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数据科学导论
2 专题（一）基础理论
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简答题
以下描述中，数据科学家应具备以下能力(含素质)为（ ）。
A、掌握数据科学的理论基础———统计学、机器学习和数据可视化。
B、提出“好”的研究假设或问题,并完成对应的试验设计。
C、积累参与数据科学项目的经验,包括编程经验和统计分析经验
D、拥有数据产品的研发能力
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简答题
数据科学中的”3C精神“中的3个C分别代表的是 A、创造性设计 B、超越自我 C、批判性思考 D、好奇心提问
简答题
在数据科学项目中，特别强调数据科学家的沟通能力，包括与项目中的其他干系人的沟通能力、数据可视化能力和数据故事化描述能力。 A、正确 B、错误
简答题
以下描述中正确的是（ ）。 A、“基于数据的智能”的重要特点是“数据复杂,但算法简单” B、数据科学中强调的是基于数据的智能。 C、数据科学中强调的是基于算法的智能。 D、数据科学中追求的是通用性较高的复杂算法
简答题
以下描述中错误的是（ ）。 A、数据科学主要关注的是数据本身的管理； B、数据工程是数据科学的一个新的分支领域； C、数据工程主要关注的是基于数据的管理 D、数据工程主要关注的是如何基于数据进行辅助决策(或决策支持)、商业洞察、预测未来、发现潜在模式以及如何将数据转换为智慧或产品
简答题
数据科学家一定是一般意义上的“科学家”。 A、正确 B、错误
简答题
数据分析师和数据工程师并非大数据时代新产生的岗位,但其能力要求和岗位并未发生变化。 A、正确 B、错误
简答题
以下描述中正确的是（ ）。 A、（传统）商务智能主要关注的是对“过去时间”的“解释性研究” B、数据科学的主要处理对象以结构化数据为主 C、数据科学主要关注的是对“未来时间”的“诊断性研究” D、（传统）商务智能的主要处理对象以非结构化数据为主
简答题
在大数据时代,(大)数据分析师的主要岗位职责包括（ ）。 A、数据准备 B、数据分析活动的执行 C、分析结果的呈现 D、数据接口的设计
简答题
在数据科学项目中，数据科学家往往以团队合作方式弥补各自的劣势,充分发挥自己的优势和特长。 A、正确 B、错误
简答题
DrewConway的数据科学维恩图显示,数据科学处于（ ）的交叉之处。 A、数学与统计学 B、领域实战 C、黑客精神 D、计算机科学
简答题
“数据码农”完全可以胜任“数据科学家”的角色。 A、正确 B、错误
简答题
大数据分析师需要掌握应用统计学，包括试验设计、统计建模、统计验证和高级应用统计学。 A、正确 B、错误
简答题
以下描述中属于数据科学的主要职责的是（ ）。 A、制定“数据战略”。 B、构建“数据生态系统”。 C、提出“(基于数据的)好问题”。 D、数据的备份与恢复
简答题
数据密集型应用中数据成为应用系统的主要难点、瓶颈和挑战。 A、正确 B、错误
简答题
Google公司研究总监PeterNorvig曾说“我们(谷歌)没有更好的算法,只是多了点数据而已”,他的这句话强调的是（ ）。 A、算法的重要性 B、数据的重要性 C、Google文件系统的重要性 D、Google MapReduce的重要性
简答题
大数据的资产属性体现在( )。 A、具有劳动增值 B、明确的法律权属 C、具有财务价值 D、涉及道德与伦理
简答题
以下描述中，属于大数据时代对数据工程师的岗位职责的是（ ）。 A、数据的ETL转换 B、主数据管理 C、数据集成 D、基于数据提出好问题
简答题
Markdown技术是数据科学项目中常用的交流技术。 A、正确 B、错误
简答题
在数据科学领域常用的竞赛平台有（ ）。 A、Kaggle B、KDD Cups C、DrivenData D、UndataCatalog
简答题
数据科学具有三个基本要素，即理论、实践和精神。其中，将”精神“可以理解为（ ）。 A、黑客精神 B、骇客精神 C、奋斗精神 D、3C精神
数据科学导论
章节列表
2 专题（一）基础理论
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3 专题（二）数据产品开发
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以下描述中，数据科学家应具备以下能力(含素质)为（ ）。 A、掌握数据科学的理论基础———统计学、机器学习和数据 - 2 专题（一）基础理论 - 数据科学导论 - 融优学堂 | 大学网课搜题引擎