آموزش Big Data MCQ [2023]

بیش از 250 پرسش و پاسخ با داده های بزرگ مصاحبه آزمون تمرینی MCQ با توضیحات مفصل. [به روز شده در سال 2023]

با دوره جامع تمرین MCQ ما سفری را برای تسلط بر دنیای پیچیده داده های بزرگ آغاز کنید. این دوره که برای علاقه مندان، متخصصان و دانش آموزان طراحی شده است، مجموعه گسترده ای از سوالات چند گزینه ای با دقت طراحی شده را ارائه می دهد که تمام جنبه های اساسی داده های بزرگ را پوشش می دهد. چه در حال آماده شدن برای صدور گواهینامه، یک مصاحبه یا صرفاً به دنبال گسترش دانش خود باشید، این دوره راهنمای نهایی شماست.

آنچه خواهید آموخت:

1. مبانی کلان داده:

   • در مفاهیم اصلی غوطه ور شوید، تعریف، ویژگی ها، و 4Vs محوری Big Data را بررسی کنید.

   • ساختارهای مختلف داده و تکامل فناوری‌های کلان داده را درک کنید.

   • اهمیت و کاربردهای متنوع Big Data را در حوزه های مختلف درک کنید.

2. چارچوب‌های پردازش داده بزرگ:

   • درباره Hadoop، MapReduce، و دیگر چارچوب‌های اصلی پردازش کلان داده اطلاعاتی به دست آورید.

   • تفاوت های ظریف Spark، Flink و نقش آنها در مدیریت مجموعه داده های بزرگ را کاوش کنید.

   • چارچوب‌های مختلف را مقایسه کنید و اکوسیستم‌های منحصربه‌فرد آنها را درک کنید.

3. راه حل های ذخیره سازی کلان داده:

   • به اصول HDFS، NoSQL و پایگاه‌های داده ستونی تسلط داشته باشید.

   • درباره پایگاه‌های داده سری زمانی و تمایز بین دریاچه‌های داده و انبارها بیاموزید.

   • راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مختلف را مرور کنید، موارد استفاده و مزایای آن‌ها را درک کنید.

4. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و یادگیری ماشین:

   • در چرخه حیات تجزیه و تحلیل، تمایز بین تجزیه و تحلیل پیشگویی و توصیفی را بررسی کنید.

   • یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با داده‌های بزرگ، از جمله Spark MLlib و چارچوب‌های یادگیری عمیق را کشف کنید.

   • ابزارها و پلتفرم‌ها را برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ موثر کاوش کنید.

5. امنیت و مدیریت کلان داده:

   • جنبه‌های مهم رمزگذاری داده‌ها، کنترل دسترسی، و انطباق با مقررات حفاظت از داده‌ها را بدانید.

   • درباره اصل و نسب داده، حسابرسی، و اهمیت حکمرانی در چشم انداز کلان داده بیاموزید.

6. داده های بزرگ در برنامه های کاربردی دنیای واقعی:

   • دریابید که داده های بزرگ چگونه صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، تجارت الکترونیک و موارد دیگر را متحول می کند.

   • نقش کلان داده را در تحلیل رسانه های اجتماعی، شهرهای هوشمند و اینترنت اشیا (IoT) کاوش کنید.

فرمت دوره (مسابقه): دوره آموزشی Big Data MCQ ما ساختار منحصر به فردی دارد تا یک تجربه یادگیری تعاملی و جذاب را ارائه دهد. هر بخش از یک سری سوالات چند گزینه ای تشکیل شده است که به شما امکان می دهد دانش خود را آزمایش کنید و یادگیری را تقویت کنید. این قالب بصری و کاربرپسند است و یک سفر یادگیری آرام را از ابتدا تا انتها تضمین می کند.

ما سوالات را به طور منظم به روز می کنیم: برای همگام شدن با حوزه همیشه در حال تحول Big Data، محتوای دوره ما به طور مرتب به روز می شود. این تضمین می کند که شما همیشه در حال یادگیری جدیدترین و مرتبط ترین اطلاعات هستید. تعهد ما این است که دوره ای را به شما ارائه دهیم که در خط مقدم دانش و روندهای کلان داده باقی بماند.

نمونه هایی از انواع سوالاتی که با آنها روبرو خواهید شد:

1. سوالات مفهومی: درک خود را از مبانی، فن‌آوری‌ها و اصول کلان داده آزمایش کنید.

2. سوالات مبتنی بر برنامه: توانایی خود را در به کارگیری مفاهیم کلان داده در سناریوهای دنیای واقعی ارزیابی کنید.

3. تحلیل مقایسه‌ای: سؤالاتی که از شما می‌خواهند فن‌آوری‌ها و چارچوب‌های مختلف Big Data را با هم مقایسه و مقایسه کنید.

4. سوالات حل مسئله: خود را با سناریوهایی که نیاز به تفکر تحلیلی و مهارت های حل مسئله دارند به چالش بکشید.

5. مطالعات موردی: برای درک کاربردهای عملی داده‌های بزرگ به مثال‌های واقعی بروید.

6. آخرین روندها: با سوالاتی درباره جدیدترین پیشرفت‌ها و نوآوری‌ها در زمینه داده‌های بزرگ به‌روز باشید.

سوالات متداول (سؤالات متداول):

1. 4V های بیگ دیتا چیست؟

   • پاسخ: حجم (مقیاس داده)، سرعت (سرعت پردازش داده)، تنوع (اشکال مختلف داده) و صحت (عدم قطعیت داده).

2. Hadoop چه تفاوتی با پایگاه داده های سنتی دارد؟

   • پاسخ: Hadoop حجم زیادی از داده های بدون ساختار را کنترل می کند، قدرت پردازش بالایی را ارائه می دهد و تحمل خطا را ارائه می دهد، در حالی که پایگاه های داده سنتی برای داده های ساختاریافته و تراکنش های پیچیده مناسب تر هستند.

3. نقش Spark در Big Data چیست؟

   • پاسخ: Spark یک سیستم محاسباتی خوشه ای سریع و همه منظوره برای داده های بزرگ ارائه می دهد. این APIهای سطح بالا در جاوا، اسکالا، پایتون و R و یک موتور بهینه‌سازی شده ارائه می‌دهد که از نمودارهای اجرای عمومی پشتیبانی می‌کند.

4. آیا می توان داده های بزرگ را در یک پایگاه داده معمولی ذخیره کرد؟

   • پاسخ: پایگاه های داده معمولی می توانند داده های بزرگ را ذخیره کنند، اما برای مدیریت حجم، سرعت و تنوعی که Big Data به ارمغان می آورد بهینه نشده اند. پایگاه های داده NoSQL یا پلتفرم های Big Data مانند Hadoop برای این منظور مناسب تر هستند.

5. اهمیت یادگیری ماشین در داده های بزرگ چیست؟

   • پاسخ: یادگیری ماشینی در داده‌های بزرگ، کشف الگوها و بینش‌ها را از مجموعه داده‌های بزرگ امکان‌پذیر می‌کند، که منجر به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌شود.

6. چگونه GDPR بر تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تأثیر می گذارد؟

   • پاسخ: GDPR (مقررات عمومی حفاظت از داده ها) قوانین سختگیرانه ای را در مورد حفظ حریم خصوصی و مدیریت داده ها اعمال می کند و لازم است تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با هنجارهای حفاظت از داده و حریم خصوصی مطابقت داشته باشد.

7. دریاچه داده چیست؟

   • پاسخ: A Data Lake یک مخزن ذخیره سازی است که مقدار زیادی از داده های خام را در قالب اصلی خود نگهداری می کند تا زمانی که مورد نیاز باشد. برخلاف یک انبار داده با ساختار سلسله مراتبی، یک دریاچه داده از معماری مسطح استفاده می کند.

8. داده های بزرگ چگونه در مراقبت های بهداشتی استفاده می شود؟

   • پاسخ: در مراقبت‌های بهداشتی، داده‌های بزرگ برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، مراقبت از بیمار، پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی، و تحقیق در مورد الگوهای بیماری و نتایج درمان استفاده می‌شود.

9. چالش‌های مدیریت کلان داده چیست؟

   • پاسخ: چالش‌ها شامل کیفیت و دقت داده‌ها، یکپارچه‌سازی و پردازش داده‌ها، مدیریت حجم و سرعت، تضمین حریم خصوصی و امنیت، و استخراج بینش‌های عملی است.

10. آیا برای تجزیه و تحلیل کلان داده کدگذاری لازم است؟

    • پاسخ: اگرچه همیشه اجباری نیست، اما مهارت‌های کدنویسی (در زبان‌هایی مانند پایتون، جاوا یا اسکالا) برای دستکاری و تجزیه و تحلیل Big Data بسیار مفید است، به‌ویژه هنگام کار با چارچوب‌های پردازش کلان داده مانند Hadoop و Spark.

اکنون ثبت نام کنید و با اطمینان و تخصص در اقیانوس وسیع داده های بزرگ حرکت کنید. درک و مهارت های خود را با دوره جامع تمرین MCQ داده های بزرگ ما تغییر دهید!