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iPAS◆資料導向程式設計◆初級
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110年 - 110-2 初級巨量資料分析師能力鑑定試題_科目1:資料導向程式設計#119178
> 試題詳解
44. 關於程式除錯,下列敘述何者「不」正確?
(A) 程式即便是正常執行,仍有可能隱藏錯誤
(B) 經過完整測試後的程式,就不會有錯誤
(C) 語法錯誤(Syntactic Errors)一般編譯器都會找出來這種錯誤
(D) 語義錯誤(Semantic Errors)是編譯器所無法檢查出來的錯誤
答案:
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統計:
A(0), B(5), C(1), D(0), E(0) #3219278
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971377
1. 題目解析 這道題目主要考察對於程...
(共 985 字,隱藏中)
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45. 關於彈性分布式資料集(Resilient Distributed Dataset, RDD),有兩個 RDD 內容分別為{1,2,3}{2,3,4},若執行 union()函式後,其結果為下 列何者? (A) {1,2,3,4} (B) {1,2,3,3,4} (C) {1,2,3,2,3,4} (D) {1,2,3}
#3219279
46. 某專案採用 Python 語法設計流程控制如附圖,當中的程式語法何者 「不」正確?(A) sum = 0 (B) if (A=>10 and B=>20): (C) sum = A+B (D) return sum
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47. 下列何者「不」是 Python 程式除錯常見方法? (A) 使用 print 把可能有問題的變數列印出來看看 (B) 使用 assert (C) 使用 logging (D) 啟動 pda
#3219281
48. 文字資料處理與語言學密切相關,下列語言學中的名詞與其解釋,何 者配對「不」正確? (A) 字詞(Word):是語言中最小的單位 (B) 詞素(Morpheme):是最小可區辨的單元 (C) 詞幹提取(Stemming):是依詞性標記(Part‑of‑Speech Tagging) 提取出詞組(Phrase/Word Group) (D) 詞組提取(Chunk Extraction):是依詞性標記提取出詞組
#3219282
49. 關於 GraphX,下列敘述何者「不」正確? (A) 在單純的電腦計算性能超越 GraphLab 等計算框架 (B) 用於圖形和平行圖形的運算 (C) 用來描述變數之間的關係 (D) 持續的增加圖形演算法
#3219283
50. 為便於處理 R 語言程式碼的例外狀況與錯誤訊息,可使用下列何種 函數以了解程式碼執行狀況? (A) stop() (B) warning() (C) message() (D) system.time()
#3219284
1. 在分析資料前,通常需要先清理資料。當數字與文字混合在一起時, 但我們僅需要提取出數字時,若以逐筆資料提取十分曠日廢時,在 Python 語法中的套件 re 可以處理大部分的此類問題,例如語法: re.findall(pattern, string),當 pattern = '\d',可以提取出 string 中所有單一數字;pattern = '\d\d',可以提取出 string 中所有 2 個相連數字;pattern = '\d+',可以提取出 string 中所有任意相連個數的數字。請問當 string = '王大明手機號碼:0912334567,地址...'時,下列何者語法無法提取出0912334567? (A) re.findall('\d+', string) (B) re.findall('\d\d\d\d\d\d\d\d\d', string) (C) re.findall('\d\d+', string) (D) re.findall('\d\d\d\d\d\d+', string)
#3219285
2. 下列何者「不」是資料前處理該進行的程序? (A) 資料清理(data cleaning) (B) 資料轉換(data transform) (C) 屬性挑選(feature selection) (D) 資料建模(data modeling)
#3219286
3. 關於遺缺值(missing value)的處理方式,下列何者較「不」恰當? (A) 將有遺缺值的那筆樣本刪去 (B) 使用平均值來填補遺缺值 (C) 使用 k 近鄰演算法來填補遺缺值 (D) 將有遺缺值的那個欄位刪去
#3219287
4. 關於資料具有離群值(outlier),進行資料標準化時,下列敘述何者較 為適合? (A) 可採用 Z-分數法(Z-score) (B) 可採用最小最大正規化法(min-max normalization) (C) 可採用穩健縮放法(robust scaler) (D) 可採用最大絕對值縮放法(maximum absolute scaler)
#3219288
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