探索大数据和人工智能
中国移动网络大学全员5G+通用知识《探索大数据与人工智能》题库答案
中国移动网络大学全员5G+通用知识《探索大数据与人工智能》题库答案一、单选题1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算?A. SparkB. StormC. HiveD. Flume2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是?A. 大数据分析的革命性方法出现B. 大数据与与云计算将深度融合C. 大数据一体机将陆续发布D. 大数据未来可能会被淘汰3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的?A.比尔·恩门B. 麦肯锡C. 扎克伯格D. 乔图斯4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用?A.精准广告B. 网络管理C. 网络优化D. 客服中心优化5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用?A.数据商业化B. 物流网络C. 企业运营D. 客户关系管理6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。
A.首席数据官B. 首席科学家C. 首席执行官D. 首席架构师7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?A.日志收集B. 消息系统C. 业务系统D.流式处理8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点?A.面向行B. 多版本C. 扩展性D. 稀疏性9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？A. 数量越多处理时间越长B. 数量越多处理时间越短C. 数量越小处理时间越短D. 没什么关系10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是A.Spark StreamingB. MllibC. GraphXD.SparkSQL11、Spark是在哪一年开源的?A.1980B. 2010C. 1990D. 200012、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?A结构化数据B. 非结构化数据C. 半结构化数据D. 全结构化数据13、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是?A.机器性能B. 语言歧义性C. 知识依赖D. 语境14、语音识别常用的应用有四个,下列不是常用应用的是?A.聊天B. 拨号C. 导航D. 设备控制15、以下哪种学习方法不属于人工智能算法?A.迁移学习B. 对抗学习C. 强化学习D.自由学习16、机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么?A.模型B. 表结构C. 结果D. 报表17、总体来说,人工智能发展的未来趋势是?A.上升B. 下降C. 不动D. 大幅度下降18、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做()A.九天B. OneNETC. 移娃D.大云19、以下数据单位从小到大排列的顺序是?A.GB、B、KBB. B、KB、MBC. KB、ZB、PBD.B、MB、KB20、以下数据单位换算错误的是?A.1KB=1024BB. 1GB=1024MBC. 1TB=1000GBD. 1MB=1024KB21、以下不是非结构化数据的项是?A.图片B. 音频C. 数据库二维表数据D. 视频22、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()?A.ReduceB. HashC. CleanD. Loading23、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,请问它的英文缩写是?A.AIB. BIC. ALD. AF24、下列选项中,哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架?A.KafkaB. TensorflowC. CaffeD.Torch25、BP神经网络的学习规则是?A.梯度上升法B.梯度下降法C. 梯度提升法D. 梯度曲线法26、语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一?A.语音合成B. 语音播放C. 语音识别D. 语义理解27、数据生态中,算法模型分为两代,那么第一代算法模型是?A.TezB. SparkC. PigD.MapReduce28、Spark是基于什么的迭代计算框架?它适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
探索大数据与人工智能 试题答案整理
（一）大数据基础大数据特征有几种目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段不是大数据的一部分是数据真实性具备哪两种特质电信行业的企业运营管理中，经营分析和市场监测中，我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为哪些种类EMC World是哪一年在拉斯维加斯著名的威尼斯人酒店开幕的随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小，老牌IT厂商在改变商业模式，向着什么靠拢下列选项中正确说明价值密度低的是？语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？IBM的深蓝在1997年的决定胜负的第六个回合中，用了多少步BP神经网络的学习规则是？下列选项中，哪项是分布式文件存储系统mareduce计算模型适用于哪种任务？Spark的Client端，在本地写为spark程序后，通过spark submit命令提交到什么地方执行？美国软件公司Splunk是第一家上市的大数据处理公司，它是在哪一年上市的？以下不是大数据特征的是？电信行业的客户关系管理中，客户生命周期管理包括几个阶段？2014年4月，世界经济论坛以世界经济论坛以人工智能经过60多年的螺旋上升式发展，在移动互联网、大数据下列选项中，不是自然语言处理的解决IBM的深蓝在1991年的决定胜负的第六个回合中在智能投顾领域，人工智能可以结合投资者目前主流研究仍然集中于弱人工智能发展阶段因为我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源语音识别常用的应用有四个下列选项中，人工智能的基础实现有？（二）人工智能下列选项中，不是人工智能的基础设施的是？卷积神经网络主要用于图像处理特征人工智能在医疗健康领域应用广泛，下列不是主要应用场景的是？目前主流研究仍然集中在弱人工智能发展阶段监督学习的回归方法包括（三）大数据技术介绍哪项是分布式文件存储系统？Mapreduce计算模型适用于哪种任务？RDD是由多个什么组成MapReduce本质上只是个简单模型，使用起来很是繁琐Hive是不适用于实时要求较高的应用场景正确描述Flume对数据源的支持的是？Spark是在哪一年开源的？Spark Streaming是什么软件栈中的流计算？HDFS在哪些场景中表现很差？通过地理位置信息可以分析除哪些信息？电信行业的企业运营管理中，经营分析和市场监测中，我们可以用过数据分析对业务人工智能在交通领域，有利的点是？人工智能可以做到的事情有下列选项中，哪项是可以用于数据采集的技术Spark适用于哪些场景今年，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法物流行业，利用大数据优化了什么，从而达到提高了物流效率正确说明价值密度低的是？大数据应用领域成就瞩目的有？2010年12月，工信部发布的物联网十二五规划上人工智能经过60多年的螺旋上升式发展不是人工智能的算法中的学习方法的是人工智能的技术方向一共有三种自然语言处理产生的对话系统，对企业有哪些好处HDFS的备份机制，默认会生成几种备份？不是Flume的特点的是？MPP是由许多松耦合的处理单元组成的Kafak最主要有三个概念HDFS适用于哪些场景？不是用于数据存储的技术是哪一个大数据的数据来源于方方面面，下列不可以哪些不是电信行业的市场于精准营销包含的方向？电信行业的精准营销中，个性化推荐基于2010年12月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? OA. 数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短OC. 数星越小处理时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?()A.日志收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式处理美国软件公司Splunk是第一家上市的大数据处理公司以下不是非结构化数据的项是？下列选项中正确说明价值密度低的是大数据应用领域成就瞩目的有？电信行业的精准营销中人工智能经过60多年的螺旋上升式发展总体来说，人工智能发展的未来趋势是？阿尔法狗是第一个击败人类职位围棋选手人工智能按照发展层级划分可以分为哪几层？在智能投顾领域HDFS的Block块的默认大小是多大？哪像是分布式文件存储系统大数据生态中HBase是在Hadoop之上构建的开源分布式结构化数据存储系统HDFS在哪些场景中表现很差？1、大数据特征有几种(不包括IBM提出的新特征) ?OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.探索O B.应用OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据的-部分的是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具备哪两种特质?V A. 准确性口B. 不确定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业的企业运营:理中。
人工智能与大数据的关系
人工智能与大数据的关系人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够展现出智能的学科，而大数据（Big Data）则指的是规模庞大、高维度和不断快速增长的数据集合。
人工智能和大数据在当今互联网时代密不可分，二者之间相辅相成，共同推动着科技的发展和社会的进步。
首先，大数据为人工智能提供了强大的支持和基础。
人工智能技术的发展需要大量的数据作为输入，而大数据的产生和积累正满足了这一需求。
大数据中蕴含着海量的信息，通过对这些信息的采集、存储、处理和分析，可以为人工智能算法提供充足的训练和学习材料。
例如，在人工智能领域中，机器学习（Machine Learning）是一种重要的技术手段，它需要借助大数据集进行模型的训练和参数的优化。
只有通过充足的数据源，人工智能才能够获得更准确、更智能的预测和决策能力。
其次，人工智能为大数据的分析和应用提供了高效的解决方案。
大数据中蕴含着丰富的信息和价值，但如何从海量数据中提取有用的知识和洞见，是一个具有挑战性的任务。
人工智能通过建立智能化的算法模型和系统，可以对大数据进行深度学习和智能分析。
例如，利用人工智能技术，可以通过对大数据中的模式和趋势进行挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和关联关系。
这种智能化的数据分析和应用，可以帮助企业和组织做出更加准确、更加智能的决策，提高经济效益和社会效益。
此外，人工智能和大数据的结合还促进了科技创新和产业发展。
人工智能的应用涉及到诸多领域，包括金融、医疗、交通、城市管理等。
而这些领域的发展往往需要大量的数据支撑和智能化的分析处理。
人工智能技术和大数据的结合，不仅可以提供更好的服务和体验，还可以推动相关产业的创新和升级。
例如，在金融领域，人工智能可以利用大数据对风险进行预测和管理，提高金融机构的运作效率和风险控制能力。
在医疗领域，人工智能和大数据的结合可以为医生提供更准确的诊断和治疗方案，提高疾病的预防和治疗效果。
人工智能与大数据的深度学习关系
人工智能与大数据的深度学习关系随着科技的不断发展，人工智能和大数据成为了当今社会中备受关注的热门话题。
人工智能以其强大的计算能力和自动学习的能力，加之大数据的支持，正在引领着一场技术革命。
本文将探讨人工智能与大数据的深度学习关系，分析人工智能在大数据中的应用以及大数据在人工智能中的作用。
一、人工智能与大数据的关系人工智能是指通过计算机模拟人类的智能行为和思维过程，使机器能够像人一样感知、思考和决策的技术。
而大数据则是指规模庞大、复杂多样的数据集合。
人工智能和大数据的关系密不可分，互为促进和支持。
首先，大数据为人工智能的发展提供了必要的数据基础。
人工智能系统需要学习和训练大量的数据才能提升其准确性和智能化程度。
大数据的产生和积累为人工智能提供了海量的原始数据，使其有更多的信息来源来进行学习和模拟人类的智能行为。
其次，人工智能实现了对大数据的深度学习和分析。
人工智能算法能够处理和分析大数据集合中的庞大信息量，发现数据背后的规律和模式。
通过机器学习、神经网络等技术，人工智能能够从大数据中提取有用的信息，为决策和预测提供支持。
总之，人工智能和大数据相辅相成，彼此之间相互促进，使得科技的发展更加迅猛。
接下来，我们将具体分析人工智能在大数据中的应用和大数据对人工智能的影响。
二、人工智能在大数据中的应用1. 数据挖掘与分析人工智能技术在大数据中扮演着重要的角色。
通过数据挖掘和分析，人工智能能够发现数据中的隐藏模式和规律，揭示数据背后的价值。
例如，在电子商务中，通过人工智能对大数据的挖掘，可以对用户行为进行分析，提供个性化的推荐和定制服务。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能领域中的重要应用之一。
通过对大数据中的文本进行分析和处理，人工智能可以实现文本的自动翻译、语义理解、情感分析等功能。
这对于海量的社交媒体数据和互联网文本数据的应用具有重要意义。
3. 图像和视频识别人工智能在图像和视频识别领域的应用也越来越广泛。
人工智能与大数据的深度融合
人工智能与大数据的深度融合当前社会中，人工智能和大数据已经成为促进科技发展和社会进步的重要驱动力。
人工智能以其强大的计算能力和智能决策能力，被广泛应用于各个领域，大数据则提供了海量的信息和数据资源，为人工智能的学习和应用提供了强有力的支持。
本文将探讨人工智能与大数据的深度融合，并就其在各行各业的应用进行分析。
一、人工智能和大数据的关系人工智能是一门关注模拟人类智能的研究领域，旨在开发出能够模拟人类智能并具备类似人类思维能力的计算机系统。
而大数据则是指在高速网络环境下产生的数据规模巨大的数据集合。
人工智能与大数据的关系可简单描述为：人工智能离不开大数据，大数据离不开人工智能。
人工智能需要大数据来进行学习和训练，而大数据则为人工智能提供了数据来源和支撑。
二、人工智能与大数据的深度融合在实际应用中体现为：通过人工智能的技术手段对海量、高维、多源的数据进行处理和分析，从而挖掘出有价值的信息和知识。
具体而言，深度融合主要包括以下几个方面。
1. 数据采集与处理在大数据时代，数据的采集和处理是人工智能与大数据融合的第一步。
通过传感器、网络爬虫等手段，实时获取各类结构化和非结构化的数据，然后对这些数据进行去重、清洗和规范化处理，使其符合人工智能的需求。
同时，借助人工智能技术，可以对数据进行分类、聚类、过滤、推理等操作，提取出有用的信息。
2. 数据挖掘与分析人工智能技术可以对大数据进行深度挖掘和分析，从中发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
通过机器学习、深度学习等技术，人工智能可以实现对大量数据的分析和建模，预测未来的发展趋势，为决策提供科学依据。
例如，在金融领域中，人工智能可以通过分析大数据提供的信息，识别金融风险，预防金融危机的发生。
3. 智能决策与优化借助人工智能和大数据的深度融合，可以实现更加智能、高效的决策和优化。
通过机器学习等技术，建立模型和算法，对数据进行分析和学习，使系统能够根据数据自动做出决策和优化。
人工智能与大数据的结合
人工智能与大数据的结合近年来，人工智能（AI）和大数据技术迅速发展，引起了广泛的关注和应用。
人工智能作为一项利用计算机技术模拟人的智能行为的研究领域，与大数据技术的结合为各行各业带来了巨大的变革和创新。
本文将探讨人工智能与大数据的结合，以及其在不同领域的应用。
一、人工智能与大数据的概念和特点人工智能，简称AI（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学。
而大数据则是指规模庞大、复杂多样的数据集合，以及利用大数据进行分析和挖掘的技术和方法。
人工智能和大数据的结合，主要基于大数据的规模优势和人工智能的智能化处理能力，实现对大数据的高效分析、处理和应用。
人工智能和大数据的结合具有以下特点：1. 数据驱动：人工智能的学习和决策过程依赖于大数据的输入和反馈，通过分析和挖掘大数据中的模式和规律，从而实现智能化的决策和行为。
2. 实时性：大数据的快速生成和传输对人工智能算法的实时处理能力提出了更高的要求，AI需要能够及时响应大数据的变化和需求。
3. 自动化：人工智能的决策和行为能够自动化地应对大数据的处理和应用，节省人力成本，提高效率和准确性。
二、人工智能与大数据的应用领域1. 金融业：人工智能结合大数据可以用于金融风险评估、智能投资、高频交易等方面。
通过对大数据的分析和挖掘，结合人工智能的模型和算法，可以提高金融业的风险控制能力和决策效率。
2. 医疗健康：人工智能结合大数据在医疗健康领域具有广阔的应用前景。
例如，利用大数据分析患者的病历、病情和治疗效果，预测疾病发展趋势和患者的治疗反应，辅助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
3. 零售业：人工智能结合大数据可以为零售业提供更好的商品推荐、个性化营销等服务。
通过对顾客购买行为和偏好的分析，结合人工智能的推荐算法，可以为顾客提供更符合其兴趣和需求的商品和服务。
4. 城市管理：人工智能结合大数据可以用于城市交通、环境监测、智能安防等方面。
大数据和人工智能的关系
大数据和人工智能的关系
大数据和人工智能是密切相关的两个领域。
大数据指的是海量、高增长率和多样化的数据，可以来自各种不同的来源，如社交媒体、传感器、互联网、电子商务等。
而人工智能则是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟或增强人类的智能。
大数据和人工智能的关系主要表现在以下几个方面：
1.数据驱动的人工智能：大数据为人工智能提供了丰富的训练数据，
使得人工智能算法可以不断地学习和改进。
例如，在机器学习中，算法需要大量的数据来训练模型，以便在新数据中做出准确的预测。
2.人工智能加速大数据分析：人工智能技术可以帮助快速处理和分
析大数据，提取有价值的信息。
例如，自然语言处理技术可以帮助快速分析社交媒体上的海量文本数据，提取关键信息。
3.人工智能和大数据共同驱动业务创新：通过将人工智能和大数据
结合起来，可以创造出新的商业模式和创新应用。
例如，商家和企业可以利用大数据和AI对海量数据挖掘、运用，估算新一波生产方向和消费者购买能力等因素；对用户数据进行智能化、人性化分析，得出每个用户的后期需求，帮助用户节省查询时间。
4.大数据技术为人工智能提供强大的存储能力和计算能力：在大数
据时代，面对海量的数据，传统的单机存储和单机算法都已经无能为力，建立在集群技术之上的大数据技术（主要是分布式存储
和分布式计算），可以为人工智能提供强大的存储能力和计算能力。
总的来说，大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展，因为数据是人工智能技术的三大基础之一（另两个基础是算法和算力）。
如需了解更多信息，建议查阅相关书籍或咨询人工智能专业人士。
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。
A首席数据官B.首席科学家C.首席执行官D.首席架构师2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()?A. ReduceB.HashC. CleanD. Loading3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是A. SparkSQLB.MllibC.GraphXD. Spark Streaming4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?A数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短C.数量越小处理时间越短D.没什么关系5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?A.日志收集B.消息系统C.业务系统D.流式处理6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是A.结构化数据B.非结构化数据C.半结构化数据D.全结构化数据7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是?A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是A.机器性能B.语言歧义性C.知识依赖D.语境9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。
请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?A.给定标签B.离散C.分类D.回归10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做()A.九天B. OneNETC.移娃D.大云11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是?A.描述数据的存储位置等属性B.存储数据C.调度数据D.12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的?A大数据技术B.互联网技术C.游戏技术D.影像技术13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢?A.闭源B.开源C.独立D.封闭14、以下不是非结构化数据的项是?A.图片B.音频C.数据库二维表数据D.视频15、以下数据单位换算错误的是?A.1KB=1024BB. 1GB=1024MBC.1TB=1000GBD. 1MB=1024KB16、下列选项中,不是Flume的特点的是?A.可靠性B.集中式架构C.可扩展性D.可管理性17、BP神经网络模型拓扑结构不包括A.输入层B.隐层C.翰出层D.显层18、以下哪个不是语音识别的范畴?A.语音听写B.语音台成C.语音转写D.语音唤醒19、以下哪个场景可以称为大数据场景?A.故宫游客人B.故宫门票收入C.美团APP的定位信息D.文章内容20、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的?A.比尔恩门B.麦肯锡C.扎克伯格D.乔图斯21、下列选项中,哪项是分布式文件存储系统?A.HDFSB. FlumeC. KafkaD. Zookeeper22、下列选项中,正确描述Flume对数据源的支持的是A.只能使用HDFS数据源B.可以配置数据源C.不能使用文件系统D.不能使用目录方式23、机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么?A.模型B.表结构C.结果D.报表24、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习25、语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一?A.语音合成B.语音播放C.语音识别D.语义理解26、今年,大数据分析将出现革命性的新方法,从前的很多算法和基础理论可能会产生理论級别的突破。
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ABCD1、 IBM提出的大数据5V特征包括（）、更快(Velocity)、更多(Variety)、更值钱(Value)和更真实（Veracity）BA.更有效B.更大（Volume）C.更充分D.更直观2、 2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。
AA.首席数据官B.首席科学家C.首席执行官D.首席架构师3、电信行业的客户关系管理中，客户生命周期管理包括几个阶段？CA.1B.3C.5D.71、电信行业的精准营销中，个性化推荐基于什么为客户提供定制化的服务？ACDA.客户画像B.客户性格C.客户终端D.客户行为习惯2、通过地理位置信息可以分析出哪些信息？BCA.颜值B.家庭住址C.工作地址D.体重1、人工智能经过60多年的螺旋上升式发展，在移动互联网、大数据、传感网络、半导体技术等技术飞速发展的引领下，新一代人工智能呈现出“深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主智能的新特点”，请问新一代人工智能主要是基于什么的？AA.大数据基础B.运算效率C.设备降价D.人员广泛2、语音识别的技术框架阶段顺序是？BA.训练、编码、解码B.编码、训练、解码C.解码、训练、编码D.训练、解码、编码3、语音识别常用的应用有四个，下列不是常用应用的是？AA.聊天B.拨号C.导航D.设备控制1、人工智能在处理视频内容时有着天然的优势，请问是哪些方面的天然优势？ABA.特征提取B.内容理解C.计算大小D.计算分辨率2、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得哪些知识？ABCA.计算机知识B.心理学C.哲学D.文学1、 YARN的工作流程分为几个步骤？BA.5B.8C.10D.112、大数据的数据源来源复杂，其中就有关系型数据库，那么哪项技术简化了关系型数据库到HDFS的转换呢？BA.KafkaB.SqoopC.StormD.YARN3、 Spark Streaming是什么软件栈中的流计算？AA.SparkB.StormC.HadoopD.Flume1、 HDFS在哪些场景中表现很差？ABCA.大量小文件B.随机读取C.修改文件D.存储和管理PB级别数据2、在数据清洗的过程中，总共可以归为几个阶段，它们分别是？BCDA.数据加工B.数据质量检查C.数据校对D.数据标准化1、电信行业的客户关系管理中，客服中心优化可以实现严重问题及时预警，请问是用的什么技术实现的？AA.大数据技术B.互联网技术C.游戏技术D.影像技术2、以下哪个不属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用？BA.精准广告B.网络管理C.营销洞察D.大数据检测和决策3、以下数据量可以称为大数据的是？CA.100MBB.100KBC.100PBD.100MB1、大数据可以被应用到的行业有？ABCDA.电信B.工业C.政府D.金融2、以下应用使用了你的地理位置信息的是？ABA.滴滴B.百度地图C.wordD.excel1、语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？BA.语音合成B.语音播放C.语音识别D.语义理解2、人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？AA.图片识别B.语音识别C.自动驾驶D.消费金融3、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？BA.KafkaB.TensorflowC.CaffeD.Torch1、自然语言处理需要解决的难点有哪些?ABCDA.语言歧义性B.语言鲁棒性C.知识依赖D.语境2、使用有监督学习的问题可以被分为哪两类？ADA.回归问题B.抽样问题C.聚类问题D.分类问题1、数据采集的基本步骤（ETL）中不包括哪项？DA.抽取转换B.加载C.计算D.2、下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？AA.HDFSB.FlumeC.KafkaD.Zookeeper3、 MPP是指？AA.大规模并行处理系统B.受限的分布式计算模型C.集群计算资源管理框架D.分布式计算编程框架1、在数据清洗的过程中，总共可以归为三个阶段，它们分别是？BCDA.数据加工B.数据质量检查C.数据校对D.数据标准化2、关于RDD，说法正确的两项是？CDA.RDD 不能由多个分区（partition）组成B.弹性、集中式内存集C.RDD能生成childrenRDDD.是一个容错的、并行的数据结构1、电信行业的客户关系管理中，客服中心优化可以实现严重问题及时预警，请问是用的什么技术实现的？AA.大数据技术B.互联网技术C.游戏技术D.影像技术2、以下数据量可以称为大数据的是？CA.100MBB.100KBC.100PBD.100MB3、最初的大数据概念还比较模糊，只是隐约的知道像个性化推荐、搜索引擎之类的处理需要大量数据，那么在搜索引擎方面，谁是世界上最大的厂商？AA.谷歌B.百度C.360D.bing1、 2010年12月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了哪些大数据的重要组成技术？ABCA.海量数据存储B.数据挖掘C.图像视频智能分析D.python2、世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告（第13版）》，通过该报告，各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有重大意义？ABCDA.推动经济发展B.改善公共服务C.增进人民福祉D.保障国家安全1、下列选项中，不是人工智能的基础设施的是？DA.CPU服务器B.GPU服务器C.专用芯片D.游戏显卡2、 Alpha Go是第一个击败人类职业（）选手的人工智能程序。
BA.国际象棋B.围棋C.中国象棋D.五子棋3、 IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。
BA.AlphaGoB.深蓝C.图灵机模型D.深度学习机器人1、人工智能可以做到的事情有：ABCDA.图片识别B.语音识别C.自动驾驶D.消费金融2、以下用到语音识别技术的应用包括：ABCA.苹果手机SiriB.微信C.百度地图D.word1、下列选项中，不是Flume的特点的是？BA.可靠性B.集中式架构C.可扩展性D.可管理性2、 Spark是在哪一年开源的？BA.1980B.2010C.1990D.20003、 Spark Streaming是什么软件栈中的流计算？AA.SparkB.StormC.HiveD.Flume1、 Kafak的总体数据流有三个关键角色，它们分别是？ACDA.ProducerB.MessageC.ClusterD.Consumer2、 HDFS适用于什么样的应用场景？ABCA.存储和管理PB级别的数据B.处理非结构化数据C.注重数据处理的吞吐量D.大量小文件1、以下不是大数据特征的是？CA.数据体量大B.数据种类多C.价值密度高D.处理速度快2、以下不是非结构化数据的项是？CA.图片B.音频C.数据库二维表数据D.视频3、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？DA.结构化数据B.非结构化数据C.半结构化数据D.全结构化数据1、电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？BCA.基础设施建设的优化B.网络速度的优化C.并发性的优化D.网络运营管理及优化2、以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ABCDA.网络管理和优化B.数据商业化C.客户关系管理D.企业运营管理1、下列选项中，不是人工智能的基础设施的是？DA.CPU服务器B.GPU服务器C.专用芯片D.游戏显卡2、 IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。
BA.AlphaGoB.深蓝C.图灵机模型D.深度学习机器人3、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？AA.AIB.BIC.ALD.AF1、人工智能按照发展层级划分可以分为哪三层？ABCA.计算智能B.感知智能C.认知智能D.人工智能2、自然语言处理需要解决的难点有哪些?ABCDA.语言歧义性B.语言鲁棒性C.知识依赖D.语境1、在HDFS中存在NameNode、DataNode、Client，而NameNode是管理者，DataNode是文件存储者，那么Client是什么呢？BA.连接器B.客户端C.接口提供者D.数据采集2、在Spark的软件栈中，用于流计算的是?CA.GraphXB.MllibC.Spark StreamingD.SparkSQL3、 mapreduce计算模型适用于哪种任务？CA.多线程处理B.有关联的行处理C.批处理D.实时数据变化处理1、那么下列哪些技术适合流处理？ABA.Spark StreamingB.StormC.HbaseD.MapReduce2、 Flume采用了三层架构，每一层均可以水平扩展，它们分别是？ABCA.agentB.collectorC.storageD.source1、 Hadoop是（）年诞生的？CA.1985-1985B.1995-1996C.2005-2006D.2015-2016待检查D2、下列选项中，不是用于数据存储的技术是哪一个？A.MongoDBB.MySQLC.HDFSD.Java3、以下数据单位换算错误的是？CA.1KB=1024BB.1GB=1024MBC.1TB=1000GBD.1MB=1024KB1、通过地理位置信息可以分析出哪些信息？BCA.颜值B.家庭住址C.工作地址D.体重2、以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ABCDA.网络管理和优化B.数据商业化C.客户关系管理D.企业运营管理2、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？AA.判别样本B.计算样本C.统计样本D.生成样本3、中国移动研发了智能客服问答机器人（），使业务流程自动化，更加智能的回答用户解决业务咨询、业务办理、流量查询等问题。
DA.精灵B.阿尔法蛋C.小度D.移娃1、 BP神经网络模型拓扑结构包括（）、（）和输出层(output layer)。
ABA.输入层（input）B.隐层(hidden layer)C.卷积层(convolutional layer)D.池化层(pooling layer)2、以下用到语音识别技术的应用包括：ABCA.苹果手机SiriB.微信C.百度地图D.word2、 Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（）BA.MapB.storageC.ShuffleD.Hash3、 HBASE的特点不包括？DA.面向列B.稀疏性C.多版本D. 低可靠性2、那么下列哪些技术适合流处理？ABA.Spark StreamingB.StormC.HbaseD.MapReduce欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。