wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

63-75икт

Total questions: 15

Worksheet time: 11mins

Name
Class
Date
1.

Қандай қасиеттер мәліметтер базасын қарапайым деректер жинағынан ерекшелендіреді?/ Какие свойства отличают базу данных от простой совокупности данных?

a)

Жақсы құрылымдалған мәліметтер/ Хорошо структурированные данные

b)

Есептеу жүйесінде сақтау және өңдеу / Хранение и обработка в вычислительной системе

c)

Мәліметтердің құрылымы жоқ/ Отсутствие структуры данных

d)

Іздеу операцияларының шектеулілігі/ Ограниченные операции поиска

2.

Мәліметтер базасын басқару жүйесі (МББЖ) құрамына не кіреді? / Что входит в состав системы управления базами данных (СУБД)?

a)

SQL сұраныс тілі/ Язык запросов SQL

b)

Утилиттер мен есеп құрастырушылар/ Утилиты и генераторы отчетов

c)

Қолданбалы бағдарламалар/ Прикладные программы

d)

Физикалық жад/ Физическая память

3.

Мәліметтер базасы жүйесінің пайдаланушылары арасында қандай рөлдер бар?/ Какие роли существуют среди пользователей системы баз данных?

a)

МБ әкімшілері / Администраторы БД

b)

Қолданбалы бағдарламашылар/ Прикладные программисты

c)

Мәліметтер талдаушылары/ Аналитики данных

d)

Жүйелік әкімшілер/ Системные администраторы

4.

Иерархиялық деректер моделіне қандай қасиеттер тән?/ Какие свойства присущи иерархической модели данных?

a)

Тек бір ғана жол шыңға апарады/ Только один путь к вершине

b)

Міндетті негізгі шың/ Обязательная корневая вершина

c)

Байланыстардың икемді құрылымы/ Гибкая структура связей

d)

Мәліметтерді автоматты нормализациялау/ Автоматическая нормализация данных

5.

Мәліметтер моделі құрамына қандай негізгі компоненттер кіреді? /Каковы основные компоненты модели данных?

a)

Мәліметтер құрылымдары/ Структуры данных

b)

Мәліметтермен операциялар/ Операции над данными

c)

Пайдаланушы интерфейсі/ Пользовательский интерфейс

d)

Целостық шектеулер / Ограничения целостности

6.

Мәліметтер базасында қандай мәліметтер кіріс деп аталады?/ Какие данные относятся к входным в базе данных?

a)

Аралық нәтижелер / Промежуточные результаты

b)

Терминалдан алынған ақпарат / Информация с терминала

c)

Мәліметтерді баспаға шығару / Вывод данных на печать

d)

Шығыс мәліметтер / Выходные данные

7.

Деректердің интеллектуалды талдауы (Data Mining) дегеніміз не?/ Что такое интеллектуальный анализ данных (Data Mining)?

a)

Кіші деректер топтарын талдау/ Анализ небольших наборов данных

b)

Үлкен деректер көлемінен білім алу процесі/ Процесс извлечения знаний из больших объемов данных

c)

Тек статистикалық әдістерді қолдану/ Использование только статистических методов.

d)

Нейрондық желілерді пайдалану/ Применение нейронных сетей.

 

8.

Деректерді алдын ала өңдеу кезеңіне не кіреді?/ Какие этапы входят в предобработку данных?

a)

Деректерді тазалау/ Очистка данных.

b)

Деректерді түрлендіру/ Трансформация данных

c)

Болжамдарды құру/ Построение прогнозов

d)

Оқыту үлгісін таңдау/ Выбор обучающей выборки

9.

Классификация әдістеріне қайсысы жатады?/ Какие методы относятся к классификации?

a)

Шешімдер ағашы/ Деревья решений

b)

Аңғал байес классификаторы/ Наивный байесовский классификатор

c)

Иерархиялық кластеризация/ Иерархическая кластеризация

d)

Регрессиялық талдау/ Регрессионный анализ

10.

Кластеризация қандай міндеттерді шешеді?/ Какие задачи решает кластеризация?

a)

Деректерді сегментациялау/ Сегментация данных.

b)

Объектілерді топтарға біріктіру/ Объединение объектов в группы.

c)

Алаяқтықты анықтау/ Выявление мошенничества

d)

Ассоциативті ережелер құру/ Построение ассоциативных правил

11.

Кластеризацияда қандай алгоритмдер қолданылады?/ Какие примеры алгоритмов используются в кластеризации?

a)

K-орташа әдісі/ K-средних

b)

Иерархиялық кластеризация/ Иерархическая кластеризация

c)

Шешімдер ағашы/ Деревья решений

d)

Векторларды қолдау әдісі/ Метод опорных векторов

12.

Регрессиялық талдау не үшін қолданылады?/ Для чего используется регрессионный анализ?

a)

Айнымалылар арасындағы тәуелділіктерді болжау/ Прогнозирование

b)

Сызықтық модельдерді құру/ Построение линейных моделей

c)

Заңдылықтарды анықтау/ Выявление закономерностей

d)

Объектілерді кластерлерге біріктіру / Объединение объектов в кластеры

13.

Деректердің интеллектуалды талдауы қайда қолданылады?/ Где применяется интеллектуальный анализ данных?

a)

Ауруларды диагностикалау/ Диагностика заболеваний

b)

Сатып алу себетін талдау/ Анализ корзины покупок

c)

Келушілер статистикасын жүргізу/ Ведение статистики посещений

d)

Есеп жазу/ Написание отчетов

14.

Data Mining үшін қандай құралдар қолданылады?/ Какие инструменты используются для Data Mining?

a)

Python (Scikit-learn, Pandas)

b)

SQL/SQL

c)

Microsoft Excel

d)

Adobe Photoshop

15.

Деректерді талдау кезеңіне не кіреді?/ Что входит в этап анализа данных?

a)

Машиналық оқыту әдістерін қолдану/ Применение методов машинного обучения.

b)

Ассоциативті ережелер құру/ Построение ассоциативных правил.

c)

Деректер базасын жасау/ Создание базы данных

d)

Деректерді нормализациялау/ Нормализация данных