Чтобы самостоятельное обучение по Spark стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам контрольный общий тест по основам работы распределенного фреймворка Apache Spark, включая его особенности, структуры, возможности и методы для работы с Big Data.
Тестирование по основам работы распределенного фреймворка Spark для новичков
Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Spark мы предлагаем простой интерактивный тест по этому распределенному Big Data фреймворку. Проверьте себя и ответьте на 10 вопросов об особенностях обработки Big Data с помощью распределенного фреймворка Apache Spark. Подробно изучить темы, упоминаемые в тесте, вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.
Тест по Spark
Выбирайте из предложенных вариантов ответов тот, который считаете верным. Правильные ответы вы узнаете после того, как нажмете кнопку ОТПРАВИТЬ. Успехов!
|
Стоит отметить, что данный тест не претендует на звание специализированного профессионального экзамена. Однако такое небольшое упражнение способно помочь новичкам, которые начинают самостоятельно изучать машинное обучение в распределенном фреймворке Apache Spark, пытаясь разобраться с большим объемом информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач.
Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
по запросу
Продолжительность
ак.часов
Стоимость обучения
0 руб.
Освоить Apache Spark на профессиональном уровне для практического использования в своих проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:
- Графовые алгоритмы в Apache Spark
- Машинное обучение в Apache Spark
- Потоковая обработка в Apache Spark
- Основы Apache Spark для разработчиков
- Анализ данных с Apache Spark
- Разработка и внедерение ML-решений
- Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
Источники
- https://spark.apache.org/documentation.html
- К.Харау, Э.Ковински, П.Венделл, М.Захария. Изучаем Spark: молниеносный анализ данных