| engineerklub | Дата: Суббота, 05.04.2025, 05:40 | Сообщение # 1 |
 Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 34056
Статус: Offline
| Основы обработки больших данных (тест с ответами Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП)
1. Агрегация данных представляет собой:
*процесс создания таблиц
*процесс объединения различных строк из таблиц с помощью специальных функций
*статистическая зависимость одной величины от другой
*использование математических формул
2. Вертикальное масштабирование Больших данных характеризуется:
*возможностью наращивания мощностей простым добавлением аналогично функционирующих узлов в существующую инфраструктуру, например, второго веб-сервера, которому достается часть нагрузки по обслуживанию посещений сайта
*возможностью наращивания мощностей за счет увеличения внутренних ресурсов сервера: процессоров, памяти, дисков и сетевых ресурсов
*вертикальным масштабированием горизонтально масштабированных узлов, уже присутствующих в инфраструктуре
*возможностью структурирования большого количества информации
3. Выброс данных характеризуется:
*выгрузка данных на сервер
*выдача ответа в поисковой строке
*аномальный результат измерения, выделяющийся из общей выборки
*результат измерения, не выделяющийся из общей выборки
4. К неструктурированных данным относятся:
*генеалогическое дерево
*электронное письмо
*таблица с данными клиентов
*журналы веб-серверов
5. К трем ключевым характеристикам, оценивающим качество обработки информации (3V) относятся:
*длительность хранения данных
*величина физического объема
*способность снизить общую нагрузку на серверы
*скорость прироста обработки данных
*способность одновременно обрабатывать различные типы данных
6. Какая технология используются для сбора и хранения данных?
*Apache Spark
*Apache Hadoop
*Scikit-learn
*Google Chart
7. Какие существуют методы анализа больших данных?
*Статистический анализ, регрессионный, кластерный
*Факторный анализ, корреляционный, статистический, многомерный
*Статистический анализ, регрессионный, факторный, кластерный, корреляционный
*Регрессионный анализ, факторный, корреляционный
8. Какие существуют цели и задачи Data Science?
*Распознавание видео
*Технологии обработки таких данных
*Управление качеством данных
*Построение рекомендательных моделей
*Сегментация
9. Корреляция представляет собой:
*статистическую зависимость одной величины от другой
*процесс объединения различных строк из таблиц с помощью специальных функций
*процесс создание зависимостей между несвязанными значениями
*независимость одной величины от другой
10. Реляционная база данных характеризуется:
*отсутствием связей между данными
*предопределенными связями между данными
*древовидной структурой данных
*данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов
11. Самым распространенным типом баз данных в IT системах является:
*Иерархическая
*Реляционная
*Объектная
*Функциональная
12. Уникальная в пределах схемы последовательность из букв, цифр и знаков представляет собой:
*реляционное деление
*идентификатор
*атомарность
*регистр
13. Что не относится к методам статистического анализа?
*Кросстабуляция (сопряжение)
*Анализ соответствий
*Факторный анализ
*Статическое наблюдение
14. Что отличает визуализацию данных от графического интерфейса?
*Краткость
*Масштабируемость
*Контринтуитивность
*Точность
15.Что такое «большие данные»?
*Термин, используемый для описания огромного объема данных, который растет со временем в геометрической прогрессии
*Совокупность данных объективного характера, описывающая некий социум в пространстве и во времени
*Большие данные – это огромная PR-акция крупных вендоров и не более того
*Большие данные – это явление, когда цифровые данные
наиболее полно представляют изучаемый объект
СКАЧАТЬ
|
| |
| |
