Онлайн тесты на тему "Синергия | 7 семестр | Большие данные в экономике"

Тестовое задание на тему: 7 семестр. Большие данные в экономике
Тест 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

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
«СИНЕРГИЯ»

К основным характеристикам Big Data относятся:
Первый этап жизненного цикла данных в соответствии с методологией CRISP-DM:
На каком из этапов жизненного цикла данных по методологии CRISP-DM происходит проверка гипотез?
Объём накопленных человечеством цифровых данных на 2022 год
Сколько в 1 зеттабайте тарабайт?
В каких из приведенных ниже случаев речь идет структурированных данных:
Горизонтальная масштабируемость при обработке Big Data – это:
Локальность данных Big Data – это:
Отказоустойчивость Big Data – это, когда:
Бизнес процесс – это:
Процессы маркетинга относят к группе:
Процессы подбора персонала относят к группе:
Что такое Business Intelligence (Bl):
Деревья решений относятся к группе (группам) …
При использовании какого метода необходимо задавать количество кластеров?
Основные меры расстояния между объектами при использовании иерархического метода КА:
Неверно, что метод, рекомендуемый при небольших объемах выборки?
Неверно, что дендрограмма – является результатом работы …
Неверно, что к достоинствам алгоритма кластеризации k-средних относится:
Назовите сложности иерархических методов кластеризации:
Неверно, что Классификация относится к:
Решение задачи прогнозирования ...
Технология Web mining применяет технологию Data Mining для анализа:
Медианой для выборки 1,__,3,7,10,15,16,18 является:
Алгоритм — это:
Каким образом можно объявить переменную «а» на языке R:
Какие типы данных используются в R:
Как в R обозначаются пропущенные значения?
Как называется в R тип данных «булевы»?
Установите соответствие между способами обучения нейронной сети и их характеристиками: