10 вопросов на знание основ работы с машинным обучением в Spark: открытый интерактивный тест для начинающих изучать машинное обучение

администрирование spark кластера, курсы по интеграции spark kafka, курс потоковой обработки spark, spark sql, курсы по mlops spark, курс dataframes spark, pyspark что это, курсы по apache spark, bigdata курсы, курсы по машинному обучению spark, курс kafka spark, курсы по spark, обучение spark sql, курс основы apache spark, курс потоковой обработки spark kafka, apache spark курсы, курсы по apache spark, обучение spark sql, обучение spark streaming, курсы администрирования spark, hadoop spark, обучение apache spark, spark streaming это, курс kafka spark, apache spark streaming, курсы hadoop sql, курсы администрирования Hadoop, курсы по spark, курс kafka spark, pyspark что это, hadoop spark, apache hadoop курсы, курсы spark streaming, spark это, курсы hadoop sql, анализ с использование spark, spark sql, курсы по spark, обучение apache spark

Чтобы самостоятельное обучение по Spark стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой тест по машинному обучению в распределенном фреймворке Apache Spark, включая особенности и методы для работы с Big Data.

Комплексный тест по основам работы с машинным обучением в 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 основных методах обработки Big Data с помощью машинного обучения, которое являются неотъемлемой частью 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.

Открытый тест по машинному обучению в Spark

Выбирайте из предложенных вариантов ответов тот, который считаете верным. Правильные ответы вы узнаете после того, как нажмете кнопку ОТПРАВИТЬ. Успехов!

1. Какой класс используется для формирования вектора признаков в Spark?

 
 
 
 

2. Какие функции являются активационными для многослойного персептрона?

 
 
 
 

3. Из скольких слоев состоит модель многослойного персептрона?

 
 
 
 

4. Какой класс отвечает за последовательность преобразований при обучении логистической ML-модели?

 
 
 
 

5. Какой класс отвечает за применение модели случайного леса в Spark?

 
 
 
 

6. Какой класс необходимо импортировать для работы с логистической регрессией в Spark?

 
 
 
 

7. Какой метод отвечает за обучение модели случайного леса в Spark?

 
 
 
 

8. Какой класс используется в pyspark для работы с алгоритмом многослойного персептрона?

 
 
 
 

9. Какие значения принимает результат анализа логистической регрессией?

 
 
 
 

10. В каком пакете pyspark находится класс для работы с многослойным персептроном?

 
 
 
 

 
 
Ваши баллы: Среднее кол-во баллов: 0

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. Также мы подготовили для вас серию тестов по отдельным разделам Apache Spark.

Core Spark - основы для разработчиков

Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
12 декабря, 2022
Длительность обучения
16 ак.часов
Стоимость обучения
40 000 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:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Добавить комментарий

Поиск по сайту