Аналитика данных Pro.sa_АД-Ар

Скачать тест — (Аналитика данных Pro.sa_АД-Ар_ddc84dc6.pdf)

1. Lean Canvas — это …
2. Дерево метрик — это …
3. Зачем строить дерево метрик?
4. Суть методики HADI-циклов состоит из:
5. Что такое LTV?
6. О чем нам говорит показатель ARPU?
7. Чем ARPU отличается от ARPPU?
8. Какое соотношение LTV к CAC показывает, что ваш проект работает эффективно?
9. Какая формула расчета LTV верна?
10. В чем заключается суть сигнального метода анализа?
11. Основная цель маркетинговых исследований?
12. Вид маркетинговых исследований, к которому относятся исследования деятельности посредников, называется …
13. Объектом конкуренции являются:
14. Расширение компании за счет поглощений и слияний с фирмами своей отрасли, поставляющими сырье и полуфабрикаты – это:
15. Кто разделил конкурентные стратегии фирмы на стратегию ценового лидерства, стратегию дифференциации и стратегию концентрации?
16. В аббревиатуре SWOT «S» обозначает следующий показатель:
17. SWOT-анализ заключается в том, что акцент при проведении исследования делается:
18. STEP- и SWOT-анализы по цели выполнения различаются следующим образом:
19. Какой тип UX-исследований отвечает на вопросы “Почему?” и “Сколько?”?
20. Зачем нужны А/B тесты?
21. Что такое вес страницы внутри одного сайта?
22. Приведение формы слова к словарному виду — это:
23. Конверсия — это:
24. Технология, в результате которой разным «клиентам» сервер выдает разные страницы, в зависимости от IP или других параметров — это:
25. Для создания псевдостатичных URL помимо прочего используется директива Apache:
26. Какие отчеты по умолчанию не включены в Google Analytics?
27. Почему в отчете по странам могут отображаться географические регионы, для которых таргетинг не был настроен?
28. Будет ли фиксироваться разрешение монитора самого администратора сайта в Яндекс.Метрике, если он заходит на сайт с ноутбука?
29. Откуда берутся данные о возрасте пользователей в группе «Демография» сервиса Яндекс.Метрика?
30. Что представляет собой карта путей по сайту, генерируемая сервисом Яндекс.Метрика?
31. У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
32. Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все-таки возникают проблемы. С чем именно?
33. Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
34. Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
35. Что, из ниже перечисленного, относится к обучающей выборке?
36. Задача классификации — это:
37. Если происходит средняя потеря на всех объектах, то это есть:
38. Какой тип экспериментального исследования имеет цель — понимание, на что влияют параметры метода обучения?
39. Какой тип экспериментального исследования имеет цель — либо решение конкретной прикладной задачи, либо выявление «слабых мест»?
40. Искусственные нейронные сети (ИНС) — модели машинного обучения, использующие комбинации распределенных простых операций, зависящих от обучаемых параметров, для обработки входных данных. Какого вида ИНС не существует?
41. У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
42. Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все-таки возникают проблемы. С чем именно?
43. Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?
44. Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?
45. Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
46. Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
47. В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?
48. Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?
49. Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:
50. Для машинного обучения подходят данные:
51. Какой фреймворк больше подходит для распределенного глубокого машинного обучения (Deep Learning)?
52. В каких типах алгоритмах машинного обучения используется размеченный набор данных?
53. Что такое переобучение?
54. Какой набор данных рекомендуется использовать для проверки качества обучения модели?
55. Что такое обучение модели машинного обучения?
56. Какие значения принимает результат анализа логистической регрессией?
57. Что является результатом прогноза логистической регрессии?
58. Какой класс отвечает за последовательность преобразований при обучении логистической ML-модели в pyspark?
59. С чем, из ниже перечисленного сравнивают линейный классификатор?
60. Что называют задачей восстановления регрессии?
61. В чём заключается задача кластеризации?
62. Что, из ниже перечисленного, относится к обучающей выборке?
63. Что называется переобучением?
64. Как называется алгоритм, который добавляет к набору G по одному признаку, каждый раз выбирая тот признак, который приводит к наибольшему уменьшению внешнего критерия?
65. Что называют обучением с подкреплением?
66. Как называется метод, который использует жадные действия большую часть времени?
67. При каком размере окна h функция чрезмерно сглаживается?
68. Какой алгоритм подсчитывает долю правил в наборах, относящих объект к каждому из классов?
69. Какая, из перечисленных ниже функций, соответствует методу опорных векторов?
70. Во время обучения машинному обучению размер мини-партии предпочтительно равен степени двойки, например 256 или 512. В чем причина этого?
71. Предположим, вы используете функцию активации X в скрытом слое в нейронной сети. При любом входе определенного нейрона вы получите -0,01. Какие из следующих функций активации может иметь X?
72. Какой из следующих методов не может напрямую классифицировать текст?
73. Какие вопросы относятся к категории “extra questions”?
74. В каком условном блоке могут быть отражены вопросы “Tell us about yourself”, “Tell us about your background”, “strengths and weakness”, “what are you goals”?
75. Что из нижеперечисленного вы бы отнесли к soft skills?
76. Что в outlook означает junk?
77. Что в outlook создается при нажатии на folder?
78. Что делает команда search current mailbox?
79. Что подразумевает термин “small talk”?
80. Что такое GUI?
81. Что такое scroll bar?
82. Как правильно интерпретировать команду “click the ‘minimize’ button”?
83. Что означает “drag the files”?
84. Что означает вкладка в браузере “new tab”?
85. Что означает в браузере Chrome клавиша “shortcuts”?
86. Что означает в браузере Chrome значок “bookmarks”?
87. О каком знаке препинания говорят на английском- “dot, period”?
88. Какой символ пишется на английском как “asterisk”?
89. Что означает аббревиатура “GPU”?
90. Какой аббревиатурой обозначают оперативную память компьютера?
91. Какой аббревиатурой обозначается твердотельный накопитель?
92. Как называется сенсорная панель на ноутбуке?
93. Что за кнопка на клавиатуре “spacebar”?
94. Как верно перевести глагол “print out”?
95. Как верно перевести глагол “plug in”?
96. Что означает данная надпись “run out of disk space”?
97. Что вам пытается сообщить коллега фразой “my machine won’t turn on”?
98. Что вам пытается сообщить коллега фразой “laptop is overheating”?
99. Что означает слово “cell” в таблице excel?
100. Что можно изменить в excel с помощью “view buttons”?
101. Что представляет из себя график “pie chart”?
102. Как расшифровать аббревиатуру “UI”?
103. Как называется навигация на боковой панели?