大數據處理技術:9 題線上練習
「大數據處理技術」是 iPAS AI 應用規劃師中級「大數據處理分析與應用」科目下的知識主題(代號 L222)。本頁收錄 9 題免費練習題,依能力指標分組,附逐題解析。
「大數據處理技術」是 iPAS AI 應用規劃師中級「大數據處理分析與應用」科目下的知識主題(代號 L222)。本頁收錄 9 題免費練習題,依能力指標分組,附逐題解析。
考試範圍定位
- 考試等級
- iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定
- 考試科目
- 大數據處理分析與應用(L22)
- 知識主題
- 大數據處理技術(L222)
練習題列表(共 9 題)
點任一題可查看完整題目、選項與逐題解析。題目依難度由基礎到進階排序。
數據收集與清理(2 題)
分析師在載入vgsales.csv資料後(欄位包含Name、Platform、Year、Genre、Publisher、NA_Sales、EU_Sales、JP_Sales、Other_Sales、Global_Sales),檢視Year欄位的資料型態,發現它是float64,而非一般年份常用的整數。下列哪些原因可能導致這種狀況? 原因A:CSV檔中Year欄位有缺失值(NaN),導致Pandas自動將整欄轉為浮點數。 原因B:CSV檔中的年份資料原本是字串(如"2006"),Pandas轉換時出錯而變成浮點數。 原因C:Pandas預設會將所有數值型態讀取為float64,不論資料是否為整數。 原因D:CSV檔中的年份資料可能包含小數點(例如2006.0),因此被視為浮點數。
研究團隊接下來想要將Year欄位轉換為整數型態,以便後續進行年份趨勢分析。考慮到資料中可能包含缺失值(NaN),請選出最合適的轉換方式。 A) data['Year'] = data['Year'].astype(int) B) data['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int) C) data['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int) D) data['Year'] = data['Year'].astype('Int64')
數據儲存與管理(6 題)→
在資料庫的ACID特性中,下列何者為「原子性(Atomicity)」的正確定義?
某人工智慧團隊使用分散式資料庫(Distributed Database)儲存模型訓練資料,並在更新訓練樣本時啟用多節點交易。若其中一個節點在交易過程中發生錯誤,但系統仍確保整體資料不會出現部分更新、最終狀態維持一致,下列何者最能說明此現象?
在圖形資料庫(Graph Database)中建模社群平台資料時,若每筆「按讚」行為都包含時間戳記(Timestamp)與裝置類型(Device Type)等資訊。若希望同時保留使用者與貼文之間的互動關係,並能有效查詢「按讚」的行為屬性,下列哪一種設計方式最為合適?
ACID 中「原子性(Atomicity)」的意義為何?
分散式資料庫中某節點發生錯誤但資料仍保持一致,這靠的是 ACID 中的哪個特性?
Graph Database 中「按讚行為」應如何儲存?
本考點的相關 AI 術語
先掌握以下術語的定義與應用情境,再回來刷題,正確率會明顯提升。
下一步
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