Итоговая аттестация Аналитик данных ППК.ЦЗН

Скачать тест — (Итоговая аттестация Аналитик данных ППК.ЦЗН_c5ccfc71.pdf)

  1. Линейная алгебра – это наука о…
  2. Одним из важных свойств для решения задачи в комбинаторике является:
  3. Верно ли утверждение, что Машинное обучение — это один из подразделов науки, посвященной разработке и проверке гипотез?
  4. В простом понимании Основы Python – это…
  5. Какой из вариантов ответа относится к блокам по математике?
  6. Какой из вариантов ответа не относится к блокам по машинному обучению?
  7. Какой из вариантов ответа относится к блокам по визуализации данных?
  8. Какой из вариантов ответа относится к блокам по работе с заказчиком?
  9. Для чего нужна система PyCharm:
  10. Что из перечисленного является неизменяемым типом данных?
  11. Функция в Phyton это
  12. Можно ли установить нужные пакеты данных через PyCharm?
  13. Что из перечисленного не является базой данных?
  14. ef-elis-else это
  15. Ошибка SystemError
  16. Какой цикл выполняет тело цикла до тех пор, пока условие цикла истинно?
  17. Стек — это
  18. Зачем нужны функции:
  19. Верно ли что в функциональном программировании Phyton используются функции map, filter, reduce, zip
  20. Модули можно написать только используя язык Phyton
  21. Декоратор — это
  22. Если функции являются полноправными объектами, то это значит, что они
  23. SQL это
  24. Что такое Beautiful Soup
  25. Прототип — это
  26. Атрибут — это
  27. Одиночка — это
  28. Мост — это
  29. Что занимает больше всего времени при анализе данных?
  30. Какие существуют категории данных?
  31. Что нельзя делать при наличии пропусков?
  32. При каком проценте пропусков можно удалять столбец или строку?
  33. Indicator Method это
  34. Какие существуют подходы в обработке пропусков?
  35. Что такое выброс в аналитике данных?
  36. Что является основными целями эксплоративного анализа?
  37. Какие есть методы связи слова и предложения с алгеброй?
  38. Как работает метод работы с данными «Стемминг»?
  39. Что такое «большие данные»?
  40. Какие существуют цели и задачи Data Science?
  41. Что не относится к методам статистического анализа?
  42. Какие существуют методы анализа больших данных?
  43. Что отличает визуализацию данных от графического интерфейса?
  44. Какая технология используются для сбора и хранения данных?
  45. Вертикальное масштабирование Больших данных характеризуется:
  46. К трем ключевым характеристикам, оценивающим качество обработки информации (3V) относятся:
  47. К неструктурированных данным относятся:
  48. Выброс данных характеризуется:
  49. Агрегация данных представляет собой:
  50. Корреляция представляет собой:
  51. Самым распространенным типом баз данных в IT системах является:
  52. Реляционная база данных характеризуется:
  53. Уникальная в пределах схемы последовательность из букв, цифр и знаков представляет собой: