Методы и технологии, основанные на работе с данными/Вопросы тестов
Методы и технологии, основанные на работе с данными
Вопросы тестов
Что не является трендом в области ГосТех?[править]
вариант 1[править]
Адаптивная безопасность
Мультиканальное вовлечение граждан
Повсеместное использование аналитики
Создание множества независимых систем по учету трудовых ресурсов в каждом регионе
Цифровая идентификация граждан +
вариант 2[править]
Адаптивная безопасность
Мультиканальное вовлечение граждан
Рабочая сила в цифровом формате
Уменьшение количества использования аналитических отчетах на всех этапах государственного управления
Цифровая идентификация граждан +
вариант 3[править]
Мультиканальное вовлечение граждан
Повсеместное использование аналитики
Рабочая сила в цифровом формате
Создание неизменяющегося подхода для противодействия киберугрозам
Цифровая идентификация граждан +
Какие типичные типы задач решаются с помощью NLP (Natural Language Processing, Обработка Естественного Языка)?[править]
Анализ текста
Генерация текста
Диалоговые системы
Распознавание речи
Всё из перечисленного +
Что является примером временного ряда?[править]
вариант 1[править]
Анкета заемщика
Доразметка данных
История в медицинской карточке +
Социологический опрос
Текст статьи
вариант 2[править]
Анкета заемщика
Зарплатная ведомость
Стоимость биржевых инструментов +
Социологический опрос
Текст статьи
Что важно при обработке данных при цифровой трансформации?[править]
вариант 1[править]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Сильная внутренняя экспертиза команды в области подхода управления с помощью данных +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
вариант 2[править]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Понимать, какой информацией располагает компания, а чего не хватает +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
вариант 3[править]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Определить методы сбора, анализа и интерпретации результатов +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
Что является одной из основных проблем цифровой трансформации?[править]
вариант 1[править]
Достаточные знания и компетенции
Наличие стратегии
Недостаточное финансирование +
Поддержка руководства
Профицит квалифицированных кадров
вариант 2[править]
Дефицит квалифицированных кадров +
Достаточное финансирование
Достаточные знания и компетенции
Наличие стратегии
Поддержка руководств
вариант 3[править]
Достаточные знания и компетенции
Достаточное финансирование
Отсутствие стратегии +
Поддержка руководства
Профицит квалифицированных кадров
Задачи, которые касаются жизни каждого гражданина, наболевшие проблемы общества и вопросы о том, как их решать это[править]
Задачи цифровой трансформации общества
Экономические задачи
Политические задачи
Коммерческие задачи
Социально значимые задачи +
Хаб открытых данных – это ...[править]
Основной независимый ресурс наборов открытых государственных данных, на котором собраны и структурированы существующие на сегодня в России наборы данных.+
Открытый ресурс, в который выгружают персональные данные граждан с целью продажи и передачи третьим лицам
В терминологии специалистов – историческое событие, после которого было открыто, что можно использовать данные в управлении процессами (продажи, менеджмент и т.д.)
Аналитическая панель, наглядное представление информации о бизнес-процессах, трендах, зависимостях и других метриках в компактном виде, которое позволяет увидеть значения конкретных показателей и динамику их изменений
Способ защиты данных с помощью визуальных решений
Основные функции сбора данных включают[править]
Создание информационных систем, создание отчетов, обеспечение финансирования
Накопление данных, анализ данных, первичную обработку данных
Поиск источников данных, извлечение данных, преобразование данных +
Постановку и решение задач, построение графиков, визуализацию
Поиск аномалий, классификацию, восстановление регрессии
Что такое искусственные нейронные сети?[править]
Математическая модель, построенная по принципу сигнальной системы живых организмов.
Приложения, помогающие обучаться, создавать образы и обобщать информацию.
Математическая модель, построенная по принципу организации колоний общественных насекомых.
Всемирная система объединённых компьютерных сетей для хранения, обработки и передачи информации
Математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. +
Что является ключевым показателем города при построении модели цифрового двойника города?[править]
Уровень жизни
Количество населения +
Объемы производства
Объемы строительства
Объемы потребления
Что такое суперсервисы?[править]
Мобильные приложения крупных компаний
Платформы, которые охватывают все сферы жизни человека и помогают ему получать услуги от бизнеса и государства дистанционно +
Сайты органов государственной власти
Сервисы, запущенные на современных суперкомпьютерах.
Платформы, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
В чем отличия и связь "Искусственного интеллекта" и "Машинного обучения"?[править]
Машинное обучение – одно из направлений Искусственного Интеллекта. Данное направление состоит из методов, которые позволяют делать выводы на основе данных.
Искусственный интеллект – одно из направлений Машинного Обучения. Данное направление занимается имитированием поведения человека.
Искусственный Интеллект и Машинное Обучение – это направления Глубокого обучения нейронных сетей.
Искусственный Интеллект – это алгоритмы, связанные с обучением цифровых нейронных сетей. Машинное обучение - это алгоритмы работы с табличными данными.
Искусственный Интеллект занимается задачами имитации деятельности мозга человека. Машинное обучение – это процесс, в ходе которого обучается Искусственный Интеллект. +
Существует ли в России аналог "закона о забвении" США (закон, позволяющий гражданам настаивать на удалении своих персональных данных из сети).[править]
Не существует
Существует и позволяет удалять из сети любые персональные данные
Не существует, но законопроект находится в стадии обсуждения
Существует, но распространяется только на данные в поисковых системах +
Планируется к внедрению в 2021-2025 годах
Разбить клиентов по интересам к тем или иным продуктам для последующего маркетинга, это задача?[править]
Регрессии
Классификации
Рекомендации
Кластеризации +
Поиска аномалий
В каком десятилетии появились понятия "Искусственный интеллект" и "Машинное обучение"?[править]
1950-1959 +
1960-1969
1970-1979
1980-1989
1990-1999
Основные принципы управления изменениями включают[править]
Четкое определение целей изменения
Четкое понимание существующего состояния дел
Планирование изменений
Информирование персонала
Всё из перечисленного +
В каких годах прошёл первый шахматный турнир среди компьютерных программ?[править]
1950-1959
1960-1969
1970-1979 +
1980-1989
1990-1999
Какая главная проблема/сложность наличиях множества разных систем хранения данных в организации?[править]
Отсутствие возможности получать данные из каждой системы.
Стоимость приобретения систем растет в геометрической прогрессии в зависимости от количества систем.
Необходимость обучения сотрудников использованию различных систем.
Необходимость большого количества сотрудников для технической поддержки систем.
Сложность синхронизации данных между системами. +
Классификация, кластеризация, корреляция – это части этапа?[править]
Анализа данных +
Сбора данных
Визуализации
Поиска аномалий
Преобразования данных
Назовите три шага по созданию концепции цифровой трансформации?[править]
Анализ инфраструктуры – Создание технологического видения – Временная оценка преобразований, исходя из динамики изменения внешней среды
Диагностика текущего состояния – Формирование целевого состояние – Разработка дорожной карты преобразования +
Определение состояния продуктов и процессов – Создание стратегического видения – Временная оценка преобразований, исходя из текущего состояния организации
Изучение кадрового потенциала и культуры – Создание бизнес-архитектуры – Определение вех цифровой трансформации
Извлечение данных – Трансформация данных – Загрузка данных
В чем причина такой популярности внедрения AI в бизнес-процессы?[править]
Низкая стоимость продуктов по внедрению AI
Органы государственной власти обязывают крупный бизнес внедрять наиболее современные технологии с рынка
Многие игроки рынка уверены, что внедрение AI (ИИ, Искусственного Интеллекта) позволит сразу же пройти процесс цифровой трансформации +
Наличие большого количества доступных инструментов для использования AI в бизнес-процессах.
Наличие большого количества квалифицированных профессионалов на рынке труда.
Цель разработки ИТ-стратегии компании – это ...[править]
Приобретение преимущественной позиции организации за счет использования современных ИТ-систем и ресурсов, позволяющих решать комплекс задач с помощью технологий +
Процесс формирования годового плана расходов на ИТ-проекты в компании
Оцифровка стратегического плана развития компании
Поиск возможностей приобретения более современной техники для организации с минимизацией расходуемых средств
Повышение цифровой грамотности сотрудников организации
Что является основой для создания системы HR, основанной на работе с данными?[править]
Данные из социальных сетей
Цифровой профиль сотрудника
Цифровой след деятельности сотрудника
Анкета, заполненная сотрудником
Разработанная система тестирования сотрудников компании +
Массовое производство, использование электричества, разделение труда – это[править]
Индустрия 1.0
Индустрия 2.0 +
Индустрия 3.0
Индустрия 4.0
Ничего из перечисленного
Какова цель Data Driven Marketing (Маркетинг, основанный на данных)?[править]
Повышение качества потребительского опыта и точности персонализации, в том числе с целью повышения эффективности бизнес-процессов +
Реклама дата-центричных проектов, их актуальности и перспективности
Продажа третьим лицам данных об обслуживании клиентов и поведении пользователей на сайте или в приложении
Использование инсайдерской информации при торговле биржевыми инструментами
Внедрение систем учета клиентов в маркетинговые процессы
Что является основой для составления цифрового профиля сотрудника?[править]
Данные из социальных сетей
Индивидуальный образовательный трек сотрудника
Цифровой след деятельности сотрудника +
Анкета, заполненная сотрудником
Разработанная система тестирования сотрудников компании
В «большой управленческий цикл» НЕ входит следующая стадии[править]
Вознаграждение за желаемый результат
Отслеживание и контроль процессов
Пост-анализ и коррекция ошибок
Проверка гипотез +
Согласование решений
Назовите тройку стран-лидеров в сборе данных о гражданах?[править]
Китай, Индия, Япония +
Исландия, Аргентина, Испания
Италия, Франция, Индия
США, Китай, Россия
Сингапур, Германия, Великобритания
Что такое ETL?[править]
Процесс извлечения данных из внешних источников.
Процесс трансформации и очистки данных для соответствия бизнес-процессам. +
Процесс загрузки данных в хранилища.
Всё из перечисленного
Ничего из перечисленного
Преградами на пути к изменениям являются[править]
Неверная расстановка приоритетов
Сопротивление изменениям
Плохие коммуникации
Отсутствие жесткого руководства трансформационными изменениями
Всё из перечисленного +
Для чего используются A/B инструменты для работы с данными?[править]
Для восстановления регрессии
Для классификации данных +
Для поиска аномалий
Для измерения эффектов
Для верификации данных
Для построения цифрового двойника автодороги необходимо[править]
Осуществить оцифровку дороги в ручном или автоматическом режиме
Выставить коэффициенты аварийности участка дороги
Проверить корректность внесенной информации
Всё из перечисленного +
Ничего из перечисленного
Что НЕ является примером проекта из области ГосТех?[править]
Цифровое правительство
Умный город
Электронный суд
Коммерческая платформа облачного хранения, хранящая общедоступные данные
Платформы для противодействия отмывания денег +
Что является одной из основных проблем информационного обмена на региональном уровне[править]
Оперативность получения региональных показателей
Потоковые данные для прогнозирования с использование машинного обучения (AI)
Наличие "единого" окна получения доступа к первоисточникам данных
Исторические данные хранятся эпизодически и бессистемно +
Единые формы сбора и методики расчета показателей
Какая из перечисленных отраслей наиболее активно внедряет AI/ML?[править]
Производство
Оптовая и розничная торговля
Государственный сектор
Финансовый сектор +
Определение стоимости недвижимости по параметрам, это задача?[править]
Регрессии
Классификации +
Кластеризации
Рекомендации
Поиска аномалий
Другие
На какую сумму купит клиент в следующем месяце, это задача?[править]
Регрессии +
Классификации
Рекомендации
Кластеризации
Поиска аномалий
Что НЕ должен обеспечивать Центр управления регионом?[править]
Доступ к региональным данным
Контроль качества исходных данных
Инструменты анализа данных на уровне региона
Защиту государственных данных
Повышение отчетной нагрузки +
Определите, что НЕ является бизнес-инструментом работы с данными[править]
Инструменты визуализации данных
Системы автоматизации
Делопроизводство, основанное на ручном или аналоговом хранении документов +
CRM системы
Юнит-экономика
В задаче восстановления регрессии, целевая переменная ...[править]
Принимает значение из бинарного множества (да/нет, 0/1)
Определена на группах объектов или из свойствах
Принимает значения из конечного множества
Не определена, необходимо найти похожие группы
Принимает числовые значения (может иметь бесконечное количество вариантов) +
Выделите основную проблему с внедрением решений на основе AI (ИИ, Искусственного Интеллекта) в бизнес-процессы[править]
Сложность работы с сервисами AI
Отсутствие предложений на рынке
Отсутствие систематических действий по внедрению, "случайные инновации"
Отсутствие на рынке квалифицированных сотрудников. +
Большие объемы данных плохо поддаются анализу.
Что позволяет использование Цифровой модели компетенций?[править]
Анализировать "рыночную стоимость" сотрудников в разрезе цифровых компетенций +
Автоматизированно генерировать граф для профстандарта ИТ специалистов
Проанализировать, какие инструментами пользуются разработчики цифровых решений по всему миру
Определить, какие навыки более востребованы навыки на прорывных и зрелых рынках
Всё из перечисленного
Цифровизация в решении социально значимых задач позволит[править]
Поменять всех сотрудников управляющей компании и муниципалитетов
Закрепить сложившиеся стереотипы мышления общества
Создать систему тотального контроля за жизнью граждан
Создать условия, показывающие эффективность работы государственного аппарата +
Повысить доходы всем коммерческим организациям
Основные процессы работы с данными включают[править]
Поиск аномалий, классификацию, восстановление регрессии
Выбор проблематики, направление запросов в органы государственной власти, составление отчетов
Изучение законодательства, составление программ развития, достижение ключевых показателей эффективности
Аналитика, рефлексия, критика
Сбор данных, анализ, визуализация +
В задаче поиска закономерностей, целевая переменная ...[править]
Принимает числовые значения (может иметь бесконечное количество вариантов)
Определена на группах объектов или из свойствах
Не определена, необходимо найти похожие группы
Принимает значения из конечного множества +
Всё из перечисленного
Что НЕ включает в себя Диагностика текущего состояния при создании концепции цифровой трансформации?[править]
Анализ продаж
Определение вех цифровой трансформации +
Изучение продуктов и процессов
Инспектирование производства
Получение списка доступных данных
Модель управления изменениями Курта Левина включает следующие стадии[править]
Размораживание, движение, замораживание +
Форсайт-сессия, анализ предложений, выбор действий
Фиксация проблематики, анализ проблем и выработка гипотез, принятие и утверждение решений
PEST-анализ, SWOT-анализ, SNW-анализ
Поиск аномалий, классификацию, восстановление регрессии
Цифровой след – это ...[править]
Имитация деятельности систем в виртуальном пространстве.
Вся информация, которая хранится в реляционных базах данных.
Эффект от нагрузки на цифровую платформу.
Возможность отслеживать изменения количественных показателей бизнес-процессов.
То, что зафиксировано в цифровом виде, будь то данные датчиков, камер видеонаблюдения, сайтов, социальных сетей, оцифрованные документы и пр. +
Что такое копилефт (copyleft)?[править]
Идея, когда программы и данные распространяются без ограничения свободы дальнейшего распространения и модификации +
Имущественное авторское право, то есть право копировать и воспроизводить
Институт гражданского права, регулирующий правоотношения, связанные с созданием и использованием программ и данных
Абсолютное гражданское право, обеспечивающее возможность его обладателю своими действиями извлекать полезные свойства из программ и данных
Вид субъективных прав, относящихся к категории нематериальных благ
Зачем использовать общую систему BI (Business intelligence)[править]
Получить единый инструмент отчетности и анализа данных
Объединить данные из множества источников в организации
Оптимизировать ресурсы (как по поддержке, так и по созданию аналитики)
Создать единую точку получения информации в организации
Всё из перечисленного +
Разместите в исторически правильном порядке:[править]
Информатизация... Автоматизация... Цифровая трансформация...
Цифровая трансформация... Информатизация... Автоматизация...
Автоматизация... Информатизация... Цифровая трансформация... +
Цифровая трансформация... Автоматизация... Информатизация...
Автоматизация... Цифровая трансформация... Информатизация...
Что НЕ является затратами на разработку и запуск решения на базе Искусственного интеллекта[править]
Облачные вычисления для обучения AI модели
Закупка данных
Разметка данных
Зарплата команды на разработку и управление проектом
Ничего из перечисленного +
Что является актуальной проблемой (или проблемами), снижающие темпы развития городов?[править]
Рассогласованность планов и программ развития по времени и назначению
Слабость институтов развития
Падение экономической эффективности
Всё из перечисленного +
Ничего из перечисленного
В перечень задач машинного обучения НЕ входит[править]
Уменьшение размерности
Выявление аномалий
Классификация
Интенсификация +
Восстановление регрессии
Интернет вещей – это ...[править]
Приложения, отслеживающие покупателей, которые заходят на сайты интернет-магазинов.
Способ приобретения вещей через интернет.
Стадия развития технологий интернет, концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой и объединяющая целый стек технологий +
Представление о том, что в ближайшем будущем технологии будут настолько развитыми, что они создадут собственный интернет с поисковыми, социальными и иными сетями-агрегаторами данных для взаимодействия без вмешательства человека
Множество различных приборов и датчиков, объединенных между собой проводными и беспроводными каналами связи
Информационные системы видеонаблюдения, мобильные видеокамеры и технологии компьютерного зрения сегодня позволяют автоматически решать следующие задачи[править]
Оценивать качество уборки улиц
Фиксировать незаконные свалки
Регистрировать вырубки леса
Оценивать качество дорожных покрытий
Всё из перечисленного +
Что такое less-code (меньше-кода) подход при создании программного обеспечения?[править]
Подход, которые заменяет программистов во всех индустриях.
Подход, который позволяет с помощью визуальных технических средств создавать системы без навыков программирования. +
Подход, в котором с помощью компьютерных языков можно создать новое программное обеспечение.
Подход извлечения, трансформации и загрузки данных без использования навыков программирование.
Подход подразумевает, что нужно понимать данные и уметь строить прогнозы на их основе.
Какой принцип (или какие принципы) необходимы для правильного структурного внедрения BI Self-service систем?[править]
Управляемые правила
Надёжный единый источник данных +
Управление группами
Простота администрирования
Всё из перечисленного
Приборы фото- видеофиксации могут дать следующую информацию о транспортной системе и дорожном движении[править]
Средний расход топлива автомобилей на участке
Средняя скорость потока на участке и динамика ее изменения +
Готовность водителей участвовать в решении социально-значимых задач
Уровень загрязненности воздуха
Всё из перечисленного
Что такое "тест Тьюринга"?[править]
Тест, в ходе которого, через анонимную коммуникацию, человек или группа должны определить, обладает ли компьютер сознанием человека.
Тест, в ходе которого, через анонимную коммуникацию, человек или группа должны определить, может ли компьютер вести диалог с человеком.
Тест, в ходе которого, через анонимную коммуникацию, компьютер должен определить, общается ли с ним человек или другая программа.
Тест, в ходе которого, через анонимную коммуникацию, человек или группа должны определить, с кем общаются – с компьютером или человеком. +
Тест, в ходе которого, через анонимную коммуникацию, компьютер должен определить, каким уровнем интеллекта обладает человек.
Какое определение наиболее полно отражает понятие Искусственный интеллект?[править]
Способность компьютера обрабатывать большие объемы данных и постепенно приобретать сознание
Способность компьютера обрабатывать большие объемы данных
Способность системы самостоятельно ставить перед собой задачи и решать их при помощи данных из интернета
Способность системы правильно интерпретировать внешние данные, извлекать знания из таких данных и использовать их для достижения конкретных целей и задач при помощи гибкой адаптации +
Способность прогнозировать будущие события на основе неполной информации.
Киберфизические производственные системы – это[править]
Индустрия 1.0
Индустрия 2.0
Индустрия 3.0
Индустрия 4.0 +
Ничего из перечисленного
Уйдет или не уйдет клиент в следующем месяце, это задача?[править]
Классификации +
Регрессии
Кластеризации
Рекомендации
Поиска аномалий
Что является плюсом less-code (меньше кода) подхода при создании программного обеспечения?[править]
Делать минимум с максимальным бюджетом
Быстрые проверки гипотез за 1-2 дня без привлечения целых команд разработки +
Жесткий инструментарий с фиксированным функционалом
Полное отсутствие разработчиков при создании любого программного обеспечения
Фиксированная функциональность продукта для оптимизации расходов дальнейшей поддержки
Стриминг – это ...[править]
Один из инструментов визуализации данных
Процесс передачи информации на платформы видеоконтента +
Видимость, что событие происходит онлайн
Потоковая передача данных
Онлайн кинотеатры
По заключению специалистов, стоимость создания любой информационной системы в большей степени определяется ...[править]
Запланированным бюджетом на текущий период
Наличием ресурсов внутри организации
Решением бизнес-заказчика
Рынком и оценками подрядчиков
Объективными характеристиками потенциального продукта +
Что может быть результатом внедрения решений на базе искусственного интеллекта/машинного обучения?[править]
Повышение производительности за счет того, что один сотрудник может выполнить больше задач за то же время
"Больше креативной работы за счет высвобождения времени, которое раньше тратилось на рутину" +
Меньше сотрудников за счет того, что один сотрудник с помощью ИИ может выполнить больше работы
Всё из перечисленного
Ничего из перечисленного
Как принять решения о необходимости внедрения корпоративной информационной системы, выборе подходящей системы и оценить результаты автоматизации в компании?[править]
С помощью внедрения Data Driven Marketing (Маркетинга, основанного на данных)
При помощи прогнозного графика, показывающего запланированный оборот организации на ближайшие периоды
При помощи оценки общего объема данных, генерируемых цифровыми средами и сервисами, используемыми в компании
При помощи такого показателя, как возврат на вложенные инвестиции (Return On Investment, ROI) +
При помощи подсчета расходов на внедрение цифровых технологий и кадровые затраты
Когда нейронные сети начали классифицировать изображения с уровнем ошибки ниже чем у человека?[править]
Примерно с 2005 года
Примерно с 2010 года
Примерно с 2015 года
Примерно с 2020 года
До сих пор ни одна нейронная сеть не может классифицировать объект лучше, чем в среднем делает человек +
Может ли обучить современный компьютер идентифицировать определенный объект на фотографии?[править]
Да, компьютер может проанализировать фотографию и распознать все объекты, которые на ней оказались.
Нет, не хватает технической мощности компьютеров анализировать фотографии.
Да, как правило с точностью выше, чем может идентифицировать данный объект человек. +
Нет, такие разработки сейчас только на уровне лабораторных исследований
Да, но с точностью ниже, чем может идентифицировать данный объект человек.
Сгруппировать похожие регионы по экономическому положению, это задача?[править]
Регрессии
Кластеризации +
Классификации
Рекомендации
Поиска аномалий
Поиск источников данных, извлечение данных, преобразование данных – это части этапа?[править]
Анализа данных
Сбора данных +
Визуализации
Поиска аномалий
Кластеризации
Какие две темы наиболее популярны при внедрении AI/ML решений?[править]
Сегментация клиентов и антифрод
Автоматизированная диагностика и автоматизация колл-центров
Анализ тональности/мнений и распознавание лиц
Автоматизация рекрутинга и анализ юридических договоров
Чат-боты и автоматизация процессов +
Что такое цифровая экономика?[править]
Хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором являются данные в цифровом виде +
Стадия развития технологий интернет, концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой и объединяющая целый стек технологий
Общий подход к цифровой трансформации и внедрению управления на основе данных на промышленном предприятии
Подход к цифровой трансформации компании, основанный на решении использовать современные технологии и практики проектной работы
Направление, в котором стартапы, инновационные компании и само государство оцифровывают государственные продукты и услуги, используя новые технологии
В задаче классификации, целевая переменная ...[править]
Принимает числовые значения (может иметь бесконечное количество вариантов)
Не определена, необходимо найти похожие группы
Принимает значения из конечного множества +
Определена на группах объектов или из свойствах
Всё из перечисленного
Интернет вещей как технология может применяться со следующей целью:[править]
Мониторить исправность и оптимизировать загруженность оборудования
Оптимизировать перевозки, логистику и анализировать манеру вождения
Анализировать поведение клиентов и делать им персональные предложения, отслеживать специфику использования клиентом продукта
Мониторить состояние полей и здоровье скота, уровень влажности почвы, предсказывать погоду и изменения климатических условий
Всё из перечисленного +
Задачи системы управления, основанной на данных, включают[править]
Реализация схемы централизованного сбора и оценки качества выполнения заявок граждан
Применение ежемесячной оценки эффективности органов муниципального управления и управляющих компаний по качеству отзывов граждан
Применение технологий больших данных для анализа и планирования адресных мероприятий
Сбор данных оценки социальной среды из СМИ и социальных сетей
Всё из перечисленного +
Открытые вопросы Рефлексии[править]
- Какие из изученных в рамках интенсива тем являются для вас наиболее значимыми и почему?
- Обоснуйте свою позицию, расскажите, что именно из услышанного вы считаете значимым. Социально-значимый эффект, практическая польза, масштабность решения, новизна и т.п. Выделите критерий, на основе которого вы выделяете какой-то контент.
- Как вы планируете применять полученные в ходе интенсива знания в вашей дальнейшей работе?
- Опишите, как и в каких процессах, для каких целей и/или задач вы можете использовать тот или иной пример, материал или решение, с которыми вы познакомились в рамках интенсива.
- Какие вопросы, рассмотренные в рамках интенсива, вы бы хотели более детально изучить в ближайшее время и почему?
- Поясните, почему та или иная тема является для вас необходимой к изучению. Расскажите, с чего вы планируете начать, какие материалы использовать, каких спикеров будете слушать и т.д. Если вы вдруг считаете, что уже достаточно осведомлены в направлении нашего интенсива, обоснуйте, почему вы так считаете и что необходимо знать и уметь человеку, претендующему на статус CDO.