big data

1. Care dintre următoarele NU reprezintă un avantaj al bazelor de date NoSQL?

• Schema flexibilă și ușor modificabilă

• Scalabilitatea orizontală

• Indexare centralizată pentru optimizarea interogărilor complexe

• Suport pentru date nestructurate și semistructurate

2. Ce caracterizează analiza prescriptivă în contextul Big Data?

• Analizează evenimente istorice prin indicatori cheie

• Oferă recomandări de acțiuni și analizează efectele deciziilor

• Se concentrează pe identificarea cauzelor unor evenimente deja întâmplate

• Prognozează evenimente viitoare exclusiv pe baza datelor istorice

3. În cadrul metodelor de tip ansamblu (ensemble), care tehnică presupune actualizarea ponderilor instanțelor în funcție de corectitudinea clasificării?

• Bagging

• Boosting

• Random Forest

• Stacking

4. Care dintre aceste operații face parte din etapa de prelucrare a datelor pentru analiză (Data Preprocessing)?

• Generarea de rapoarte finale pentru management

• Aplicarea algoritmului Random Forest

• Detectarea și tratarea valorilor aberante (outliers)

• Implementarea unui dashboard

5. Care dintre următoarele tehnici de Machine Learning este clasificată ca nesupervizată?

• Regresia logistică

• Rețele neuronale multistrat (MLP)

• Algoritmul K-Means

• Arbori de decizie

6. Conform teoremei CAP, un sistem de baze de date distribuit nu poate asigura simultan următoarele proprietăți:

• Consistență, scalabilitate și eficiență

• Disponibilitate, toleranță la partiționare și scalabilitate

• Consistență, disponibilitate și toleranță la partiționare

• Disponibilitate, flexibilitate și optimizare

7. Care dintre următoarele metode NU reprezintă o tehnică utilizată pentru reducerea volumului de date prelucrate?

• Eliminarea înregistrărilor duplicat

• Selecția atributelor relevante (Feature Selection)

• Extragerea atributelor prin transformări spațiale (Feature Extraction)

• Eșantionarea seturilor de date

8. Ce este caracteristic bazelor de date orientate pe graf?

• Stocarea datelor în structuri tabelare rigide

• Utilizarea relațiilor dintre noduri pentru regăsirea rapidă a informațiilor

• Organizarea datelor strict pe coloane

• Lipsa relațiilor directe dintre elemente

9. Avantajul principal al modelelor simple în Machine Learning (precum regresia liniară sau arborii simpli de decizie) este:

• Performanța excelentă pe date extrem de complexe

• Robustetea scăzută în raport cu schimbările datelor de intrare

• Varianța redusă și robustețea crescută la variația datelor

• Precizie foarte mare pe orice set de date

10. Analiza predictivă este caracterizată prin faptul că:

• Identifică evenimente istorice utilizând metrici standard

• Determină cauza exactă a unui eveniment deja petrecut

• Estimează ce se va întâmpla în viitor, bazându-se pe date istorice

• Furnizează recomandări precise privind deciziile optime