Онлайн тесты на тему "Проектирование систем обработки больших данных (Big data) Итоговый и компетентностный тесты | 5 семестр | Синергия [ID 43949]"

Итоговый и компетентностный тесты: Проектирование систем обработки больших данных (Big data) Итоговый и компетентностный тесты. 5 семестр
Тест набрал 100 баллов, был выполнен на зачет. Отчёт набранных баллов предоставляю в демо работах.
В купленном тесте будут вопросы и ответы которые размещены ниже.
Так же могу выполнять данную работу индивидуально. Делайте индивидуальный заказ.

Описание работы

Итоговый тест

Установите соответствие английского обозначения признака больших данных и характеристики данного признака:
Данные, у которых нет строго зафиксированного формата, называются …
Согласно принципу трех V английским словом «…» обозначают разнообразие, способность обработки множества типов, источников и форматов данных
Установите правильную последовательность этапов анализа данных:
Подборка тематически связанных данных, расположенных на одном рабочем листе, – это …
На рисунке ниже приведены … списка
Операция над данными, с помощью которой можно переупорядочить строки в списке в соответствии с содержанием конкретных столбцов, – это …
Карта с нанесенной на нее информацией в виде цвета или с помощью других способов – это …
Макрокоманда, содержащая последовательность действий, записанных пользователем, – это …
Создание большого количества различных визуальных представлений одних и тех же данных – это …
… данные представляют собой высокоорганизованную, фактическую и точную информацию и обычно представлены в форме букв и цифр, которые хорошо вписываются в строки и столбцы таблиц
… данные обычно существуют в таблицах, подобных файлам Excel и электронным таблицам Google Docs
Структурированные данные часто называют …, что означает, что их объективный и заранее определенный характер позволяет нам легко подсчитывать, измерять и выражать данные в числах
Для работы с реляционными базами данных и хранилищами используется специальный язык программирования – язык структурированных запросов …, который был разработан IBM в 1970-х гг.
… – это полный набор объектов, связанных с поставленной перед изучением проблемой
Установите правильный порядок процедуры анализа текстовой информации, осуществляемой аналитиком:
Установите соответствие примеров и характеристик систем управления реляционными базами данных (СУДБ), инструментов и технологий для обработки данных:
… данных являются соцсети, приложения, веб-визоры, камеры наблюдения, видеорегистраторы, датчики и другие системы, где генерируются разнородные данные
Установите соответствие дат и описаний исторических прорывов в машинном зрении:
Установите хронологическую последовательность исторических прорывов в машинном зрении:
Компонентом системы машинного зрения является датчик для … частей обнаружения (часто оптический или магнитный датчик), который служит для захвата и обработки изображений
Установите соответствие компонентов распознавания текста и их характеристик:
Такой метод обработки изображений, как …, используется для поиска и (или) подсчета деталей, его цель заключается в упрощении и/или изменении представления изображения, чтобы его было проще и легче анализировать
Такой метод обработки изображения, как …, заключается в преобразовании изображения в серых тонах в белые и черные пиксели; значения каждого пикселя условно кодируются как 0 и 1
Одной из задач машинного зрения является …, например: определение трехмерного движения камеры; слежение, то есть следование за перемещениями объекта (машины, человека)
Английское название хранилищ данных масштаба предприятия, где данные хранятся в неструктурированном / необработанном виде, – Data …
После того как первая версия поискового словаря создана, дальнейшие операции …
… – английское сокращенное обозначение специализированных комплектов разработчика позволяющих при необходимости создавать собственное программное обеспечение, адаптированное к задачам, решаемым той или иной организацией
Установите соответствие элементов специфики работы со неструктурированными данными и их содержания:
Установите соответствие основания классификации и соответствующих примеров корпусов текстов:

Компетентностный тест

Рисунок ниже отражает так называемый «принцип трех V».
Какие характеристики, согласно данному рисунку, играют решающую роль в больших данных?
Аналитика больших данных в различных областях человеческой деятельности имеет разные цели. В частности, одна из целей аналитики больших данных – уменьшение стоимости лечения различных заболеваний. К какой области относится данная цель?
С помощью такого вида операций над данными, как сортировка, можно переупорядочить строки в списке в соответствии с содержанием конкретных столбцов.
Например, вам необходимо определить значения для критериев отбора:
- Марка 1 – первая марка в списке, отсортированном по полю «владелец» в возрастающем (алфавитном) порядке.
- Марка 2 – вторая марка в списке, отсортированном по полю «владелец» в возрастающем (алфавитном) порядке.
Приведите технологию выполнения данного задания.
Существует такой вид операций над данными, как Задание критериев на основе сравнения.
Например, вам необходимо определить автомобили марки «Марка1» (Hyundai).
Приведите технологию выполнения данного задания.
Существуют различные инструменты управления неструктурированными данными. Один из таких инструментов представляет собой систему управления базами данных, которая ориентирована на документы, не требующие жесткой схемы или структуры таблиц. Данный инструмент считается одним из классических примеров NoSQL и использует документы, подобные JSON. О каком инструменте управления неструктурированными данными говорится в данном примере?
Изучите приведенный ниже рисунок.
Реализация какой из задач машинного зрения здесь отражена?
Реализация данной задачи машинного зрения основана на относительно простых и быстрых вычислениях. Иногда эта задача используется для нахождения небольших участков в анализируемом изображении, которые затем анализируются с помощью приемов, более требовательных к ресурсам, для получения правильной интерпретации. О какой задаче машинного зрения здесь идет речь?
Одной из задач компьютерной лингвистики является автоматическая классификация текстов, т. е. отнесение текста к той или иной области или ее подмножеству на основе некоторого алгоритма с некоторой вероятностью. Часть алгоритмов используют для этого только данные, полученные непосредственно из этого текста. Охарактеризуйте такие алгоритмы.
В комплексе инструментов автоматизированного анализа текстов реализованы инструменты анализа и исследования текстов на этапах морфологического, синтаксического анализа, с применением статистических методов, кроме того присутствует средство исследования полученных результатов на следующем – аналитическом – уровне. На основе инструментов комплекса созданы сервисы решения задач выделения ключевых слов, статистического анализа, классификации. Какие режимы имеет сервис классификации текстов?
Структурированные и неструктурированные данные обрабатывают и анализируют по-разному. Классические компьютерные алгоритмы бесполезны при работе с неупорядоченными данными. Поэтому существуют отдельные типы инструментов, созданные специально на этот случай. В частности, существует тип инструментов, который включает в себя классификаторы, нейронные сети, векторные машины – особые математические модели, которые могут работать практически с любыми типами данных. Они могут предсказывать, преобразовывать, распознавать и даже создавать новые данные. Назовите данный тип инструментов для работы с неструктурированными данными.