DS概論
問題一覧
1
誰もが等しくデータの消費者・生産者である社会を、( )という
データ社会
2
( ) は、データを知り、データを活用することであ
データサイエンス
3
データを読む力、説明する力、扱う力、のことを、( ) という
データリテラシー
4
社会人として身につけるべきデータリテラシーは、データを読む力、データを説明する力、デ ータを扱う力、の他に、データを ( ) する力、データから ( ) を見つける力、データから ( ) する力、である
分類, 法則, 予測
5
データサイエンスは、( )が定まっていない新しい学問で、( ) +( )×( )である
定義, 統計学, 情報科学, 社会展開
6
データサイエンティストは、ビッグデータなど多種多様で膨大なデータを( )・
( )して、そこから有用な情報( )を引き出すことのできる人材である
処理, 分析, 付加価値
7
データサイエンティストには、( )、( )、( )
の三位一体のスキルが必要である
統計学, エンジニアリング, ビジネススキル
8
統計学は、データの構造を読み解くことを目的としており、( ) を導く、仮説を検証す る、など、データサイエンスにおけるすべての土台となる知識・技術である
仮説
9
ビジネススキルは、分析した結果をどうすればよいのか考えるスキルで、ビジネス・
( ) などの知識が必要である。
マーケティング
10
データサイエンティストのトレンドは、幅広い( )、需要の上昇、( )である
知識, 人材不足
11
データサイエンスでは、高校教科書レベルの、線形代数と微分積分の基礎知識が必要であるが、 複雑な手計算は不要であり、( )だけは押さえることが必要。
概念
12
データサイエンスの要素技術は、1基盤となる( )、2データを収集し、 ( )する技術、3集めたデータを( )する技術である。
知識、技術, 加工、処理, 解析
13
人間では扱いきれないほどのデータが集まるようになったが、インターネットの普及の時代 は、( )の発信であり、その後、IoT などの変化の時代である、( )の発信によ り大量のデータが集まるようになった。このような大量のデータを( )と いう。
人, モノ, ビッグデータ
14
ビッグデータの「4 つの V」は、データの( )、データの( )、 データの( )、データの( )である
量, 種類, 頻度, 価値
15
IT の著しい発展を確信し、情報サービスの新たな展開に注力した巨大 IT 企業達を、その会 社名の頭文字をとって( )という
GAFA
16
主なビッグデータの例を 3 つ答えよ
( )、( )、( )
マルチメディアデータ, センサーデータ, ログデータ
17
ビッグデータの例に、時間の経過とともに観測されるデータである( )デー タがあり、株価や気温などのデータがそれにあたる
時系列
18
ビッグデータの本格的利用は、( )により始まった。キーワードを入力 し、欲しい情報を得る行為を、代表的なサービス提供企業の名前から、( ) と言われている。
検索エンジン, ググる
19
インターネット上に公開されたサイトを閲覧するソフトウェアを、英語では( ) という
ブラウザ
20
生産の自律化や産業界のデジタル化のことを( )という。
デジタルトランスフォーメーション
21
コンピュータの導入によって情報の重要性が高まった時代を、( )といい、すでに情報に関する技術が存在し、情報を自由に使える状態にある時代を( ) という
情報化社会, 情報社会
22
ビッグデータの解析結果にもとづいて、次のアクションや意志決定を行ったり、課題の解決や新たな価値創造が進められる社会を（ ）という。
データ駆動型社会
23
様々なモノをインターネットにつなげる技術で、データ駆動型社会へと加速させたのは、( ）である。
IoT
24
データベースとは、一般的には電子化されたデータを、（ ）で処理できるように整理されたデータの（ ）のことである。特に、データを2次限の表形式で保持・管理するもので、最も広くつかわれているものを、（ )（RDB） と呼ぶ。
コンピュータ, 集合体, リレーショナルデータベース
25
デジタル辞書によると、物事の推論の基礎となる事実、または、参考となる資料・情報のことを、 ( )という
データ
26
代表的なデータの種類には、( )データ、( )データ、( ) データ、カテゴリデータ、などがある。
計測, 間隔, 順位
環境と生物の進化
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60問 • 1年前問題一覧
1
誰もが等しくデータの消費者・生産者である社会を、( )という
データ社会
2
( ) は、データを知り、データを活用することであ
データサイエンス
3
データを読む力、説明する力、扱う力、のことを、( ) という
データリテラシー
4
社会人として身につけるべきデータリテラシーは、データを読む力、データを説明する力、デ ータを扱う力、の他に、データを ( ) する力、データから ( ) を見つける力、データから ( ) する力、である
分類, 法則, 予測
5
データサイエンスは、( )が定まっていない新しい学問で、( ) +( )×( )である
定義, 統計学, 情報科学, 社会展開
6
データサイエンティストは、ビッグデータなど多種多様で膨大なデータを( )・
( )して、そこから有用な情報( )を引き出すことのできる人材である
処理, 分析, 付加価値
7
データサイエンティストには、( )、( )、( )
の三位一体のスキルが必要である
統計学, エンジニアリング, ビジネススキル
8
統計学は、データの構造を読み解くことを目的としており、( ) を導く、仮説を検証す る、など、データサイエンスにおけるすべての土台となる知識・技術である
仮説
9
ビジネススキルは、分析した結果をどうすればよいのか考えるスキルで、ビジネス・
( ) などの知識が必要である。
マーケティング
10
データサイエンティストのトレンドは、幅広い( )、需要の上昇、( )である
知識, 人材不足
11
データサイエンスでは、高校教科書レベルの、線形代数と微分積分の基礎知識が必要であるが、 複雑な手計算は不要であり、( )だけは押さえることが必要。
概念
12
データサイエンスの要素技術は、1基盤となる( )、2データを収集し、 ( )する技術、3集めたデータを( )する技術である。
知識、技術, 加工、処理, 解析
13
人間では扱いきれないほどのデータが集まるようになったが、インターネットの普及の時代 は、( )の発信であり、その後、IoT などの変化の時代である、( )の発信によ り大量のデータが集まるようになった。このような大量のデータを( )と いう。
人, モノ, ビッグデータ
14
ビッグデータの「4 つの V」は、データの( )、データの( )、 データの( )、データの( )である
量, 種類, 頻度, 価値
15
IT の著しい発展を確信し、情報サービスの新たな展開に注力した巨大 IT 企業達を、その会 社名の頭文字をとって( )という
GAFA
16
主なビッグデータの例を 3 つ答えよ
( )、( )、( )
マルチメディアデータ, センサーデータ, ログデータ
17
ビッグデータの例に、時間の経過とともに観測されるデータである( )デー タがあり、株価や気温などのデータがそれにあたる
時系列
18
ビッグデータの本格的利用は、( )により始まった。キーワードを入力 し、欲しい情報を得る行為を、代表的なサービス提供企業の名前から、( ) と言われている。
検索エンジン, ググる
19
インターネット上に公開されたサイトを閲覧するソフトウェアを、英語では( ) という
ブラウザ
20
生産の自律化や産業界のデジタル化のことを( )という。
デジタルトランスフォーメーション
21
コンピュータの導入によって情報の重要性が高まった時代を、( )といい、すでに情報に関する技術が存在し、情報を自由に使える状態にある時代を( ) という
情報化社会, 情報社会
22
ビッグデータの解析結果にもとづいて、次のアクションや意志決定を行ったり、課題の解決や新たな価値創造が進められる社会を（ ）という。
データ駆動型社会
23
様々なモノをインターネットにつなげる技術で、データ駆動型社会へと加速させたのは、( ）である。
IoT
24
データベースとは、一般的には電子化されたデータを、（ ）で処理できるように整理されたデータの（ ）のことである。特に、データを2次限の表形式で保持・管理するもので、最も広くつかわれているものを、（ )（RDB） と呼ぶ。
コンピュータ, 集合体, リレーショナルデータベース
25
デジタル辞書によると、物事の推論の基礎となる事実、または、参考となる資料・情報のことを、 ( )という
データ
26
代表的なデータの種類には、( )データ、( )データ、( ) データ、カテゴリデータ、などがある。
計測, 間隔, 順位