqué .dropna() o .fillna() según el caso. Los dejé sin modificar. Los eliminé todos sin análisis.

¿Qué hiciste si los archivos tenían diferentes estructuras?. Normalicé los DataFrames para tener mismas columnas y tipos. Solo tomé el archivo con mejor estructura. Combiné todo sin revisar. Convertí todos a texto plano.

¿Cómo aseguraste la consistencia tras combinar los archivos?. Usando validaciones con colores. Validando duplicados, formatos y cantidad de registros. Usando fórmulas en Excel. Verificando solo el nombre del archivo.

¿Qué función de pandas usaste para combinar los archivos Excel?. merge(). concat(). groupby(). join().

¿Cómo trataste archivos que tenían filas con títulos o notas adicionales?. Las combiné con los datos. Las filtré usando índices y condiciones. Las convertí en columnas. Las dejé al final del archivo.

¿Cómo verificaste si había registros duplicados?. Manualmente en Excel. Con .duplicated() y .drop_duplicates(). Con un gráfico de barras. No verifiqué duplicados.

¿Cómo trataste formatos distintos entre archivos (fechas, números)?. No los traté. Los convertí todos a texto. Usé pd.to_datetime() y .astype() para estandarizarlos. Los eliminé del análisis.

¿Cómo documentaste el proceso?. En un documento aparte. Con celdas Markdown dentro de Jupyter Lab. Solo en los comentarios del código. No lo documenté.

¿Por qué preferiste un solo notebook para todo el proceso?. Porque no sabía crear más. Porque facilita el mantenimiento y revisión. Porque era un requerimiento del TFM. Porque así corre más rápido.

¿Por qué no usaste OpenRefine para limpiar los datos?. Porque no me gusta. Porque no permite automatizar múltiples archivos fácilmente. Porque no funciona con Excel. Porque no es compatible con Python.

¿Usaste expresiones regulares? ¿Por qué?. No las conocía. Sí, para extraer o validar patrones de texto complejos. No, porque no funcionan en Excel. Sí, para crear gráficos.

¿Cómo estructuraste el código para facilitar su lectura?. Todo en una sola celda. Con muchos print(). Dividiendo en secciones y usando funciones descriptivas. Sin nombres de variables claros.

¿Qué función de fuzzywuzzy fue más útil para ti?. partial_ratio(). token_sort_ratio(). replace(). group_ratio().

¿Cómo verificaste que el archivo final tuviera todos los registros?. ojo. Comparando totales con los archivos individuales. Revisando uno por uno. Sumando solo los primeros.

¿Por qué no usaste SQL para consolidar los datos?. Porque no me gusta. Porque los datos estaban en Excel, no en bases relacionales. Porque Python no trabaja con SQL. Porque SQL no tiene funciones.

¿Qué función usaste para leer los archivos Excel?. read_csv(). read_excel(). open(). load_data().

¿Cómo organizaste los archivos para automatizar el proceso?. Con subcarpetas por tipo: entrada, salida, scripts. Todos en el escritorio. Uno por uno, sin estructura. Juntos con los archivos del TFM completo.

¿Qué aprendiste del manejo de datos en este proceso?. Que la limpieza no es necesaria. Que Excel es suficiente. Que la limpieza es crítica y Python facilita escalar el trabajo. Que solo se necesita copiar y pegar.

¿Cuál es la función principal de las abejas en la producción de alimentos?. Producir miel en grandes cantidades. Polinizar cultivos esenciales para la alimentación humana. Controlar las plagas en los cultivos. Fertilizar artificialmente las plantas.

¿Qué porcentaje aproximado de cultivos que alimentan al mundo depende de la polinización, según Verde (2014)?. 25%. 50%. 75%. 90%.

¿Cuál es uno de los efectos indirectos de la desaparición de abejas mencionado en el texto?. Disminución de la calidad del aire. Aumento de la población de plagas. Falta de forraje para el ganado. Pérdida de la fertilidad del suelo.

¿Qué factores han sido identificados como amenazas principales para las abejas?. El turismo y la deforestación natural. La falta de flores ornamentales. Cambio climático, pesticidas y pérdida de hábitat. El uso de fertilizantes orgánicos.

¿Qué porcentaje de especies de abejas se considera solitario según Danforth et al. (2019)?. 10%. 90%. 50%. 75%.

¿Cuál de las siguientes familias incluye a la abeja melífera y a los abejorros?. Halictidae. Megachilidae. Apidae. Andrenidae.

¿Qué familia de abejas es conocida como "abejas sudoríferas"?. Apidae. Meliponini. Halictidae. Eglossini.

¿Qué característica distingue a las abejas del grupo Eglossini?. Viven en hábitats exclusivamente desérticos. Tienen alta especificidad con orquídeas. Son polinizadoras nocturnas. Se alimentan de otros insectos.

¿Qué representa el nicho ecológico de una especie?. El territorio en el que vive. El lugar físico exacto donde se alimenta. El papel que desempeña en un ecosistema, incluyendo sus interacciones. La forma en que escapa de los depredadores.

¿Cuál es la diferencia principal entre el nicho potencial y el nicho realizado?. El nicho potencial incluye todas las especies con las que interactúa. El nicho realizado es más grande que el potencial. El nicho potencial es el conjunto de condiciones ideales.

¿Cuántos registros de predicciones generó el modelo en el archivo CSV?. Aproximadamente 12,000. Alrededor de 67,000. Aproximadamente 121,863. Más de 200,000.

¿Qué tipo de información contiene el archivo generado por el modelo?. Solamente coordenadas geográficas de observaciones de abejas. Fotografías de abejas y descripción de su comportamiento. Géneros, familias, predicciones y provincias de observación. Registros de temperatura y humedad de cada sitio.

¿Qué representan los valores entre 0 y 1 en una de las columnas del archivo?. El número de especies por hábitat. La riqueza genética de las abejas. Las condiciones del hábitat para el nicho fundamental. La cantidad de polen disponible en la zona.

¿Cuál es la categoría cualitativa correspondiente a un valor de prevalencia de 0.92?. Bueno. Regular. Muy Bueno. Malo.

¿Cuántos géneros de abejas se predijeron en total según el modelo?. 20. 67. 45. 100.

¿A cuántas familias principales pertenecen los géneros de abejas identificados?. Una. Dos. Tres. Cuatro.

¿Qué provincias presentan la mayor cantidad de registros de abejas según la Figura 8?. Loja y El Oro. Napo y Esmeraldas. Orellana y Sucumbíos. Guayas y Manabí.

¿Qué tipo de abejas se menciona como una de las especies más comunes a nivel mundial?. Abejas carpinteras. Abejas sudoríferas. Abejas melíferas. Abejorros nativos.

¿Cuál es el propósito principal del modelo MaxEnt en estudios de biodiversidad?. Evaluar la interacción entre especies. Predecir la distribución potencial de especies a partir de presencia conocida. Determinar la dieta de las especies en peligro. Cuantificar la tasa de reproducción de insectos.

¿Qué tipo de datos utiliza MaxEnt para generar sus predicciones?. Datos únicamente climáticos. Datos de abundancia. Datos de presencia de especies y variables ambientales. Datos genéticos de poblaciones.

¿Cuál es una ventaja clave del modelo MaxEnt en comparación con otros modelos de distribución de especies?. Solo necesita datos de ausencia. Es más rápido que otros modelos lineales. Requiere solo datos de presencia para hacer predicciones robustas. Usa imágenes satelitales en tiempo real.

¿Qué significa un valor cercano a 1 en la salida del modelo MaxEnt?. Baja probabilidad de presencia de la especie. Alta idoneidad del hábitat para la especie. Zona no evaluada por el modelo. Alta competencia con otras especies.

¿Qué variables suelen incluirse en un modelo MaxEnt para polinizadores como las abejas?. Altura de las plantas y presencia de néctar. Tipo de suelo y temperatura del día. Precipitación, temperatura, altitud y uso de suelo. Nivel de actividad nocturna y dieta.

¿Qué representa el 'nicho fundamental' en los resultados de MaxEnt?. La zona donde la especie compite directamente con otras. El área geográfica donde fue recolectada la especie. El conjunto de condiciones donde una especie podría sobrevivir. Las regiones protegidas por ley.

¿Qué técnica matemática utiliza MaxEnt para estimar la distribución de una especie?. Regresión logística. Árboles de decisión. Principio de máxima entropía. Algoritmos de clustering.

¿Por qué MaxEnt es útil en estudios con grandes áreas geográficas y pocos datos?. Porque produce mapas de calidad con poco esfuerzo computacional. Porque generaliza bien las condiciones ambientales a partir de pocos puntos de presencia. Porque integra datos sociales y ecológicos simultáneamente. Porque ignora los vacíos de muestreo.

¿Qué importancia tiene la evaluación de la curva ROC (AUC) en los modelos MaxEnt?. Para medir la diversidad de hábitats modelados. Para evaluar el desempeño y precisión del modelo. Para calcular la tasa de reproducción de las abejas. Para identificar la ubicación exacta de cada nido.

¿Qué tipo de salida geoespacial genera típicamente MaxEnt?. Gráficas de barras por provincia. Mapas de conectividad genética. Mapas de idoneidad del hábitat. Mapas de distribución de pesticidas.

¿Qué es un nicho?. Se refiere al papel que desempeña una especie dentro de un ecosistema, su comportamiento y relaciones con otras especies sin la necesidad de competir por los mismos recursos. Manada de una especie determinada.

¿Cuál es la clasificación dada a las predicciones obtenidas?. 0.05 - 0.10 => Malo. 0.10 - 0.50 => Regular. 0.50 - 0.89 => Bueno. 0.89 - 1.00 => Muy bueno. Todas las anteriores.