Введение в технологии Big Data, итоговый, компетентностный тест (ответы на тест Синергия / МТИ / МОИ / МосАП, 58 вопросов)

• 58 вопросов с ответами (итоговый тест, компетентностный тест)
• Результат итогового теста: 42-48 баллов из 60
• Результат компетентностного теста: 40 баллов из 40
• Общий результат: 82-88 баллов из 100

После покупки вы получите файл Word с ответами на вопросы, которые указаны ниже.

Чтобы найти нужный вопрос в файле, нажмите ctrl+F и введите несколько слов из тестового вопроса, затем нажмите Enter.

Перед покупкой вы можете посмотреть демо-файл с оценкой за тест.

Если вам нужна помощь с другими предметами или сдачей тестов онлайн, пишите в личные сообщения. Для этого перейдите по ссылке в мой профиль и нажмите "написать": https://studwork.ru/info/18856

1. Наборы данных, которые из-за своего объема, скорости генерации и разнообразия не могут быть обработаны традиционными методами баз данных, – это …
2. Установите соответствие основных сфер применения больших данных и их характеристик:
3. В … большие данные используются для оптимизации управления запасами и предоставления персонализированных предложений клиентам; анализ данных о покупках, предпочтениях клиентов и сезонных трендах позволяет ритейлерам эффективно управлять запасами и избегать как дефицита, так и избытка товаров
4. Установите соответствие понятий и их содержания:
5. Способность системы, сети или процесса эффективно справляться с увеличивающимся объемом работы или увеличивать свою производительность в ответ на возрастающую нагрузку – это …
6. Установите соответствие алгоритмов сортировки и их характеристик:
7. … – это распределенная база данных, разработанная для обработки больших объемов данных на множестве серверов без единой точки отказа; обеспечивает высокую доступность и масштабируемость
8. Установите соответствие подходов к уменьшению влияния проклятия размерности и их характеристик:
9. Проклятием размерности в анализе данных называют …
10. Установите соответствие понятия и его определения:
11. … нейросети – это класс глубоких нейронных сетей, специализированных на анализе визуальных данных, способных автоматически и эффективно извлекать важные признаки из изображений
12. Установите соответствие областей, в которых находят применение сверточные нейросети (CNN), и соответствующих примеров применения CNN:
13. Установите правильную последовательность этапов процесса разделения звуковых образов:
14. Установите соответствие видов нейронных сетей и их сокращенных английских обозначений:
15. … обучение – это подраздел машинного обучения, в котором используются нейронные сети с множеством уровней (слоев) для извлечения высокоуровневых признаков из данных
16. … операции (эрозия, дилатация, открытие и закрытие) – это набор инструментов для обработки изображений, основанных на форме или структуре объектов
17. Расстояние … – это метрика, измеряющая разницу между двумя строками текста как минимальное количество односимвольных изменений (вставки, удаления, замены), необходимых для преобразования одной строки в другую
18. … летательный аппарат – это летательный аппарат, который управляемый автоматически или дистанционно
19. Теория … – это раздел прикладной математики, изучающий поведение динамических систем и способы их управления для достижения желаемых результатов
20. Установите соответствие характеристик больших данных и их описаний:
21. Такая характеристика больших данных, как …, связана с надежностью и качеством данных, эта характеристика важна для обеспечения точности анализа и выводов
22. Проблема остановки является примером … задач
23. Установите соответствие алгоритмов, работающих с битовыми последовательностями, и их примеров:
24. Говоря об основных вызовах и проблемах, связанных с использованием больших данных, следует упомянуть … данных – большие данные часто представлены в различных форматах, от структурированных данных, таких как таблицы и базы данных, до неструктурированных данных, включая текст, изображения и видео
25. Говоря об основных вызовах и проблемах, связанных с использованием больших данных, следует упомянуть … данных, так как с ростом объемов данных увеличивается и риск их утечки или неправомерного использования
26. Расположите шаги оптимизации системы в логическом порядке:
27. Установите соответствие понятий и их определений:
28. Для выявления и анализа взаимосвязей между переменными используют … анализ, позволяющий не только выявить взаимосвязи между переменными, но и моделировать будущие тенденции на основе этих связей
29. Преобразование … – это математический инструмент, позволяющий переходить между временным и частотным представлениями звукового сигнала, выявляя составляющие его частоты.
30. Установите соответствие основных применений преобразования Фурье и их характеристик:
31. …, или элемент изображения, является базовой единицей, определяющей визуальное представление изображения на экране или в цифровом файле. Каждый пиксель содержит информацию о цвете и яркости, что позволяет создавать сложные и многоцветные изображения
32. Разделение … – это процесс извлечения или выделения определенных звуковых компонентов из комплексного аудиосигнала
33. Установите соответствие методов и их характеристик:
34. … частот – это ситуация, когда разные звуковые источники в аудиозаписи имеют схожие или одинаковые частотные диапазоны, усложняющая их разделение
35. Краткое английское обозначение цветового пространства, где цвет описывается через оттенок, насыщенность и яркость, – …
36. … цветовая модель – это модель, в которой цвета создаются путем поглощения (вычитания) некоторых волн света, отражая другие; примером является CMYK-модель
37. Установите соответствие особенностей цветового пространства RGB и того, в чем заключаются эти особенности:
38. Сегментация изображений – это …
39. Установите соответствие областей и примеров использования морфологической операции открытия для улучшения сегментации:
40. … объектов – это линии или границы, которые обозначают края объектов на изображении и помогают отделить объекты друг от друга и от фона
41. Расположите шаги сегментации изображения в порядке их выполнения:
42. … – это процесс приведения слова к его базовой форме (лемме), с учетом его семантических характеристик
43. Слова, которые очень часто встречаются в тексте, но не несут значимой семантической нагрузки для анализа текста (например, предлоги, союзы, местоимения) – это …
44. Процесс определения эмоционального оттенка текста, например, определение того, является ли отзыв положительным, негативным или нейтральным, – это …
45. … – это подраздел искусственного интеллекта, фокусирующийся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных
46. Установите соответствие понятий и их определений:
47. Для разработки систем стабилизации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) важны такие технологии, как …
48. Системы … находят широкое применение в различных типах беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), используемых для коммерческих и военных целей, например, в сфере аэрофотосъемки эти системы позволяют дронам снимать высококачественные изображения и видео даже при сильном ветре
49. Вы работаете аналитиком данных в компании, которая занимается исследованием рыночных тенденций. Ваша задача – анализировать большие объемы данных из различных источников, чтобы предсказывать изменения на рынке. Какой подход следует использовать для обработки и анализа этих данных?
50. Существуют различные методы визуализации и анализа данных Какие из этих методов вы будете использовать для наиболее эффективного представления результатов исследования?
51. Существуют различные инструменты и платформы для работы с большими данными. В качестве примера можно назвать популярный фреймворк для обработки больших данных, который обеспечивает высокую скорость обработки за счет использования в памяти вычислений и оптимизированных алгоритмов. Он поддерживает различные типы задач, включая пакетную обработку, потоковую передачу данных, машинное обучение и графовые вычисления. Это делает его идеальным выбором для задач, требующих быстрой обработки и анализа данных в реальном времени. О какой программной платформе говорится в данном примере?
52. Анализ временных рядов включает в себя несколько ключевых аспектов. Один из основных аспектов анализа временных рядов связан с определением общих тенденций или направлений. Например, можно получить указание на успешный продукт или маркетинговую кампанию в данных о продажах. Назовите данный аспект.
53. Анализ временных рядов включает в себя несколько ключевых аспектов. Например, временные ряды используют для обнаружения неожиданных изменений в данных, которые могут указывать на важные события или проблемы, требующие дальнейшего исследования. Назовите данный аспект.
54. Одной из наиболее распространенных и важных задач в области аудиообработки является отделение голосов людей от фоновых звуков или эмбиента. Используя методы разделения звуковых образов, можно эффективно изолировать голосовые сигналы от фоновых шумов. Например, разделение звуковых образов используется для улучшения ясности голосовых вызовов и видеоконференций в шумной среде. Алгоритмы, способные изолировать голос от шума, улучшают качество связи и повышают удобство использования телефонов, гарнитур и конференц-систем. Какую область использования разделения звуковых образов иллюстрируют эти примеры?
55. Прикладные программные решения для разделения звуковых образов играют важную роль в множестве сфер, от музыкальной индустрии до улучшения аудио в образовательных и корпоративных презентациях. Программное обеспечение предоставляет специализированные инструменты для изоляции вокала и отделения фоновых шумов или музыки от основного аудиопотока. Приведите примеры таких программных продуктов.
56. Сегментация изображений – это сложный процесс, который связан с рядом проблем и ограничений, особенно при использовании морфологических операций. Например, проблемы могут возникнуть, когда объекты на изображении находятся слишком близко друг к другу. Сегментация объектов в данном случае становится сложной, поскольку трудно разграничить их границы. О какой проблеме идет речь?
57. Это расстояние в текстовой информации, также известное как «редакционное расстояние», является мерой различия между двумя строками (в контексте NLP – между двумя словами). Оно определяется как минимальное количество односимвольных операций (вставки, удаления, замены), необходимых для преобразования одного слова в другое. Например, между словами «кот» и «скот» это расстояние равно 1, так как требуется одна вставка символа «с» для преобразования одного слова в другое. О каком расстоянии идет речь?
58. Разработчиками беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) была создана система, использующая комбинацию гироскопических сенсоров и алгоритмов машинного обучения для мгновенной коррекции полетного пути. Благодаря этому беспилотник способен эффективно противостоять воздействию ветра, сохраняя заданную траекторию и высоту. Тестирование в экстремальных условиях показало высокую эффективность системы, подтвердив ее способность адаптироваться к резким изменениям внешней среды. Применение какой системы описано в этом примере