QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 19

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. Que fait un Data Engineer dans l’univers Big Data ?

A Il crée des visualisations de données attractives.

B Il analyse des données pour en tirer des conclusions.

C Il construit les pipelines de données et prépare les données pour les analystes.

D Il écrit des algorithmes pour analyser des données.

Réponse  

2. Si tu devais choisir un format de fichier pour stocker de grandes quantités de données structurées et que tu veux optimiser la compression, quel format choisirais-tu ?

A CSV

B Parquet

C JSON

D XML

Réponse  

3. Pourquoi le scalabilité horizontale est-elle cruciale dans un environnement Big Data ?

A Parce qu’elle permet d’ajouter plus de serveurs pour traiter des données de plus en plus volumineuses.

B Parce qu’elle permet de compresser les données à un niveau jamais vu.

C Parce qu’elle rend les données accessibles à tous sans passer par un serveur unique.

D Parce qu’elle améliore les performances graphiques des systèmes.

Réponse  
 

4. Si tu veux que les données stockées dans un Data Lake soient accessibles à toutes les équipes d’une entreprise, quel concept devrais-tu appliquer ?

A Sécurisation avec des mots de passe.

B Stockage sur une seule machine.

C Compression maximale des données.

D Gestion des accès et des permissions.

Réponse  

5. Quelle est la meilleure approche pour traiter des données massives tout en minimisant les coûts ?

A Utiliser des serveurs dédiés coûteux.

B Utiliser des systèmes de cloud computing et de scalabilité horizontale.

C Déployer des bases de données relationnelles.

D Limiter la quantité de données traitées.

Réponse  

6. Quelle est la principale utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) dans le traitement des données Big Data ?

A Organiser les données en structure de fichiers.

B Faire de la prédiction et de l’automatisation basées sur des modèles d’apprentissage.

C Augmenter la quantité de données à analyser.

D Simplifier la gestion des ressources du cloud.

Réponse  
 

7. Quel algorithme de Machine Learning supervisé est couramment utilisé pour prédire des valeurs continues, comme le prix d’un produit dans un environnement Big Data ?

A K-means

B Arbre de décision

C K-Nearest Neighbors (K-NN)

D Régression linéaire

Réponse  

8. Dans un projet Big Data, quel est l’intérêt d’utiliser le Deep Learning pour l’analyse de données non structurées comme des images ou des vidéos ?

A Pour stocker les données de manière plus efficace.

B Pour créer des représentations simples des données.

C Pour automatiser le processus de reconnaissance de motifs complexes dans les images/vidéos.

D Pour augmenter la quantité de données disponibles.

Réponse  

9. Quel est l’un des défis majeurs du Machine Learning dans le Big Data ?

A L’impossibilité d’analyser des données non structurées.

B La nécessité d’avoir un volume énorme de données pour entraîner les modèles efficacement.

C L’incapacité à traiter des petits volumes de données.

D L’utilisation de modèles simples qui ne sont pas adaptés aux données massives.

Réponse  
 

10. Lors de l’entraînement d’un modèle de Machine Learning sur des données massives, quel est le rôle du prétraitement des données ?

A Accélérer le temps de calcul des modèles.

B Assurer que toutes les données sont parfaitement étiquetées.

C Créer des représentations plus simples des données.

D Nettoyer et préparer les données pour qu’elles soient prêtes à être utilisées dans le modèle.

Réponse