2025年大數(shù)據(jù)工程師職業(yè)指導(dǎo)師（高級(jí)）專業(yè)能力試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)清洗要求：本部分主要考察對(duì)大數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)清洗的基本概念、方法和工具的理解，以及對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)清洗過(guò)程的操作能力。1.下列哪個(gè)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)步驟？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)抽取D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2.數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪種方法可以用來(lái)處理缺失值？A.刪除含有缺失值的記錄B.填充缺失值C.增加新的記錄D.以上都是3.以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)清洗？A.HadoopB.SparkC.PigD.Hive4.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，如何處理異常值？A.刪除異常值B.用均值替換異常值C.用中位數(shù)替換異常值D.以上都是5.數(shù)據(jù)清洗的目的是什么？A.減少數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.提高數(shù)據(jù)安全性D.以上都是6.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的一種類型？A.數(shù)值轉(zhuǎn)換B.類別轉(zhuǎn)換C.時(shí)間轉(zhuǎn)換D.空間轉(zhuǎn)換7.數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中的常見(jiàn)問(wèn)題有哪些？A.缺失值B.異常值C.數(shù)據(jù)不一致D.以上都是8.以下哪個(gè)工具可以用于數(shù)據(jù)清洗？A.PythonB.JavaC.RD.以上都是9.數(shù)據(jù)清洗的步驟有哪些？A.數(shù)據(jù)抽取B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.數(shù)據(jù)集成10.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是什么？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.提高數(shù)據(jù)安全性C.減少數(shù)據(jù)量D.以上都是二、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)要求：本部分主要考察對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和方法的理解，以及對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的操作能力。1.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)步驟？A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.特征選擇C.模型評(píng)估D.模型訓(xùn)練2.以下哪個(gè)算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-最近鄰B.決策樹(shù)C.K-均值聚類D.聚類分析3.以下哪個(gè)算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.K-均值聚類D.聚類分析4.以下哪個(gè)算法屬于深度學(xué)習(xí)？A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類分析5.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)目標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.穩(wěn)定性C.速度D.可解釋性6.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)任務(wù)？A.分類B.回歸C.聚類D.數(shù)據(jù)清洗7.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)評(píng)估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.特征選擇8.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)算法？A.K-最近鄰B.決策樹(shù)C.隨機(jī)森林D.數(shù)據(jù)清洗9.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域？A.自然語(yǔ)言處理B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)預(yù)處理10.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)挑戰(zhàn)？A.特征選擇B.異常值處理C.模型選擇D.數(shù)據(jù)清洗三、大數(shù)據(jù)技術(shù)棧要求：本部分主要考察對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的基本概念、技術(shù)和工具的理解，以及對(duì)實(shí)際大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的掌握。1.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的一部分？A.HadoopB.SparkC.KafkaD.MySQL2.以下哪個(gè)是Hadoop的核心組件？A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Hive3.以下哪個(gè)是Spark的核心組件？A.SparkSQLB.SparkStreamingC.SparkMLlibD.Alloftheabove4.以下哪個(gè)是Kafka的一個(gè)特點(diǎn)？A.高吞吐量B.可靠性C.可擴(kuò)展性D.以上都是5.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的一部分？A.HadoopB.SparkC.KafkaD.MongoDB6.以下哪個(gè)是HDFS的一個(gè)特點(diǎn)？A.分布式存儲(chǔ)B.高可靠性C.高吞吐量D.以上都是7.以下哪個(gè)是SparkSQL的一個(gè)特點(diǎn)？A.支持多種數(shù)據(jù)源B.支持SQL語(yǔ)法C.支持DataFrameAPID.以上都是8.以下哪個(gè)是Kafka的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景？A.日志收集B.消息隊(duì)列C.實(shí)時(shí)計(jì)算D.以上都是9.以下哪個(gè)是Hadoop的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景？A.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.大數(shù)據(jù)處理C.大數(shù)據(jù)挖掘D.以上都是10.以下哪個(gè)是SparkStreaming的一個(gè)特點(diǎn)？A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理B.高吞吐量C.可擴(kuò)展性D.以上都是四、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要求：本部分主要考察對(duì)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的基本概念、技術(shù)和工具的理解，以及對(duì)實(shí)際大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理過(guò)程的操作能力。1.下列哪個(gè)不是HDFS（HadoopDistributedFileSystem）的特點(diǎn)？A.高可靠性B.高吞吐量C.支持隨機(jī)讀寫(xiě)D.分布式存儲(chǔ)2.下列哪個(gè)不是HDFS的組成部分？A.NameNodeB.DataNodeC.SecondaryNameNodeD.ResourceManager3.下列哪個(gè)不是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的一部分？A.HadoopB.HiveC.HBaseD.MySQL4.下列哪個(gè)不是HBase的特點(diǎn)？A.列式存儲(chǔ)B.可擴(kuò)展性C.高吞吐量D.支持隨機(jī)讀寫(xiě)5.下列哪個(gè)不是Hive的特點(diǎn)？A.SQL查詢B.支持多種數(shù)據(jù)源C.分布式存儲(chǔ)D.支持實(shí)時(shí)計(jì)算6.下列哪個(gè)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？A.HBaseB.CassandraC.MySQLD.MongoDB7.下列哪個(gè)不是Cassandra的特點(diǎn)？A.分布式存儲(chǔ)B.高可用性C.高吞吐量D.支持SQL查詢8.下列哪個(gè)不是MongoDB的特點(diǎn)？A.文檔存儲(chǔ)B.高性能C.支持JSON格式D.支持SQL查詢9.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的一個(gè)挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.數(shù)據(jù)多樣性C.數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性D.以上都是10.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的一個(gè)目標(biāo)？A.提高數(shù)據(jù)可用性B.提高數(shù)據(jù)一致性C.提高數(shù)據(jù)可擴(kuò)展性D.以上都是五、大數(shù)據(jù)分析與處理要求：本部分主要考察對(duì)大數(shù)據(jù)分析與處理的基本概念、技術(shù)和工具的理解，以及對(duì)實(shí)際大數(shù)據(jù)分析與處理過(guò)程的操作能力。1.下列哪個(gè)不是Spark的特點(diǎn)？A.快速B.可擴(kuò)展C.高吞吐量D.支持實(shí)時(shí)計(jì)算2.下列哪個(gè)不是Spark的組件？A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.SparkMLlib3.下列哪個(gè)不是SparkSQL的一個(gè)功能？A.支持SQL查詢B.支持DataFrameAPIC.支持實(shí)時(shí)計(jì)算D.支持?jǐn)?shù)據(jù)清洗4.下列哪個(gè)不是SparkStreaming的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景？A.實(shí)時(shí)日志分析B.實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)C.實(shí)時(shí)廣告系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)預(yù)處理5.下列哪個(gè)不是SparkMLlib的一個(gè)功能？A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.特征選擇D.模型評(píng)估6.下列哪個(gè)不是SparkMLlib的一個(gè)算法？A.K-最近鄰B.決策樹(shù)C.K-均值聚類D.支持向量機(jī)7.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)分析與處理的一個(gè)挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.數(shù)據(jù)多樣性C.數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性D.數(shù)據(jù)質(zhì)量8.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)分析與處理的一個(gè)目標(biāo)？A.提高數(shù)據(jù)分析效率B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.提高數(shù)據(jù)洞察力D.以上都是9.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)分析與處理的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域？A.金融服務(wù)B.電子商務(wù)C.醫(yī)療健康D.教育行業(yè)10.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)分析與處理的一個(gè)步驟？A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.數(shù)據(jù)分析C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)六、大數(shù)據(jù)安全與隱私要求：本部分主要考察對(duì)大數(shù)據(jù)安全與隱私的基本概念、技術(shù)和工具的理解，以及對(duì)實(shí)際大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)過(guò)程的操作能力。1.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)安全的一個(gè)挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)丟失D.數(shù)據(jù)冗余2.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)安全的一個(gè)目標(biāo)？A.保護(hù)數(shù)據(jù)完整性B.保護(hù)數(shù)據(jù)機(jī)密性C.保護(hù)數(shù)據(jù)可用性D.以上都是3.下列哪個(gè)不是加密技術(shù)的一種？A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.混合加密D.數(shù)據(jù)清洗4.下列哪個(gè)不是訪問(wèn)控制的一種？A.身份驗(yàn)證B.授權(quán)C.訪問(wèn)控制列表D.數(shù)據(jù)預(yù)處理5.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)安全的一個(gè)措施？A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)清洗6.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的一個(gè)挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)冗余7.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的一個(gè)目標(biāo)？A.保護(hù)個(gè)人隱私B.保護(hù)企業(yè)商業(yè)秘密C.保護(hù)數(shù)據(jù)安全D.以上都是8.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域？A.金融行業(yè)B.醫(yī)療健康C.電子商務(wù)D.政府部門9.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的一個(gè)技術(shù)？A.數(shù)據(jù)脫敏B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)匿名化D.數(shù)據(jù)清洗10.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)安全與隱私的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題？A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)丟失D.以上都是本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)清洗1.C.數(shù)據(jù)抽取解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析等步驟，數(shù)據(jù)抽取是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）過(guò)程中的一個(gè)步驟，不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理。2.B.填充缺失值解析：在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，填充缺失值是一種常用的方法，可以通過(guò)均值、中位數(shù)、眾數(shù)或者特定值等方式進(jìn)行填充。3.D.Hive解析：Hive是一個(gè)建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用于數(shù)據(jù)查詢和分析，是大數(shù)據(jù)處理中常用的工具之一。4.D.以上都是解析：在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，異常值處理可以采用刪除異常值、用均值或中位數(shù)替換異常值等方法。5.B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)在后續(xù)分析過(guò)程中的準(zhǔn)確性和可靠性。6.D.空間轉(zhuǎn)換解析：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)值轉(zhuǎn)換、類別轉(zhuǎn)換、時(shí)間轉(zhuǎn)換等，空間轉(zhuǎn)換不屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的一種類型。7.D.以上都是解析：數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中常見(jiàn)的problema包括缺失值、異常值和數(shù)據(jù)不一致等。8.D.以上都是解析：Python、Java和R都是常用的編程語(yǔ)言，可以用于數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析。9.A.數(shù)據(jù)抽取解析：數(shù)據(jù)清洗的步驟包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析等。10.A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)在后續(xù)分析過(guò)程中的準(zhǔn)確性和可靠性。二、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)1.D.模型評(píng)估解析：數(shù)據(jù)挖掘的步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等。2.B.決策樹(shù)解析：決策樹(shù)是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸任務(wù)。3.C.K-均值聚類解析：K-均值聚類是一種常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個(gè)簇。4.C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。5.D.可解釋性解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)目標(biāo)是提高模型的準(zhǔn)確率，但同時(shí)也需要關(guān)注模型的可解釋性，以便理解模型的決策過(guò)程。6.D.數(shù)據(jù)清洗解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)任務(wù)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸或聚類等操作，而數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分。7.D.模型評(píng)估解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率等，用于衡量模型的性能。8.C.K-均值聚類解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)算法包括K-最近鄰、決策樹(shù)、支持向量機(jī)等，K-均值聚類不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。9.D.數(shù)據(jù)預(yù)處理解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘等，數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程的一部分。10.D.數(shù)據(jù)清洗解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)挑戰(zhàn)包括特征選擇、異常值處理、模型選擇等，數(shù)據(jù)清洗是解決這些挑戰(zhàn)的一種方法。三、大數(shù)據(jù)技術(shù)棧1.D.MySQL解析：Hadoop、Spark和Kafka都是大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的一部分，而MySQL是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。2.A.HDFS解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的核心組件之一，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)。3.D.Alloftheabove解析：SparkSQL、SparkStreaming和SparkMLlib都是Spark的組件，用于不同的數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。4.D.以上都是解析：Kafka的特點(diǎn)包括高吞吐量、可靠性和可擴(kuò)展性，適用于構(gòu)建高吞吐量的消息系統(tǒng)。5.D.MySQL解析：Hadoop、Spark和Kafka都是大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的一部分，而MySQL