2025年大学《数据科学》专业题库—— 数据科学专业学习资源推荐.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学专业学习资源推荐

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于数据科学领域通常涉及的核心学科？

A.统计学

B.计算机科学

C.数学

D.工程学

2.在数据科学项目中，用于探索数据、发现数据内在模式和关系的阶段通常被称为？

A.数据建模

B.数据预处理

C.数据可视化

D.探索性数据分析

3.以下哪种编程语言在数据科学领域因其强大的数据处理和统计分析能力而广受欢迎？

A.Java

B.C++

C.Python

D.Ruby

4.下列哪个库是Python中用于数据分析和可视化的常用库？

A.Pandas

B.NumPy

C.TensorFlow

D.Matplotlib

5.机器学习中的“过拟合”现象指的是？

A.模型对训练数据拟合不足

B.模型仅对训练数据表现良好，但对新数据泛化能力差

C.模型训练速度过慢

D.模型需要更多的训练数据

6.大数据时代的“3V”特征通常不包括以下哪一项？

A.数据量巨大（Volume）

B.数据类型多样（Variety）

C.数据生成速度快（Velocity）

D.数据价值密度高（Value）

7.以下哪一项不是典型的数据存储格式？

A.CSV

B.JSON

C.XML

D.Python

8.在进行数据可视化时，选择合适的图表类型对于有效传达信息至关重要。对于展示不同部分占整体的比例，以下哪种图表最为常用？

A.折线图

B.散点图

C.饼图

D.柱状图

9.以下哪个术语通常指从非结构化或半结构化数据（如文本、图像）中提取有价值信息的过程？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据挖掘

D.数据转换

10.云计算平台为数据科学提供了强大的计算和存储资源。以下哪个云服务提供商在全球范围内具有广泛影响力？

A.IBMCloud

B.MicrosoftAzure

C.OracleCloud

D.以上都是

二、填空题（每题2分，共10分）

1.数据科学是一个跨学科领域，它结合了__________、统计学和计算机科学等知识。

2.在数据预处理阶段，处理缺失值常用的方法包括删除、填充（如使用均值、中位数）和____________。

3.R语言是数据科学领域常用的另一种编程语言，它拥有强大的_____________库和社区支持。

4.机器学习模型评估中常用的指标之一是准确率（Accuracy），它衡量的是模型预测正确的样本占总样本的比例。

5.Hadoop是一个用于分布式存储和计算的大数据框架，其核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和_____________（分布式计算框架）。

三、简答题（每题10分，共30分）

1.请简述数据科学专业学生在大学期间应重点掌握的核心技能。

2.解释数据清洗在数据科学项目中的重要性，并列举至少三种常见的数据质量问题。

3.什么是大数据？请列举其至少三个关键特征，并说明这些特征对数据科学实践带来了哪些挑战。

四、论述题（每题25分，共50分）

1.假设你是一名数据科学专业的学生，请为你推荐至少五种（不同类型）对你学习数据科学非常有帮助的学习资源，并分别说明推荐理由。

2.结合当前数据科学领域的发展趋势，论述掌握哪些关键技术和工具对于数据科学专业学生未来的职业发展至关重要。

试卷答案

一、选择题

1.D

解析：数据科学主要涉及统计学、计算机科学、数学，工程学虽然可能交叉但并非核心领域。

2.D

解析：探索性数据分析是项目初期理解数据的阶段，目的是发现模式和关系。

3.C

解析：Python因其丰富的库（如Pandas,NumPy,Scikit-learn）和易用性，在数据科学中非常流行。

4.A

解析：Pandas是Python中专门用于数据分析和操作的核心库。

5.B

解析：过拟合指模型仅记住训练数据，对新数据的预测能力差。

6.D

解析：3V通常指Volume（体量）、Variety（多样性）、Velocity（速度），Value（价值）是重要但非3V核心之一。

7.D

解析：CSV,JSON,XML都是常见的数据存储或交换格式，Pytho