笔试题_数据科学_20190909
大学生笔试题目及答案

大学生笔试题目及答案一、单项选择题(每题2分,共10分)1. 计算机科学中,用于表示数据的最小单位是:A. 字节B. 位C. 字D. 段答案:B2. 以下哪个选项是联合国的官方语言之一?A. 英语B. 法语C. 德语D. 所有选项答案:D3. 经济学中,市场失灵的主要原因包括:A. 垄断B. 外部性C. 公共品D. 所有选项答案:D4. 以下哪个是著名的科学理论?A. 牛顿运动定律B. 相对论C. 量子力学D. 所有选项答案:D5. 以下哪个是中国的传统节日?A. 春节B. 端午节C. 中秋节D. 所有选项答案:D二、多项选择题(每题3分,共15分)1. 以下哪些是计算机硬件的组成部分?A. 中央处理器(CPU)B. 显卡C. 内存D. 操作系统答案:A, B, C2. 以下哪些是联合国的五个常任理事国?A. 中国B. 法国C. 俄罗斯D. 美国答案:A, B, C, D3. 以下哪些是经济学中的市场结构?A. 完全竞争B. 垄断竞争C. 寡头垄断D. 完全垄断答案:A, B, C, D4. 以下哪些是著名的科学理论?A. 牛顿运动定律B. 相对论C. 量子力学D. 进化论答案:A, B, C, D5. 以下哪些是中国的传统节日?A. 春节B. 端午节C. 中秋节D. 重阳节答案:A, B, C, D三、简答题(每题5分,共20分)1. 请简述计算机操作系统的主要功能。
答案:计算机操作系统的主要功能包括管理计算机硬件资源,提供用户界面,以及运行应用程序。
2. 联合国的宗旨是什么?答案:联合国的宗旨是维护国际和平与安全,促进国际合作,解决国际问题。
3. 经济学中的“市场失灵”通常指什么?答案:经济学中的“市场失灵”通常指的是市场机制无法有效分配资源,导致资源配置效率低下或不公平分配的情况。
4. 请列举至少三种常见的计算机病毒及其传播方式。
答案:常见的计算机病毒包括蠕虫病毒、木马病毒和勒索软件。
它们通常通过电子邮件附件、恶意软件下载或网络钓鱼等方式传播。
大数据笔试题及答案

大数据笔试题及答案大数据技术的兴起和发展已经成为当今世界的热点话题。
随着人们对数据的需求和对数据分析的重视,大数据相关岗位的需求也日益增加。
因此,在求职和升职过程中,大数据笔试已成为各大公司选拔人才的重要环节。
本文将介绍几道常见的大数据笔试题目,并提供答案供参考。
题目一:请解释什么是大数据?并列举大数据的特点。
答案:大数据是指庞大且复杂的数据集合,无法使用传统的数据管理和分析方法进行处理。
大数据的特点包括以下几点:1. 大量性:大数据通常以TB、PB甚至EB为单位衡量,数据量巨大。
2. 高速性:大数据的产生速度非常快,需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
3. 多样性:大数据来源多样,可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。
4. 核心价值:大数据蕴含着重要的商业价值和创新机会,可以为企业决策和业务发展提供有力支持。
题目二:请简述Hadoop的原理和应用场景。
答案:Hadoop是一种分布式计算框架,基于Google的MapReduce和Google文件系统的研究成果。
其核心是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。
Hadoop的原理是将一个大任务划分为多个小任务,分布式地在多台计算机上进行计算。
MapReduce将计算任务分为Map阶段和Reduce阶段,通过将数据分片并在多个节点上并行计算,提高了计算效率。
Hadoop的应用场景包括大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。
它可以处理海量的数据,并通过分布式处理提高了数据的处理速度和计算效率。
题目三:请简述Spark的特点和优势。
答案:Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。
其特点和优势如下:1. 快速:Spark使用内存计算,相比传统的基于磁盘的计算框架,速度更快。
同时,Spark还支持迭代计算和交互式查询,适用于需要实时计算的场景。
2. 通用:Spark提供了丰富的API,支持多种编程语言(如Java、Scala、Python等),可以处理大部分数据处理和分析需求。
数据科学基础考试题(附含答案)

数据科学基础考试题(附含答案)一、选择题1. 数据科学的定义是什么?- A. 利用计算机科学和统计学的方法,从数据中提取有价值的信息。
- B. 研究数据在自然科学和社会科学中的应用。
- C. 通过数据分析和建模来解决问题。
- D. 对大量数据进行收集和存储的过程。
答案:A2. 下列哪个不是数据科学的常用编程语言?- A. Python- B. R- C. Java- D. Perl答案:C3. 数据可视化的主要目的是什么?- A. 通过图形展示数据,使其更易于理解和解释。
- B. 通过数据模型预测未来趋势。
- C. 对数据进行聚类和分类。
- D. 进行数据的清洗和预处理。
答案:A4. 机器研究是数据科学的一个重要分支,它的主要目标是什么?- A. 利用统计学方法分析数据的变化趋势。
- B. 利用计算机算法让机器具备研究和适应能力。
- C. 对数据进行可视化展示。
- D. 对数据集进行分类和聚类。
答案:B5. 下面哪个不是数据科学中常用的统计方法?- A. 平均值- B. 方差- C. 标准差- D. 回归分析答案:D二、填空题1. 在数据科学中,EDA是指探索性数据分析的缩写。
探索性数据分析的缩写。
2. 数据清洗是指对数据进行预处理和去除错误、冗余或不完整的部分的过程。
对数据进行预处理和去除错误、冗余或不完整的部分的过程。
3. 在机器研究中,监督研究是指通过已有的标记数据来训练模型,以便对新的未知数据进行预测或分类。
通过已有的标记数据来训练模型,以便对新的未知数据进行预测或分类。
4. 在数据科学中,特征工程是指通过选择、构建、转换和提取合适的特征,以改善机器研究模型的性能。
通过选择、构建、转换和提取合适的特征,以改善机器学习模型的性能。
5. 在数据科学中,ROC曲线用于评估二分类模型的性能和选择合适的分类阈值。
评估二分类模型的性能和选择合适的分类阈值。
三、简答题1. 解释什么是过拟合(overfitting)?如何解决过拟合问题?- 减少特征数量或进行特征选择。
电子学会数据科学等级考试一级真题(一)及答案

电子学会数据科学等级考试一级真题(一)及答案一、选择题1. 数据科学的核心任务是什么?- A. 数据清洗和整理- B. 数据建模和分析- C. 数据可视化和报告- D. 数据存储和管理答案:B. 数据建模和分析2. 下列哪项属于数据科学的常用工具?- A. Excel- B. Photoshop- C. AutoCAD- D. PowerPoint答案:A. Excel3. 数据探索性分析的目的是什么?- A. 获取初始数据集- B. 处理缺失数据- C. 寻找数据之间的模式和关联- D. 进行数据特征提取答案:C. 寻找数据之间的模式和关联4. 下面哪项不属于机器研究的基本算法?- A. 回归- B. 聚类- C. 决策树- D. 线性回归答案:D. 线性回归5. 数据科学项目的生命周期包含以下哪些阶段?- A. 数据采集、数据探索、模型评估、结果报告- B. 项目规划、数据准备、模型训练、模型部署- C. 定义问题、收集数据、数据处理、结果分析- D. 环境准备、特征工程、模型优化、模型验证答案:B. 项目规划、数据准备、模型训练、模型部署二、简答题1. 数据清洗和整理在数据科学中的重要性是什么?答案:数据清洗和整理是数据科学的重要步骤之一。
通过数据清洗和整理,可以去除数据中的噪音和错误,修复缺失数据,并对数据进行转换和标准化。
这样可以确保数据的质量和完整性,为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。
2. 数据探索性分析的主要目标是什么?答案:数据探索性分析的主要目标是通过可视化和统计方法来寻找数据之间的模式和关联。
通过对数据进行探索,可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势,为进一步的数据分析和建模提供指导,并提供决策支持的依据。
3. 什么是机器研究中的监督研究和无监督研究?4. 数据科学项目的生命周期包含哪些阶段?答案:数据科学项目的生命周期包含项目规划、数据准备、模型训练和模型部署这四个主要阶段。
数据科学导论考试试题

数据科学导论考试试题一、选择题(每题 3 分,共 30 分)1、以下哪项不是数据科学的主要研究内容?()A 数据预处理B 数据可视化C 数据库管理D 数学建模2、数据清洗的主要目的是()A 去除重复数据B 处理缺失值C 纠正错误数据D 以上都是3、在数据分析中,箱线图主要用于()A 展示数据的分布情况B 比较不同组数据的均值C 观察数据的趋势D 检测异常值4、以下哪种数据结构适合用于快速查找元素?()A 链表B 栈C 队列D 二叉搜索树5、聚类分析属于()A 有监督学习B 无监督学习C 强化学习D 半监督学习6、决策树算法在数据挖掘中用于()A 分类B 回归C 聚类D 关联规则挖掘7、以下哪项不是数据仓库的特点?()A 面向主题B 集成性C 易变性D 时变性8、数据挖掘中的关联规则挖掘,常用的算法是()A Apriori 算法B KMeans 算法C C45 算法D ID3 算法9、以下关于数据隐私保护的方法,错误的是()A 数据加密B 数据匿名化C 数据共享D 差分隐私10、数据科学项目中,最重要的步骤之一是()A 数据收集B 模型选择C 模型评估D 问题定义二、填空题(每题 3 分,共 30 分)1、数据的质量可以从_____、完整性、一致性、准确性和时效性等方面进行评估。
2、常见的数据分析方法包括描述性分析、_____分析和预测性分析。
3、数据预处理中的特征工程包括特征提取、_____和特征选择。
4、机器学习中的监督学习任务包括分类和_____。
5、数据库中的关系模型通过_____、行和列来组织数据。
6、数据可视化的原则包括准确性、_____和简洁性。
7、大数据的特点通常被概括为 5V,即 Volume(大量)、Velocity (高速)、Variety(多样)、Value(价值)和_____。
8、朴素贝叶斯分类器基于_____假设。
9、在数据挖掘中,分类算法的性能评估指标通常包括准确率、_____和 F1 值等。
数据科学初级认证(数据分析)试题及答案

数据科学初级认证(数据分析)试题及答案试题一题目:请列举至少三种常用的数据类型。
答案:1. 数字型数据类型,例如整数和浮点数。
2. 字符型数据类型,例如字符串和字符。
3. 布尔型数据类型,例如True和False。
试题二题目:什么是数据清洗?答案:数据清洗是指在数据分析过程中,对原始数据进行处理和整理的过程。
它包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等操作,以确保数据的准确性和可靠性。
试题三题目:请说明数据探索分析的步骤。
答案:数据探索分析的步骤包括以下几个阶段:1. 数据获取:从各种来源获取数据,包括文件、数据库等。
2. 数据清洗:对原始数据进行清洗和整理。
3. 数据探索:使用统计方法和可视化工具对数据进行探索,发现数据的特征和规律。
4. 数据分析:基于数据的特征和规律,进行数据分析和模型构建。
5. 结果呈现:将分析结果以可视化方式展示,并进行解释和讨论。
试题四题目:请解释什么是回归模型。
答案:回归模型是一种用于建模和预测的统计方法。
它通过建立一个描述自变量与因变量之间关系的函数模型,来预测因变量的值。
回归模型可以用于分析连续型因变量与自变量之间的关系,并进行预测和推断分析。
试题五题目:什么是数据可视化?答案:数据可视化是指使用图表、图形和可视化工具,将数据转化为可视形式展示的过程。
通过数据可视化,人们可以更直观地理解数据、发现数据的关联性和趋势,并进行更深入的数据分析和决策。
以上为数据科学初级认证(数据分析)试题及答案。
希望对您有帮助!。
数据科学与大数据技术考试试题及答案

数据科学与大数据技术考试试题及答案一、单选题1. 在数据科学中,什么是数据清洗的目标?A. 提高数据质量B. 提高数据存储效率C. 提高数据处理速度D. 提高数据可视化效果答案:A2. 大数据技术中常用的分布式计算框架是:A. TensorFlowB. HadoopC. PythonD. R答案:B3. 在机器学习中,过拟合指的是什么现象?A. 训练误差小,测试误差也小B. 训练误差大,测试误差也大C. 训练误差小,测试误差大D. 训练误差大,测试误差小答案:C4. 在大数据处理中,常用的数据存储方式是:A. 关系型数据库B. 文件系统C. NoSQL数据库D. 内存数据库答案:C5. 数据挖掘的主要任务是:A. 数据清洗B. 数据预处理C. 模型构建D. 特征选择答案:C二、多选题1. 下列哪些算法可以用于数据降维?A. 主成分分析(PCA)B. 线性回归C. 随机森林D. K均值聚类答案:A、C2. 大数据的特点包括:A. 数据量大B. 数据类型多样C. 数据处理速度快D. 数据密度高答案:A、B、C3. 数据科学中常用到的编程语言有:A. PythonB. JavaC. C++D. MATLAB答案:A、B、D4. 下列哪些技术可用于大数据存储?A. HDFSB. RedisC. MySQLD. MongoDB答案:A、B、D5. 数据可视化的主要目的是:A. 呈现数据的结构和关系B. 发现数据中的异常和趋势C. 提升数据处理速度D. 挖掘数据潜在价值答案:A、B、D三、简答题1. 请简要介绍数据科学的研究内容和应用领域。
答:数据科学是一门跨学科的科学领域,研究包括数据的获取、处理、分析和应用等方面。
数据科学的应用领域非常广泛,包括但不限于商业、金融、医疗、社交媒体等领域。
通过对大量数据的分析和挖掘,数据科学可以帮助人们做出更准确的决策,提供更好的产品和服务。
2. 请简述大数据技术的基本原理和主要应用。
数据科学复习题

数据科学复习题数据科学作为一门交叉学科,涵盖了统计学、计算机科学和领域知识。
作为一个数据科学家,掌握并应用数据科学的方法和技术是至关重要的。
本文将提供一些数据科学的复习题,帮助读者巩固知识和提升技能。
1. 数据收集与处理:a. 数据收集的常见方法有哪些?请简要描述每种方法的优点和局限性。
b. 数据清洗是数据科学中的一项重要任务,它指的是什么?数据清洗的步骤有哪些?c. 请解释数据采样的概念及其在数据科学中的作用。
2. 数据探索与可视化:a. 数据探索的目的是什么?请列举几种常见的数据探索方法。
b. 如何使用图表和可视化工具帮助数据探索和分析?请给出几个例子。
c. 数据可视化为什么重要?它有哪些优势和挑战?3. 统计分析与机器学习:a. 什么是统计分析?统计分析在数据科学中的应用有哪些?b. 什么是机器学习?请解释监督学习和无监督学习的区别,并给出它们在数据科学中的应用示例。
c. 解释交叉验证的概念及其在机器学习中的作用。
4. 数据模型和预测:a. 对于一个给定的数据集,如何选择最适合的预测模型?请介绍几种常见的预测模型。
b. 什么是回归分析?它在数据科学中的作用是什么?c. 什么是分类问题?请解释决策树的概念,并给出它在分类问题中的应用示例。
5. 数据科学的伦理与隐私:a. 为什么数据科学家需要关注伦理和隐私问题?请举例说明可能涉及到的伦理和隐私问题。
b. 数据科学中可能出现的偏见和不公平性有哪些?如何解决这些问题?c. 数据隐私保护有哪些方法和技术?请简要描述它们的原理和应用。
通过回答以上复习题,读者可以对数据科学的各个方面有更深入的理解和掌握。
数据收集和处理是数据科学的基础,数据探索和可视化则帮助我们理解数据的特征和趋势。
统计分析和机器学习是从数据中提取有用信息和模式的主要方法。
数据模型和预测能够帮助我们做出合理的预测和决策。
同时,数据科学家也需要关注伦理和隐私问题,以确保数据的合法和公正使用。
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At Meizhi, we believe that well-rounded talents have the greatest potential to make a difference in this world. They1.Possess excellent coding skills;2.Are able to define an abstract concept distilled from the real world;3.Are able to foresee noise when carrying out scientific tests like a naturalscientist;4.Are truly independent thinkers;5.Are able to articulate their well-crafted thoughts to others and have thepotential to lead conversations and projects forward;6.Set eyes high and actively embrace seemingly insurmountable challenges;7.Have good life habits in general.The following eight questions are meant to explore the level of fit between your current skillset and the demand for the role. Your answer can be in Chinese or English.Part 1 – SQLGiven the below subset of a travel app’s schema, write executable SQL queries to answer the two questions below. Please answer in a single query and assume read-only access to the database (i.e. do not use CREATE TABLE).Assume a PostgreSQL database, server timezone is UTC.1.Between Oct 1, 2013 at 10am PDT and Oct 22, 2013 at 5pm PDT, whatpercentage of requests made by unbanned clients each day were canceled in each city?2.For city ids 1, 6, and 12, list the top three drivers by number of completed tripsfor each week between June 3, 2013 and June 24, 2013.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 2 – Formulating a QuestionA retention matrix is used to represent the retention rates of different cohorts of new customers.1.How to define this matrix mathematically and what is the minimum data requiredto arrive at such a matrix?2.Write a script (in a single SQL query or combined in loops written in anotherlanguage) to obtain such a matrix from the data you assumed to have above.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 3 – Experiment DesignA product manager on the Growth Team of the travel app has proposed a new feature. Instead of getting a free ride for every successful invite, users will get 1 Surge Protector, which exempts them from Surge pricing on their next surged trip.1.What would you choose as the key measure of the success of the feature?2.What other metrics would be worth watching in addition to the key indicator?3.Describe an experiment design that you could use to confirm the hypothesis thatyour chosen key measure is different in the treated group.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 4 – Modelling, or Are You?You have a set of data describing a million customers’ various attributes such as demographics, entire purchasing history and app browsing history. It is therefore possible to model the data to predict each customer’s repurchase probability on an individual level. You are then faced with a limited marketing budget, which you can choose to allocate to a set of customers of your choice with the sole goal of maximizing the return brought by spending the budget.1.Briefly describe how typically such a model (e.g., logistic regression, random forestetc.) works in helping to select your set of customers?2.Have you worked on a similar model and what was it about?3.Is there any comment you would like to make on this question?On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 5 – Making an Argument in a Polite Yet Persistent WayDescribe a time when you disagreed with a general consensus or someone in a powerful position (e.g., your supervisor/client/parent/professor). You may want to use the STAR (Situation, Task, Action and Result) format. In particular, please be specific with1.how you presented your understanding of the facts;2.how you gained the other party’s perspective;3.how you managed both parties’ emotion.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 6 – Our Role Models Say a Lot about Us, So Does Our Past Our FutureWho are your role models and why? What is the biggest “sacrifice” you have ever made in order to achieve any goal? Why would you consider that sacrifice at all?On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 7 – Dealing with a Casual ScenarioSuppose that you arrived half an hour prior to the start of your scheduled interview, what do you do? Do you call up the interviewer to say you are here early? Do you sit at the reception playing with your phone? We are interested in the ways you respond to situations like this that arise almost on a daily basis as well as the habits and motivations behind your responses.Part 8As a junior member on the team, you will likely be dealing with much “mundane” work such as data cleaning before you get a chance to work on something “exciting”. How prepared are you with this?Help Us Help You (Optional)With a view to attract top talents to join our team, how do you think Meizhi can improve ourselves, be it in terms of this written question set, the entire recruiting process, or our business in general? Your feedback is much appreciated.。