| 題庫總數：10 | ||
| 是非題：10 (○：10、╳：0) | ||
| 選擇題：0 | ||
| 多選題：0 | ||
| roddayeye整理 | ||
| Q | 視覺化資料分析– 以影像或圖像形式呈現資料分析結果。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | 以前人們「手動」在表格中記錄、累積出數據；現在數據是由機器、網路、人與人之間的社群互動來生成。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | 巨量資料中有著珍貴的訊息，像是相關性、未顯露的模式、市場趨勢。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | MapReduce– Hadoop據以發展的基礎架構。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | 除了懂得分析之外，還必須能充分了解和運用Big Data所使用的平台技術。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | 自然語言處理這個領域，偏重於文法、語意的規則（rules），想辦法把諸多的規則放進電腦，希望讓電腦成為有能力分析人類語言的專家系統（expert systems）。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | 資料在精不在多(微量、輕量、巨量)，面對資料要能問對問題，或是從問對問題開始，才能找到並梳理資料。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | Hadoop– 用於在多個平行伺服器上處理大數據開放原始碼軟體。 | |
| v | ○ | |
| ╳ | ||
| Q | 巨量資料又稱海量資料或大數據，是指資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理等目的的資料。 | |
| v | ○ | |
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| Q | 記憶體內建資料分析– 能夠在電腦記憶體中以更高速處理大數據。 | |
| v | ○ | |
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