INTRODUCCIÓ AL BIG DATA I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL - REPÀS DE CONCEPTES TIPUS TEST

Test

Parties jouées 0

Créer une copie

À propos de cette activité

Aquest test ha estat dissenyat com una eina de repàs per consolidar els coneixements adquirits al cursIntroducció al Big Data i Intel·ligència Artificial. Consta de 10 preguntes amb resposta múltiple, de les quals només una és correcta.

Créé par

Actividades Miro

Spain

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top 10 résultats

Il n'y a toujours pas de résultats pour ce jeu. Soyez le premier à apparaître dans le classement! Connectez-vous pour vous identifier.

Créez votre propre jeu gratuite à partir de notre créateur de jeu

Affrontez vos amis pour voir qui obtient le meilleur score dans ce jeu

Créer un défi

		%
	Anonyme	%
		%
		%

Imprimez votre jeu

INTRODUCCIÓ AL BIG DATA I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL - REPÀS DE CONCEPTES TIPUS TEST


INTRODUCCIÓ AL BIG DATA I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL - REPÀS DE CONCEPTES TIPUS TESTVersion en ligne Aquest test ha estat dissenyat com una eina de repàs per consolidar els coneixements adquirits al cursIntroducció al Big Data i Intel·ligència Artificial. Consta de 10 preguntes amb resposta múltiple, de les quals només una és correcta. par Actividades Miro 1 Quina característica defineix millor el Big Data? a Exclusivament orientat a dades numèriques b Ús exclusiu de dades estructurades c Tractament de grans volums de dades amb varietat, velocitat i veracitat d Processament només en sistemes locals 2 Quin sistema analitza dades no estructurades amb baixa latència? a Sqoop b Flume c Redis d Hive 3 Què fa l’eina Apache Sqoop? a Transfereix dades entre sistemes relacionals i Hadoop b Processa dades en streaming c Detecta anomalies automàticament d Visualitza dashboards 4 Quin llenguatge és popular en Machine Learning per la seva simplicitat? a Python b Java c R d Scala 5 Quina tècnica d’aprenentatge automàtic NO supervisat permet descobrir patrons sense etiquetes? a SVM b Arbres de decisió c Regressió lineal d Clustering 6 Quina eina captura dades en temps real de múltiples fonts com registres de servidors? a Flume b Spark c Hive d Kafka 7 Per a què serveixen les xarxes neuronals convolucionals (CNN)? a Traducció automàtica b Reconeixement d’imatges i patrons visuals c Processament d’esdeveniments d Agrupació de dades 8 Un dels principals beneficis de les dades obertes (OpenData)? a Millorar la velocitat dels servidors b Reduir l’ús de SQL c Fomentar la transparència i participació ciutadana d Emmagatzematge en el núvol 9 Què permet Apache Spark en comparació amb MapReduce tradicional? a Menys escalabilitat b Processar només dades estructurades c Només funciona amb Java d Processament en memòria molt més ràpid 10 Quina eina s’utilitza per crear dashboards visuals i interactius? a Sqoop b Tableau c Redis d Flume Explicació 1 El Big Data es caracteritza per les 4 V’s (volum, varietat, velocitat i veracitat), ja que treballa amb grans quantitats de dades de múltiples tipus i fonts, i en temps real. 2 Redis és una base de dades en memòria amb estructura clau-valor, dissenyada per a accessos ultra-ràpids i adequada per dades no estructurades en temps real. 3 Sqoop permet moure grans volums de dades entre bases de dades relacionals i el sistema Hadoop, facilitant la integració entre entorns SQL i Big Data. 4 Python és àmpliament utilitzat en ciència de dades per la seva facilitat d’ús i biblioteques com scikit-learn, Pandas o TensorFlow, que permeten desenvolupar models amb més eficiència. 5 El clustering és una tècnica d’aprenentatge no supervisat que agrupa dades en funció de la seva similitud, sense disposar de cap resultat predefinit. 6 Flume és una eina dissenyada per a la ingesta de dades en temps real o fluxos continus, que després envia les dades cap a Hadoop per al seu emmagatzematge o anàlisi. 7 Les CNN són especialment útils per a l’anàlisi d’imatges i vídeos, ja que poden identificar patrons visuals com vores, formes o textures de manera eficient. 8 L’OpenData permet que institucions públiques posin informació a disposició dels ciutadans per augmentar la transparència, facilitar la innovació i promoure la participació. 9 Apache Spark executa les operacions en memòria, cosa que el fa molt més ràpid que MapReduce, especialment en processos iteratius com el machine learning. 10 Tableau permet dissenyar panells visuals per presentar dades d’una manera entenedora, facilitant la interpretació d’informació complexa per part dels usuaris.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

INTRODUCCIÓ AL BIG DATA I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL - REPÀS DE CONCEPTES TIPUS TEST

Test

À propos de cette activité

Créé par

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top Jeux

Test

Spanish Alphabet Listening

Test

Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz

Test

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations

Test

Tissues - Practice Quiz

Test

UPS 5 Seeing Habits Quiz

INTRODUCCIÓ AL BIG DATA I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL - REPÀS DE CONCEPTES TIPUS TESTVersion en ligne

par Actividades Miro

Quina característica defineix millor el Big Data?

Quin sistema analitza dades no estructurades amb baixa latència?

Què fa l’eina Apache Sqoop?

Quin llenguatge és popular en Machine Learning per la seva simplicitat?

Quina tècnica d’aprenentatge automàtic NO supervisat permet descobrir patrons sense etiquetes?

Quina eina captura dades en temps real de múltiples fonts com registres de servidors?

Per a què serveixen les xarxes neuronals convolucionals (CNN)?

Un dels principals beneficis de les dades obertes (OpenData)?

Què permet Apache Spark en comparació amb MapReduce tradicional?

Quina eina s’utilitza per crear dashboards visuals i interactius?

Explicació