Ba loại nguồn dữ liệu đa dạng là gì?

• Có cấu trúc, Bán cấu trúc, Không cấu trúc

• Văn bản, Số, Hình ảnh

• Cơ sở dữ liệu, Tệp, Nhật ký

• Nội bộ, Bên ngoài, Kết hợp

Lý do thuyết phục nhất tại sao quảng cáo di động liên quan đến dữ liệu lớn?

• Nó sử dụng tập dữ liệu nhỏ

• Nó tích hợp dữ liệu vị trí, tận dụng dữ liệu lớn

• Nó tránh xử lý thời gian thực

• Nó tập trung vào quảng cáo tĩnh

Amazon đã thu thập dữ liệu đánh giá... điều nào sau đây đúng?

• Nó có độ tin cậy cao

• Nó có thể có vấn đề độ tin cậy do tính xác thực

• Nó có khối lượng thấp

• Nó hoàn toàn có cấu trúc

Những thách thức với dữ liệu lớn có khối lượng lớn là gì?

• Sự đa dạng hạn chế

• Nhu cầu lưu trữ và xử lý cao

• Tốc độ chậm

• Giá trị thấp

Đâu là yếu tố KHÔNG thuộc 5P của khoa học dữ liệu?

• Con người

• Vấn đề

• Lợi nhuận

• Quy trình

Bước đầu tiên để tìm ra vấn đề phù hợp trong khoa học dữ liệu là gì?

• Thu thập dữ liệu

• Xác định vấn đề

• Xử lý dữ liệu

• Xây dựng mô hình

Đặc điểm nào mô tả tốt nhất thách thức từ số cạnh tăng liên tục?

• Khối lượng

• Tốc độ

• Sự đa dạng

• Độ tin cậy

Đặc điểm nào dẫn đến thách thức từ đa dạng định dạng và nguồn dữ liệu?

• Khối lượng

• Tốc độ

• Sự đa dạng

• Giá trị

Spark khác Hadoop như thế nào về lưu trữ và tốc độ xử lý?

• Spark chậm hơn do dùng đĩa

• Spark sử dụng bộ nhớ, làm cho

Spark khác Hadoop như thế nào về lưu trữ và tốc độ xử lý?

• Spark chậm hơn do dùng đĩa

• Spark dùng bộ nhớ, nhanh hơn

• Cả hai đều nhanh như nhau

• Hadoop dùng bộ nhớ