Итак, вы решили работать с большими данными. Какой из этих инструментов вам вряд ли пригодится?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина посвящена изучению современных технологий работы с крупными массивами данных. В рамках курса рассматриваются методы сбора, хранения, обработки и анализа информации, а также инструменты для извлечения ценных инсайтов. Особое внимание уделяется применению полученных знаний в различных сферах, включая бизнес-аналитику, научные исследования и цифровые технологии. Студенты освоят принципы работы с распределенными системами, алгоритмами машинного обучения и визуализацией данных для эффективного принятия решений.
Варианты ответа:
- SQL
- Texmaker
- Python
- R
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Чтобы работать с большими данными, их сначала нужно собрать. А с этого года действует GDPR — общеевропейский регламент о защите персональных данных. В каких случаях по регламенту не требуется согласие человека на обработку его данных?
- Теперь вам нужно обучить нейросеть распознавать на фото воздушные шары. Коллега предлагает перевести все изображения для обучения нейросети в черно-белые. Что вы ответите?
- Специалист по работе с данными знает и умеет многое, но нельзя знать всего. Чего не преподают на курсах по Data Science?
- Вы взяли среднесуточные температуры за последние два года и построили регрессионную модель для прогнозирования дневного спроса на товары. Для мороженого она работает хорошо, а для шуб плохо. Почему?
- В базе данных есть следующие записи: длительность звонков, общее число звонков, общее число переданных сообщений, количество потраченных гигабайтов трафика. Вы хотите предсказывать объем трафика, который потратят клиенты. Что будет объектом модели в этой задаче?