面试题数据科学与大数据技术专业及答案.docx

面试题数据科学与大数据技术专业及答案

单项选择题（每题2分，共40分）

1.以下哪种不是大数据存储技术？

A.HBaseB.MySQLC.CassandraD.MongoDB

2.MapReduce计算模型中，负责数据分区的是？

A.Map阶段

B.Reduce阶段

C.Shuffle阶段

D.Sort阶段

3.以下哪个是分布式文件系统？

A.NTFS

B.FAT32

C.HDFS

D.EXT4

4.数据清洗主要处理以下哪种问题？

A.数据加密

B.数据缺失值

C.数据分类

D.数据备份

5.常用的聚类算法是？

A.K-Means

B.SVM

C.决策树

D.朴素贝叶斯

6.Spark中RDD的含义是？

A.弹性分布式数据集

B.关系数据库

C.实时数据流

D.分布式文件系统

7.以下哪个工具用于数据可视化？

A.Hive

B.Matplotlib

C.KafkaD.Spark

8.大数据分析流程的第一步是？

A.数据挖掘

B.数据采集

C.数据建模

D.数据清洗

9.哪种数据库适合存储海量结构化数据？

A.关系数据库

B.非关系数据库

C.图数据库

D.内存数据库

10.以下哪种编程语言常用于大数据处理？

A.C++

B.Java

C.Python

D.R

11.在数据科学中，什么是数据清洗的目标？

A.提高数据存储效率

B.提高数据处理速度

C.提高数据可视化效果

D.提高数据质量

12.大数据技术中常用的分布式计算框架是？

A.TensorFlow

B.Hadoop

C.Python

D.R

13.在机器学习中，过拟合指的是什么现象？

A.训练误差小，测试误差也小

B.训练误差大，测试误差也大

C.训练误差小，测试误差大

D.训练误差大，测试误差小

14.数据挖掘的主要任务是？

A.数据清洗

B.数据预处理

C.模型构建

D.特征选择

15.以下哪个不是大数据技术的特点？

A.大规模

B.高速度

C.多样性

D.高精度

16.以下哪个不是数据科学的基本方法？

A.统计分析

B.机器学习

C.数据可视化

D.数据传输

17.以下哪种数据结构不是大数据技术中常用的数据结构？

A.链表

B.树

C.图

D.数组

18.以下哪个不是大数据技术的应用领域？

A.金融

B.医疗

C.教育

D.美食

19.以下哪个不是数据科学的核心技术？

A.HadoopB.Spark

C.TensorFlow

D.MongoDB

20.以下哪个不是数据科学家需要具备的能力？

A.编程能力

B.数学能力

C.分析能力

D.艺术设计能力

多项选择题（每题2分，共20分）

1.大数据的特点包含？

A.大量

B.高速

C.多样

D.价值密度低

2.以下属于NoSQL数据库的有？

A.Redis

B.MongoDBC.PostgreSQLD.Neo4j

3.数据挖掘的任务包括？

A.分类

B.回归

C.关联规则挖掘

D.聚类

4.以下哪些是Hadoop生态系统组件？

A.MapReduce

B.Hive

C.Zookeeper

D.Flink

5.实时数据处理框架有？

A.SparkStreaming

B.StormC.Flink

D.Hadoop

6.数据预处理步骤包括？

A.数据集成

B.数据变换

C.数据归约

D.数据标注

7.机器学习算法可分为？

A.监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.强化学习

8.数据科学中常用到的编程语言有？

A.Python

B.JavaC.C++

D.MATLAB

9.数据可视化的主要目的是？

A.呈现数据的结构和关系

B.发现数据中的异常和趋势

C.提升数据处理速度D.挖掘数据潜在价值

10.以下哪些用于大数据采集？

A.Flume

B.Kafka

C.Sqoop

D.Hive

判断题（每题2分，共20分）

1.Hadoop只能运行在Linux系统上。

2.数据挖掘和机器学习是完全相同的概念。

3.分布式文件系统可以提高数据读写性能。

4.MapReduce模型中Map和Reduce任务数量必须相同。

5.Spark比MapReduce计算速度快是因为其基于内存计算。

6.所有大数据都需要实时处理。

7.聚类算法不需要事先知道数据的类别标签。

8.关系数据库适合处理海量高并发写入的大数据场景。

9.数据可视化只是