Mineria de datos

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(8)

convocatoria VI

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sistemas

Recommended age: 15 years old

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Henry Steven Mancilla Lozano

Colombia

Top 10 results

1

Francisco Jose Vasquez Suarez

October 28, 2019

00:35

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100

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2

trabajosu uni

October 25, 2019

01:01

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100

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3

Henry Steven Mancilla Lozano

October 29, 2019

02:15

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100

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4

sergio muñoz trujillo

April 16, 2024

03:21

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100

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5

juan manuel palencia avila

April 16, 2024

03:24

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100

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6

johan esteban higuera baracaldo

April 16, 2024

08:31

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100

score
7

fabian camilo guerrero gantiva

April 16, 2024

03:38

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93

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8

mario alberto vertel hernandez

April 16, 2024

04:09

time

93

score
9

andrés felipe herreño cardenas

April 16, 2024

01:43

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86

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10

jonathan david medina sanchez

April 16, 2024

07:27

time

86

score

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Mineria de datosOnline version convocatoria VI by Henry Steven Mancilla Lozano 1 Cuál de las siguientes opciones corresponde a las fases del proceso de mineria de datos: a a. Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Modelado - Evaluación - Implantación. b b. Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Evaluación - Modelado - Implantación. c c. Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Modelado - Implantación - Evaluación. d d. Comprensión del negocio - Preparación de los datos - Comprensión de los datos - Modelado - Evaluación - Implantación. 2 Es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos Escoge una o varias respuestas a A. Lenguaje y autómatas b B. Exploración de datos c C. Minería de datos d D. Meta-datos 3 Es una célula especializada y caracterizada por poseer una cantidad indefinida de canales de entrada llamados dendritas y un canal de salida llamado axón a A. La célula artificial b B. La neurona c C. La red neuronal d D. El elefante rosa 4 Los arboles de decisión desarrollados por Breiman (1984), trata de identificar que variable independiente puede hacer que sucesivamente una decisión hecha a partir de los datos haga dividir al grupo original de datos en pares de subgrupos y una variable dependiente. La técnica adecuada para aplicar este metodo es: a a. Conjunto de condiciones organizadas en una estructura jerarquica b b. Las condiciones se aplican de forma secuencial de acuerdo con los grupos de datos c c. Condiciones generadas por los datos segun su agrupación d d. Los datos se agrupan y según sus resultados se analizan aplicando condiciones secuenciales. 5 Métodos utilizados por la minería de datos a A. Todas las anteriores b B. La obtención de datos c C. Espionaje de los datos d D. La pesca de datos 6 Combina la heurística de la inteligencia artificial con el análisis estadístico avanzado, que permite a los ordenadores aprender acerca de los datos que estudian. a A. Inteligencia Artificial b B. Redes Neuronales c C. Estadística Clásica d D. Máquina de Aprendizaje 7 Es el proceso de obtener conocimiento a partir de conjuntos grandes de datos a A. Minería de Datos b B. Sistemas Expertos c C. Data Warehouse d D. Lógica Difusa 8 El concepto" En general en esta etapa contamos con modelos y herramientas para extraer información estructurada e inteligente de las bodegas de datos, creando un conjunto de reglas, indicadores, preguntas y analizadores que permiten convertirlos datos en información y realizar su observación." se desarrolla en la etapa de? a A. Visualización b B. Extracción c C. Consolidación d D. Depuración 9 En dónde se puede aplicar la Minería de Datos Escoge una o varias respuestas a A. Seguridad b B. Deporte c C. Marketing d D. Estudio 10 Incluye conceptos tales como el análisis de regresión, la distribución estándar, varianza estándar, análisis discriminante y los intervalos de confianza, los cuales se utilizan para estudiar los datos y las relaciones de datos. a A. Clustering b B. Web Semántica c C. Estadística Clásica d D. Algoritmos de búsqueda 11 La definición sobre minería de datos de Han y Kambler (2006) es: a a. Es el proceso que consiste en extraer conocimiento útil y comprensible, previamente desconocido, desde grandes cantidades de datos almacenado en distintos formatos. b b. Es la extracción de conocimiento o <> de grandes cantidades de datos o minería de datos de conocimiento, la extracción de conocimiento, análisis de datos, análisis de patrones, arqueologia de datos y filtración de información. c c. Es el proceso por el cual se genera un modelo útil para la predicción. Dicho modelo se construye teniendo como fundamento los datos que encuentra en una base de datos, a los cuales se les ha aplicado algún algoritmo justamente con el fin de planear un modelo. d d. Corresponde a un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias que son observadas al examinar grandes cantidades de información. 12 Seleccione Los Pasos Lógicos de la metodología CRIPS a Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Modelado - Evaluación - Distribución b Comprensión del negocio - Preparacion de los datos - Comprensión de los datos - Evaluación - Modelado - Distribución c Comprensión del negocio - Preparación de los datos - Comprensión de los datos - Modelado - Evaluación - Distribución d Comprensión del negocio - Preparación de los datos - Comprensión de los datos - Modelado - Evaluación - Distribución 13 Cuales son las dos acepciones que tiene el Perceptron dentro del campo de las redes neuronales? a A. La inteligencia aritificial y el discriminador lineal b B. La neurona artificial y la robotica c C. Discriminador lineal y red neuronal artificial d D. La red neuronal artificial y la neurona artificial 14 La Redes Neuronales tiene su equivalencia con las Neuronas de los seres vivos, empareje los términos según su función. a A. Salida-> Axones Simples, Cuerpo de la Neurona-> Axón, Entradas-> Vértices o Dendritas b B. Salida->Axón , Cuerpo de la Neurona-> Axones Simples, Entradas-> Vértices o Dendritas c C. Salida->Axón , Cuerpo de la Neurona->Vértices o Dendritas, Entradas->Axones Simples d D. Salida->Vértices o Dendritas , Cuerpo de la Neurona->Axón, Entradas->Axones Simples

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convocatoria VI

by Henry Steven Mancilla Lozano

Cuál de las siguientes opciones corresponde a las fases del proceso de mineria de datos:

a. Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Modelado - Evaluación - Implantación.

b. Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Evaluación - Modelado - Implantación.

c. Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Modelado - Implantación - Evaluación.

d. Comprensión del negocio - Preparación de los datos - Comprensión de los datos - Modelado - Evaluación - Implantación.

Es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos

Escoge una o varias respuestas

A. Lenguaje y autómatas

B. Exploración de datos

C. Minería de datos

D. Meta-datos

Es una célula especializada y caracterizada por poseer una cantidad indefinida de canales de entrada llamados dendritas y un canal de salida llamado axón

A. La célula artificial

B. La neurona

C. La red neuronal

D. El elefante rosa

Los arboles de decisión desarrollados por Breiman (1984), trata de identificar que variable independiente puede hacer que sucesivamente una decisión hecha a partir de los datos haga dividir al grupo original de datos en pares de subgrupos y una variable dependiente. La técnica adecuada para aplicar este metodo es:

a. Conjunto de condiciones organizadas en una estructura jerarquica

b. Las condiciones se aplican de forma secuencial de acuerdo con los grupos de datos

c. Condiciones generadas por los datos segun su agrupación

d. Los datos se agrupan y según sus resultados se analizan aplicando condiciones secuenciales.

Métodos utilizados por la minería de datos

A. Todas las anteriores

B. La obtención de datos

C. Espionaje de los datos

D. La pesca de datos

Combina la heurística de la inteligencia artificial con el análisis estadístico avanzado, que permite a los ordenadores aprender acerca de los datos que estudian.

A. Inteligencia Artificial

B. Redes Neuronales

C. Estadística Clásica

D. Máquina de Aprendizaje

Es el proceso de obtener conocimiento a partir de conjuntos grandes de datos

A. Minería de Datos

B. Sistemas Expertos

C. Data Warehouse

D. Lógica Difusa

El concepto" En general en esta etapa contamos con modelos y herramientas para extraer información estructurada e inteligente de las bodegas de datos, creando un conjunto de reglas, indicadores, preguntas y analizadores que permiten convertirlos datos en información y realizar su observación." se desarrolla en la etapa de?

A. Visualización

B. Extracción

C. Consolidación

D. Depuración

En dónde se puede aplicar la Minería de Datos

Escoge una o varias respuestas

A. Seguridad

B. Deporte

C. Marketing

D. Estudio

Incluye conceptos tales como el análisis de regresión, la distribución estándar, varianza estándar, análisis discriminante y los intervalos de confianza, los cuales se utilizan para estudiar los datos y las relaciones de datos.

A. Clustering

B. Web Semántica

C. Estadística Clásica

D. Algoritmos de búsqueda

La definición sobre minería de datos de Han y Kambler (2006) es:

a. Es el proceso que consiste en extraer conocimiento útil y comprensible, previamente desconocido, desde grandes cantidades de datos almacenado en distintos formatos.

b. Es la extracción de conocimiento o <> de grandes cantidades de datos o minería de datos de conocimiento, la extracción de conocimiento, análisis de datos, análisis de patrones, arqueologia de datos y filtración de información.

c. Es el proceso por el cual se genera un modelo útil para la predicción. Dicho modelo se construye teniendo como fundamento los datos que encuentra en una base de datos, a los cuales se les ha aplicado algún algoritmo justamente con el fin de planear un modelo.

d. Corresponde a un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias que son observadas al examinar grandes cantidades de información.

Seleccione Los Pasos Lógicos de la metodología CRIPS

Comprensión del negocio - Comprensión de los datos - Preparcion de los datos - Modelado - Evaluación - Distribución

Comprensión del negocio - Preparacion de los datos - Comprensión de los datos - Evaluación - Modelado - Distribución

Comprensión del negocio - Preparación de los datos - Comprensión de los datos - Modelado - Evaluación - Distribución

Cuales son las dos acepciones que tiene el Perceptron dentro del campo de las redes neuronales?

A. La inteligencia aritificial y el discriminador lineal

B. La neurona artificial y la robotica

C. Discriminador lineal y red neuronal artificial

D. La red neuronal artificial y la neurona artificial

La Redes Neuronales tiene su equivalencia con las Neuronas de los seres vivos, empareje los términos según su función.

A. Salida-> Axones Simples, Cuerpo de la Neurona-> Axón, Entradas-> Vértices o Dendritas

B. Salida->Axón , Cuerpo de la Neurona-> Axones Simples, Entradas-> Vértices o Dendritas

C. Salida->Axón , Cuerpo de la Neurona->Vértices o Dendritas, Entradas->Axones Simples

D. Salida->Vértices o Dendritas , Cuerpo de la Neurona->Axón, Entradas->Axones Simples

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Cuál de las siguientes opciones corresponde a las fases del proceso de mineria de datos:

Es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos

Escoge una o varias respuestas

Es una célula especializada y caracterizada por poseer una cantidad indefinida de canales de entrada llamados dendritas y un canal de salida llamado axón

Métodos utilizados por la minería de datos

Combina la heurística de la inteligencia artificial con el análisis estadístico avanzado, que permite a los ordenadores aprender acerca de los datos que estudian.

Es el proceso de obtener conocimiento a partir de conjuntos grandes de datos

En dónde se puede aplicar la Minería de Datos

Escoge una o varias respuestas

Incluye conceptos tales como el análisis de regresión, la distribución estándar, varianza estándar, análisis discriminante y los intervalos de confianza, los cuales se utilizan para estudiar los datos y las relaciones de datos.

La definición sobre minería de datos de Han y Kambler (2006) es:

Seleccione Los Pasos Lógicos de la metodología CRIPS

Cuales son las dos acepciones que tiene el Perceptron dentro del campo de las redes neuronales?

La Redes Neuronales tiene su equivalencia con las Neuronas de los seres vivos, empareje los términos según su función.