QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 3

Questions d’Entretien sur Big Data avec des réponses pour la préparation des entretiens d’embauche, tests en ligne, examens et certifications. Ces questions et réponses sur Big Data comprennent divers sujets tel que les principes de base du Big Data, Hadoop, l’écosystème et ses composants, l’analyse, Hypervisor, etc… Et sont tirés d’un vrai entretien écrit et certaines parties sont en direct. Cette méthode d’apprentissage systématique préparera facilement toute personne pour réussir son test sur Big Data.
 
 

1. L’extensibilité, l’élasticité, la mise en commun des ressources, le faible coût et la tolérance aux pannes sont les caractéristiques de _________.

A Cloud computing

B Power BI

C Docker

D Big Data

A
Le cloud computing se caractérise notamment par son évolutivité, son élasticité, la mise en commun des ressources, le faible coût et la tolérance aux pannes. Alors que le « Big Data » fait référence à des volumes massifs de données qui ont été collectées, Le cloud computing fait référence à la technologie qui reçoit ces données à distance et effectue toutes les actions qui ont été spécifiées sur ces informations.

 

 

2. Parmi les éléments suivants, lequel est le modèle de déploiement du cloud:

A Cloud public

B Cloud privé

C Cloud hybride

D Tous les modèles mentionnés ci-dessus

D
Le cloud public, le cloud privé et le cloud hybride sont les modèles de déploiement du cloud. Un modèle de déploiement en cloud est caractérisé par l’emplacement de l’infrastructure qui sera utilisée pour le déploiement et l’autorité qui sera exercée sur cette infrastructure.

 

 

3. Qu’est-ce qu’une machine virtuelle (VM) ?

A Représentation virtuelle d’un ordinateur physique

B Représentation virtuelle d’un ordinateur logique

C Intégration d’un système virtuel

D Tout ce qui est mentionné ci-dessus

A
Une machine virtuelle (VM) est une représentation d’un ordinateur physique qui n’existe que dans un espace virtuel.

 

 
 

4. MongoDB est une base de données ____.

A SQL

B SGBD

C NoSQL

D SGBDR

C
MongoDB est une base de données NoSQL (non relationnelle). Les bases de données NoSQL stockent les données d’une manière différente des tables relationnelles. Les bases de données NoSQL sont classées en plusieurs catégories en fonction du modèle de données qu’elles utilisent. Document, clé-valeur, orienté colonne et graphe sont les quatre types les plus courants. Elles sont capables de prendre en charge des schémas variables et d’évoluer rapidement lorsqu’elles traitent de grandes quantités de données et un trafic utilisateur important.

 

 

5. Le big data concerne des informations de grand volume, de grande vitesse et de grande variété:

A Vrai

B Faux

A
Les données volumineuses sont définies comme des ressources d’information ayant un volume élevé, une vitesse élevée et une grande variété de ressources d’information qui nécessitent l’utilisation de types de traitement de l’information rentables et créatifs afin d’obtenir un meilleur aperçu et de prendre de meilleures décisions.

 

 

6. L’interprétation des données se réfère à ____.

A Processus consistant à donner un sens aux données

B Convertir le texte en informations pertinentes

C Conclusion efficace

D Tous les éléments mentionnés ci-dessus

D
L’interprétation des données est le processus qui consiste à donner un sens aux informations recueillies auprès de diverses sources. L’interprétation implique de tirer des conclusions sur la généralisation, la corrélation et la causalité, et elle est conçue pour fournir des réponses aux questions d’apprentissage critiques concernant notre projet de recherche.

 

 
 

7. La signification des métadonnées est de fournir des informations sur les caractéristiques et la structure d’un ensemble de données.

A Vrai

B Faux

A
Il est possible d’obtenir des informations sur les qualités et la structure d’un ensemble de données en utilisant des métadonnées. Ce type de données est généralement généré par des machines et peut être ajouté à d’autres types de données. Le suivi des métadonnées est essentiel au traitement, au stockage et à l’analyse des Big Data, car il permet d’obtenir des informations sur l’origine et la provenance des données pendant le traitement, ce qui est impossible à obtenir autrement.
Différence entre Donnée et Information

 

 

8. L’analyse des données volumineuses porte sur les données non structurées, pour lesquelles aucun modèle spécifique n’est défini.

A Vrai

B Faux

A
L’analyse du Big Data est utilisée pour analyser des données non structurées, c’est-à-dire des données qui ne suivent pas un modèle prédéfini et qui ne peuvent pas être anticipées. Dans ce cas, l’information n’est pas structurée en lignes et en colonnes. Le flux de données en temps réel est recueilli, et une analyse est effectuée sur les données. Lorsque la quantité de données à analyser est énorme, l’efficacité augmente.

 

 
 

9. Parmi les éléments suivants, lesquels représentent l’utilisation d’Hadoop ____.

A Robuste et évolutive

B Abordable et rentable

C Adaptable et flexible

D Tout ce qui est mentionné ci-dessus

D
La mise en œuvre d’Hadoop présente de nombreux avantages:

  • robustesse et évolutivité,
  • accessibilité et rentabilité,
  • adaptabilité et flexibilité,
  • haute disponibilité et tolérance aux pannes

Pour utiliser Hadoop, nous n’avons pas besoin de matériel spécialisé. Nous pouvons simplement utiliser un serveur de base à cette fin.

 

 

10. Reporting & Visualization permet ________

A Le traitement des données

B Représentation ergonomique

C Les deux A et B

D Aucune de ces réponses

C
Reporting & Visualization permettent de traiter les données et de les présenter de manière simple et compréhensible pour l’utilisateur. La visualisation des données (ou présentation des données) consiste à mettre les données dans un tableau, un graphe ou un autre format visuel qui peut être utilisé pour éclairer l’analyse et l’interprétation.

 

 

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