Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Анализ данных.sa

Анализ данных.sa

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

20 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Для чего используется библиотека NumPy?

  1. NumPy - это библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй
  2. NumPy - это библиотека Python с открытым исходным кодом для специализированного анализа данных. В основном применяют для обработки информации, структурированной в виде таблиц
  3. NumPy - это одна из самых популярных Python-библиотек машинного обучения (Machine Learning) c открытым исходным кодом. NumPy включает в себя различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации и позволяет взаимодействовать с другими библиотеками численного моделирования
Вопрос 2

Назовите самую популярную среду разработки у специалистов DS?

  1. PyCharm является универсальной средой разработки, созданной специально для Python и включает в себя полный спектр инструментов для работы
  2. Jupyter Notebook, который совмещает в себе все стандартные функции сред разработки и обладает очень мощным визуализационным аппаратом
  3. Для DS самой удобной средой разработки считается VS, который позволяет визуализировать все процессы
Вопрос 3

Создайте в NumPy вектор размера 5, который будет заполнен числом 73.

  1. z = [73, 5] print(z)
  2. z = np[5, 73] print(z)
  3. z = np.full(5, 73) print(z)
Вопрос 4

Создайте в NumPy массив 3х3, заполненный случайными значениями.

  1. z = np.random((3,3,3)) print(z)
  2. z = np.random.random((3,3,3)) print(z)
  3. z = np.random.random([3,3,3]) print(z)
Вопрос 5

Дан файл: 1,2,3,4,5 6,,,7,8 ,,9,10,11 Как его прочитать?

  1. z = np.print("missing.dat", delimiter=",")
  2. z = np.genfromtxt("missing.dat", delimiter=",")
  3. z = np.genfromint("missing.dat", delimiter="txt")
Вопрос 6

Почему pandas так назвали?

  1. Создатель библиотеки Уэс Мак-Кинни долгое время жил в Китае и работал над библиотекой в Пекинском зоопарке. Оттуда и название
  2. Pan - международное слово, означающее буквально “объединяющее всё”, das - сокращение data science
  3. Это сокращение от «panel data» - панельные данные
Вопрос 7

Даны две строки df1 и df2. Добавьте строки df1 в конец df2 (столбцы должны быть идентичны).

  1. df1.append (df2)
  2. df2.append (df1)
  3. df1.append ([df2])
Вопрос 8

В Pandas запишите файл в формате JSON.

  1. pd.to_json (имя файла)
  2. df.from_(текущий формат).to_json (имя файла)
  3. df.to_json (имя файла)
Вопрос 9

В чём отличия и сходства NumPy и SciPy?

  1. NumPy, и SciPy являются библиотеками Python, которые используются для математического и числового анализов. NumPy содержит данные массивов и операции, такие как сортировка, индексация, а SciPy состоит из числового кода. И хотя в NumPy есть функции для работы с линейной алгеброй, преобразованиями Фурье и т. д., в SciPy они представлены в полном виде вместе с массой других. А для полноценного научного анализа в Python нужно устанавливать и NumPy, и SciPy, поскольку последняя построена на базе NumPy
  2. NumPy, и SciPy являются библиотеками Python, которые используются для математического и графического анализов. NumPy содержит табличные данные, а SciPy состоит из числового кода
  3. Это совершенно разные библиотеки, используемые для абсолютно непересекающихся функций
Вопрос 10

Чем характерно распределение Стьюдента?

  1. Имеет вид кривой, наклон которой экспоненциально увеличивается при увеличении значения х по оси абсцисс
  2. Имеет вид кривой, наклон которой экспоненциально уменьшаетя при увеличении значения х по оси абсцисс
  3. Имеет вид нормального распределения, только с более длинными “хвостами”
Вопрос 11

Что представляет собой библиотека Scikit-learn?

  1. Это библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной и трёхмерной графикой. Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях
  2. Это библиотека для создания статистических графиков на Python
  3. Это Python-библиотека, впервые разработанная David Cournapeau в 2007 году. В этой библиотеке находится большое количество алгоритмов для задач, связанных с классификацией и машинным обучением в целом
Вопрос 12

Как нарисовать гистограмму в Seaborn?

  1. Чтобы нарисовать гистограмму в Seaborn нужно вызвать функцию barprint(), и передать ей категориальные и числовые переменные, которые нужно визуализировать
  2. Чтобы нарисовать гистограмму в Seaborn нужно вызвать функцию barplot(), и передать ей категориальные и числовые переменные, которые нужно визуализировать
  3. Чтобы нарисовать гистограмму в Seaborn нужно вызвать функцию np.barplot(), и передать ей категориальные и числовые переменные, которые нужно визуализировать
Вопрос 13

Какие нужно применить параметры, чтобы задать цвет графика в Seaborn?

  1. Для этого нужно задать параметр color функции barplot и тогда цвет всех столбцов изменится на заданный
  2. Команда colbar(цвет) изменяет цвет графика на указанный в аргументе функции
  3. Цвет в Seaborn является неизменным параметром и по умолчанию тёмно синий
Вопрос 14

Что позволяет делать библиотека Plotly?

  1. Это библиотека Python с открытым исходным кодом для специализированного анализа данных. В основном применяют для обработки информации, структурированной в виде таблиц
  2. Библиотека Plotly в Python делает интерактивные графики онлайн и позволяет нам сохранять их в автономном режиме, если это необходимо
  3. Позволяет вычислять сложные математические функции
Вопрос 15

Какие основные виды машинного обучения вы знаете?

  1. В основном применяются итерационное обучение, позволяющее прокручивать определённый цикл до тех пор, пока машина не выработает алгоритм работы с ним
  2. Основные типы - это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением
  3. Видов машинного обучения достаточно много, но они все укладываются в основные классы: обучение с воспитателем и обучение на основе опыта других алгоритмов
Вопрос 16

Пусть дан массив e = np.array([(1,2,3), (4,5,6)]). Реализуйте в NumPy простейший срез по рядам

  1. ## Первый ряд print('First row:', e[1]) ## Второй ряд print('Second row:', e[0]   Output: First row: [1 2 3] Second row: [4 5 6]
  2. ## Первый ряд print('First row:', e(0)) ## Второй ряд print('Second row:', e(1))   Output: First row: [1 2 3] Second row: [4 5 6]
  3. ## Первый ряд print('First row:', e[3]) ## Второй ряд print('Second row:', e[6]   Output: First row: [1 2 3] Second row: [4 5 6]
Вопрос 17

Что такое разрежённая матрица?

  1. Это матрица размерностью не более 3х3, в которой цифры по диагонале - единицы
  2. Разрежённая матрица — это матрица с преимущественно нулевыми элементами. В противном случае, если большая часть элементов матрицы ненулевые, матрица считается плотной
  3. Разрежённая матрица — это матрица с преимущественно единичными элементами. В противном случае, если большая часть элементов матрицы не единичные, матрица считается плотной
Вопрос 18

Чем характеризуется обучение с учителем?

  1. Обучение с учителем предполагает наличие размеченного датасета, в котором известно значение целевого признака
  2. Обучение с учителем характерно тем, что алгоритм обучается у уже обученного алгоритма
  3. Обучение с учителем - это способ контроля за алгоритмом, который искусственно приводит полученные данные к известному результату методом линейной регрессии
Вопрос 19

Что представляет собой модуль statsmodels?

  1. Это встроенный в NumPy модуль, отвечающий за вывод графической информации
  2. Модуль библиотеки Pandas, который производит вычисление сложных математических функций
  3. Это модуль Python, который предоставляет классы и функции для оценки множества различных статистических моделей, а также для проведения статистических тестов и исследования статистических данных
Вопрос 20

Какие диаграммы позволяет рисовать Plotly?

  1. График OHLC График временных рядов Финансовые графики Контурные графики Коробчатые графики Линия и точечная диаграмма Точечная диаграмма
  2. Барчарты Круговая диаграмма Графики линейной функции Трёхмерные графики Линии и точечные диаграммы Коробчатые графики
  3. Математические графики Гистаграммы Точечные диаграммы Финансовые графики График OHLC