Вспомогательные учебные материалы

Введение в анализ больших данных — Ответы на тест Синергия

390 

Loading...

Краткое описание

В тесте 48 вопросов с ответами (полный перечень на момент сдачи теста)
Итоговая оценка 93/100 баллов.

В описании приведены темы и список вопросов, на которые представлены ответы в файле. Вопросы собраны по результатам нескольких попыток и их список постоянно обновляется. Вся информация набрана в формате Word, что позволяет использовать функцию поиска для удобного фильтра нужных ответов. При помощи готовых ответов вы гарантированно сможете самостоятельно сдать тест на оценку 4 или 5.

Содержание

  1. Алгоритм – это:
  2. Бизнес-процесс – это:
  3. Большинство методов Data mining были разработаны в рамках …
  4. В каких из приведенных ниже случаев речь идёт о структурированных данных:
  5. Горизонтальная масштабируемость при обработке Big Data – это…
  6. Деревья решений относятся к группе (группам) …
  7. Заказчик бизнес-процесса – это должностное лицо:
  8. Закончите следующее предложение: с точки зрения машины, информация становится структурированной, если…
  9. Какая функция dplyr служит для вертикального объединения таблиц?
  10. Как в R обозначаются пропущенные значения?
  11. Какие данные имеют наибольший объём на сегодняшний день?
  12. Какие из задач решаются Big Data?
  13. Какие типы данных используются в R:
  14. Какие циклы доступны в базовом синтаксисе языка R?
  15. Каким образом можно объявить переменную «а» на языке R:
  16. Как можно получить помощь в R:
  17. Как называется в R тип данных «булевы»?
  18. Как называется в R тип данных «числа с плавающей точкой»?
  19. Как называется в R тип данных «целые числа»?
  20. Как называется в R тип данных «строки»?
  21. Какой из ниже перечисленных принципов работы не применятся к Big Data?
  22. К основным характеристикам Big Data относятся:
  23. Кто и в каком году впервые ввел термин «Big Data»?
  24. Локальность данных Big Data – это:
  25. Медианой для выборки 1,_,3,7,10,15,16,18 является:
  26. Назовите сложности иерархических методов кластеризации:
  27. На каком из этапов жизненного цикла данных по методологии CRISP-DM происходит проверка гипотез?
  28. Неверно, что дендрограмма – является результатом работы …
  29. Неверно, что к достоинствам алгоритма кластеризации k-средних относится:
  30. Неверно, что Классификация относится к:
  31. Объём накопленных человечеством цифровых данных на 2022 год измеряется:
  32. Основные отличительные особенности BigData?
  33. Отказоустойчивость Big Data – это, когда:
  34. Первый этап жизненного цикла данных в соответствии с методологией CRISP-DM:
  35. Процессы маркетинга относят к группе:
  36. Процессы подбора персонала относят к группе:
  37. Решение задачи прогнозирования …
  38. Сколько в 1 зеттабайте тарабайт?
  39. Сколько Петабайт в Зеттабайте?
  40. Технология Web mining применяет технологию Data Mining для анализа:
  41. Установите соответствие между алгоритмами объединения двух кластеров и их характеристиками:
  42. Установите соответствие между способами обучения нейронной сети и их характеристиками:
  43. Установите соответствие между наиболее распространенными подходами обработки данных и их характеристиками:
  44. Что такое Business Intelligence (Bl):
  45. Что означает термин «Big Data» в информационных технологиях?
  46. Что такое SQL?
  47. Hadoop – это…
  48. Что из перечисленного помогает следить за эволюцией документа, над созданием которого работает одновременно большое количество авторов?

Загрузки: 10

Дата: 25 июля, 2023

Бесплатная консультация


    Студмаркет

    Твой помощник в учебе

    Готовые ответы и решения, тесты для самопроверки, онлайн-помощь в учебе

    Помощь

    © 2026 Студмаркет. Информационно-консультативные услуги в образовательной сфере. Все права защищены.

    © Stud.market — сервис по оказанию помощи по сбору, обработке и структурировании информации по темам, предложенным клиентом. Результат выполненной работы не является завершенной научной работой, но может служить основным источником для ее написания. Материалы каталога предназначены исключительно в информационно-ознакомительных целях. Все услуги предоставляются в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.

    ИП Андреева Ирина Викторовна ОГРНИП 313665803500021

    Close

    Настроить файлы cookies

    Обязательные (Strictly Necessary)

    Обязательные (Strictly Necessary)
    Обязательные файлы cookie необходимы для функционирования веб-сайта и не могут быть отключены. Эти файлы cookie обеспечивают базовые функции и функции безопасности веб-сайта, они не хранят личную информацию и не позволяют идентифицировать пользователя. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальностиусловиями использования cookie и даёте согласие на обработку персональных данных. Вы можете самостоятельно выбрать, какие категории cookie разрешить. Если вы не согласны с Политикой, пожалуйста, не используйте сайт.

    Маркетинговые (Marketing)

    Рекламные файлы cookie используются для предоставления посетителям релевантных объявлений и маркетинговых кампаний. Эти файлы cookie отслеживают посетителей на веб-сайтах и ​​собирают информацию для предоставления персонализированной рекламы.

    Аналитические (Analytics)

    Аналитические и статистические файлы cookie используются для понимания того, как посетители взаимодействуют с веб-сайтом. Эти файлы cookie помогают предоставить информацию о метриках: количестве посетителей, показателе отказов, источнике трафика и т. д.

    Функциональные (Functional)

    Функциональные файлы cookie позволяют веб-сайту запоминать ваши предпочтения. Например, файлы cookie помогают вам легче перемещаться по сайту, запоминая ваши языковые предпочтения.

    Производительности (Performance)

    Эти файлы cookie используются для понимания и анализа ключевых показателей производительности веб-сайта. Они помогают узнать, какие страницы наиболее и наименее популярны. Вся информация, которую собирают эти файлы cookie, агрегируется и, следовательно, анонимна.