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SQL et Machine Learning

Total questions: 60

Worksheet time: 30mins

Name
Class
Date
1.

Quelle clause SQL permet de filtrer les lignes d'une table selon une condition ?

a)

ORDER BY

b)

GROUP BY

c)

WHERE

d)

HAVING

2.

Quelle commande SQL permet d'insérer de nouvelles données dans une table ?

a)

ADD

b)

INSERT INTO

c)

UPDATE

d)

CREATE

3.

Quel opérateur SQL permet de rechercher un motif dans une chaîne de caractères ?

a)

MATCH

b)

FIND

c)

LIKE

d)

SEARCH

4.

Quelle fonction d'agrégation calcule la moyenne des valeurs d'une colonne ?

a)

MEAN()

b)

AVG()

c)

AVERAGE()

d)

SUM() / COUNT()

5.

Quelle jointure retourne toutes les lignes de la table de gauche, même si aucune correspondance n'existe dans la table de droite ?

a)

INNER JOIN

b)

RIGHT JOIN

c)

LEFT JOIN

d)

CROSS JOIN

6.

Quelle clause permet de limiter le nombre de lignes retournées par une requête SELECT ?

a)

LIMIT

b)

TOP

c)

ROWNUM

d)

Les trois selon le SGBD

7.

La principale différence entre WHERE et HAVING est :

a)

WHERE filtre les lignes avant l'agrégation, HAVING filtre après l'agrégation.

b)

WHERE filtre après l'agrégation, HAVING filtre avant l'agrégation.

c)

WHERE et HAVING sont utilisés de manière interchangeable.

d)

HAVING est utilisé uniquement avec les jointures.

8.

Quelle est la différence entre WHERE et HAVING dans une requête SQL ?

a)

WHERE s'applique avant GROUP BY, HAVING après

b)

WHERE filtre les tables, HAVING filtre les colonnes

c)

WHERE est plus rapide que HAVING

d)

Il n'y a aucune différence

9.

Quelle fonction retourne la date et l'heure actuelles en SQL standard ?

a)

NOW()

b)

CURRENT_TIMESTAMP

c)

GETDATE()

d)

SYSDATE

10.

Que fait la commande TRUNCATE TABLE par rapport à DELETE FROM ?

a)

TRUNCATE est plus lent mais plus sûr

b)

TRUNCATE supprime la structure de la table

c)

TRUNCATE est plus rapide et réinitialise les auto-incréments

d)

Il n'y a aucune différence

11.

Quelle jointure retourne le produit cartésien de deux tables ?

a)

INNER JOIN

b)

CROSS JOIN

c)

FULL JOIN

d)

NATURAL JOIN

12.

Quelle clause permet d'éliminer les doublons dans les résultats d'une requête ?

a)

UNIQUE

b)

DISTINCT

c)

NO_DUPLICATES

d)

GROUP BY

13.

Dans une sous-requête corrélée, que se passe-t-il ?

a)

La sous-requête s'exécute une seule fois

b)

La sous-requête s'exécute pour chaque ligne de la requête externe

c)

La sous-requête ne peut pas référencer la requête externe

d)

La sous-requête doit retourner une seule valeur

14.

Quelle est la bonne syntaxe pour créer un index sur plusieurs colonnes ?

a)

CREATE INDEX idx_name ON table(col1), table(col2);

b)

CREATE INDEX idx_name ON table(col1, col2);

c)

CREATE INDEX idx_name ON table FOR col1, col2;

d)

CREATE MULTI INDEX idx_name ON table(col1, col2);

15.

Quelle fonction de fenêtre attribue un numéro de rang avec des gaps en cas d'égalité ?

a)

RANK()

b)

ROW_NUMBER()

c)

DENSE_RANK()

d)

NTILE()

16.

Quel est le résultat de la fonction RANK() par rapport à DENSE_RANK() ?

a)

ROW_NUMBER()

b)

RANK()

c)

DENSE_RANK()

d)

NTILE()

17.

Quel type de contrainte garantit que toutes les valeurs d'une colonne sont différentes ?

a)

PRIMARY KEY

b)

UNIQUE

c)

CHECK

d)

NOT NULL

18.

Quelle clause permet de spécifier l'ordre de traitement des lignes dans une fonction de fenêtre ?

a)

ORDER BY (dans la clause OVER)

b)

SORT BY

c)

PARTITION BY

d)

ARRANGE BY

19.

Que retourne la requête suivante si aucune ligne ne correspond : SELECT COUNT(*) FROM table WHERE condition_fausse; ?

a)

NULL

b)

0

c)

Une erreur

d)

Une ligne vide

20.

Quelle est la différence entre UNION et UNION ALL ?

a)

UNION ALL élimine les doublons, UNION les conserve

b)

UNION élimine les doublons, UNION ALL les conserve

c)

Il n'y a aucune différence

d)

UNION ALL est plus lent que UNION

21.

Dans une transaction SQL, quel niveau d'isolation empêche les lectures sales (dirty reads) ?

a)

READ UNCOMMITTED

b)

READ COMMITTED

c)

REPEATABLE READ

d)

SERIALIZABLE

22.

Quelle technique d'optimisation SQL consiste à stocker le résultat d'une requête complexe ?

a)

Indexation

b)

Partitionnement

c)

Matérialisation (Materialized View)

d)

Normalisation

23.

Quelle commande permet d'analyser le plan d'exécution d'une requête ?

a)

ANALYZE

b)

EXPLAIN

24.

Quel est l'ordre d'exécution logique des clauses SQL dans une requête SELECT ?

a)

A) SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY

b)

B) FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, SELECT, ORDER BY

c)

C) FROM, WHERE, SELECT, GROUP BY, HAVING, ORDER BY

d)

D) SELECT, WHERE, FROM, GROUP BY, ORDER BY, HAVING

25.

Quelle fonction permet d'attribuer une valeur par défaut si une colonne contient NULL ?

a)

IFNULL()

b)

COALESCE()

c)

NVL()

d)

Toutes les réponses selon le SGBD

26.

Dans une base de données relationnelle, qu'est-ce qu'une clé étrangère (FOREIGN KEY) ?

a)

Une colonne qui contient des valeurs uniques

b)

Une colonne qui référence la clé primaire d'une autre table

c)

Une colonne qui ne peut pas contenir NULL

d)

Une colonne indexée automatiquement

27.

Quelle commande SQL permet d'afficher comment une requête sera exécutée ?

a)

A) EXPLAIN

b)

B) SELECT

c)

C) DESCRIBE

d)

D) SHOW PLAN

28.

Quel type d'index est le plus efficace pour les recherches de plage (range queries) ?

a)

Hash Index

b)

B-Tree Index

c)

Bitmap Index

d)

Full-text Index

29.

Quel type d'apprentissage utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle ?

a)

Apprentissage non supervisé

b)

Apprentissage supervisé

c)

Apprentissage par renforcement

d)

Apprentissage profond

30.

Quelle bibliothèque Python est la plus utilisée pour la manipulation de données tabulaires ?

a)

NumPy

b)

Pandas

c)

Matplotlib

d)

TensorFlow

31.

Quel algorithme est utilisé pour les problèmes de classification binaire simple ?

4 lines
32.

Quel algorithme est utilisé pour la classification binaire ?

a)

K-means

b)

Régression linéaire

c)

Régression logistique

d)

PCA

33.

Que signifie "overfitting" en Machine Learning ?

a)

Le modèle ne s'adapte pas aux données d'entraînement

b)

Le modèle s'adapte trop aux données d'entraînement et performe mal sur de nouvelles données

c)

Le modèle est trop simple

d)

Le modèle manque de données

34.

Quelle métrique est la plus appropriée pour évaluer un modèle de classification avec des classes déséquilibrées ?

a)

Accuracy (Exactitude)

b)

F1-Score

c)

Mean Squared Error

d)

35.

Quelle technique de prétraitement transforme les variables catégorielles en variables numériques binaires ?

a)

Normalisation

b)

Standardisation

c)

One-Hot Encoding

d)

Feature Scaling

36.

Quel algorithme de clustering nécessite de spécifier le nombre de clusters à l'avance ?

a)

DBSCAN

b)

Hierarchical Clustering

c)

K-means

d)

Mean-Shift

37.

Quelle est la principale différence entre la validation croisée et le split train/test simple ?

a)

La validation croisée utilise plusieurs fois les données

b)

La validation croisée est plus rapide

c)

Le split train/test est plus précis

d)

Il n'y a aucune différence

38.

Quelle fonction d'activation est généralement utilisée dans la couche de sortie d'un réseau de neurones pour la classification binaire ?

a)

ReLU

b)

Sigmoid

c)

Tanh

d)

Softmax

39.

Qu'est-ce que la régularisation L1 (Lasso) tend à produire ?

a)

Des coefficients très grands

b)

Des coefficients exactement égaux à zéro (sparse)

c)

Des coefficients tous égaux

d)

Des coefficients négatifs

40.

Quelle technique permet de réduire la dimensionnalité en créant de nouvelles variables non corrélées ?

a)

Feature Selection

b)

PCA (Analyse en Composantes Principales)

c)

Normalization

d)

Sampling

41.

Dans un arbre de décision, quel critère mesure l'impureté d'un nœud ?

a)

Accuracy

b)

Gini Index ou Entropie

c)

Mean Squared Error

d)

F1-Score

42.

Quel algorithme d'ensemble utilise le bagging avec des arbres de décision ?

a)

A) AdaBoost

b)

B) Gradient Boosting

c)

C) Random Forest

d)

D) XGBoost

43.

Quelle technique d'augmentation de données est couramment utilisée pour les images ?

a)

SMOTE

b)

Rotation, flip, zoom

c)

Interpolation linéaire

d)

Sous-échantillonnage

44.

Qu'est-ce que le "Gradient Descent" ?

a)

Une métrique d'évaluation

b)

Un algorithme d'optimisation pour minimiser la fonction de coût

c)

Une technique de prétraitement

d)

Un type de réseau de neurones

45.

Quelle est la différence entre bagging et boosting ?

a)

Bagging entraîne en parallèle, boosting en séquence

b)

Boosting entraîne en parallèle, bagging en séquence

c)

Il n'y a aucune différence

d)

Bagging est toujours meilleur que boosting

46.

Quelle technique permet de gérer le déséquilibre des classes en générant des exemples synthétiques de la classe minoritaire ?

a)

SMOTE

b)

Rotation, flip, zoom

c)

Interpolation linéaire

d)

Sous-échantillonnage

47.

Dans le contexte de l'apprentissage automatique, quelle technique permet d'augmenter le nombre d'exemples de la classe minoritaire ?

a)

Undersampling

b)

SMOTE

c)

Dropout

d)

Batch Normalization

48.

Dans un réseau de neurones convolutif (CNN), quelle couche réduit la dimensionnalité spatiale ?

a)

Couche de convolution

b)

Couche de pooling

c)

Couche dense

d)

Couche de dropout

49.

Quel paramètre contrôle le compromis entre biais et variance dans les modèles régularisés ?

a)

Learning rate

b)

Nombre d'époques

c)

Lambda (λ) ou alpha

d)

Batch size

50.

Quelle métrique est la plus appropriée pour évaluer un modèle de régression ?

a)

Accuracy

b)

Precision

c)

RMSE (Root Mean Squared Error)

d)

F1-Score

51.

Qu'est-ce que le "learning rate" dans l'optimisation des réseaux de neurones ?

a)

La vitesse d'apprentissage du modèle

b)

La taille du pas dans la descente de gradient

c)

Le nombre d'époques d'entraînement

d)

La complexité du modèle

52.

Quelle technique de régularisation désactive aléatoirement des neurones pendant l'entraînement ?

a)

L1 Regularization

b)

L2 Regularization

c)

Dropout

d)

Early Stopping

53.

Dans le contexte des séries temporelles, qu'est-ce qu'un modèle ARIMA ?

a)

Un modèle de classification

b)

Un modèle AutoRégressif Intégré à Moyenne Mobile

c)

Un type de réseau de neurones

d)

Un algorithme de clustering

54.

Q49 - Niveau : Expert
Quelle technique permet d'optimiser les hyperparamètres d'un modèle de manière systématique ?

a)

Recherche par grille (Grid Search)

b)

Régression linéaire

c)

Normalisation des données

d)

Ensemble learning

55.

Quelle méthode permet d'explorer l'espace des hyperparamètres en testant toutes les combinaisons ou en échantillonnant aléatoirement ?

a)

Feature Engineering

b)

Grid Search ou Random Search

c)

Data Augmentation

d)

Transfer Learning

56.

Qu'est-ce que le "Transfer Learning" en Deep Learning ?

a)

Transférer des données d'un serveur à un autre

b)

Utiliser un modèle pré-entraîné et l'adapter à une nouvelle tâche

c)

Convertir un modèle d'un framework à un autre

d)

Transférer les connaissances d'un expert humain au modèle

57.

Code Apogée

4 lines
58.

Quel est l'objectif principal de l'algorithme de régression logistique ?

a)

Prédire des valeurs continues

b)

Classer des données en deux catégories

c)

Réduire la dimensionnalité des données

d)

Générer des données synthétiques

59.

Quelle commande SQL est utilisée pour modifier des enregistrements existants dans une table ?

a)

ALTER

b)

CHANGE

c)

MODIFY

d)

UPDATE

60.

Quel type de modèle est le plus approprié pour prédire une variable continue ?

a)

Régression linéaire

b)

Clustering

c)

Arbre de décision

d)

Réseau de neurones