標準答案 學生答案
配分:[10.00] R資料分析與應用
得分:
1. shiny套件中執行內建"01_hello"範例的函數為何?
  1. runshiny
  2. runApp
  3. runExample
  4. runShiny
 
配分:[10.00] R資料分析與應用
得分:
2. ggplot2套件中facet_wrap函數的功能為何?
  1. 提供資料映射
  2. 提供繪圖型式 | | 提供分面群組條件
  3. 提供顏色設定
 
配分:[10.00] R資料分析與應用
得分:
3. 計算主成分分析的函數為何?
  1. kmeans
  2. prcomp
  3. predict
  4. aggregate
 
配分:[10.00] R資料分析與應用
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 標準答案 學生答案
配分:[20.00] 用資料串起來的世界解答
得分:
1. 結構化資料(Structured Enterprise Data)不是巨量資料分析的主要格式
  1. 用資料串起來的世界解答
  2. 用資料串起來的世界解答
 
配分:[20.00] 用資料串起來的世界解答
得分:
2. 下列何者為我國政府資料開放的定義內涵
  1. 可撤回之授權利用原則
  2. 開放格式
  3. 使用者付費為原則
 
配分:[20.00] 用資料串起來的世界解答
得分:
3. 數位政府推動重點之一的資料治理包括
  1. big data
  2. open data
  3. my data
  4. 以上皆是
 
配分:[20.00] 用資料串起來的世界解答
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 標準答案 學生答案
配分:[20.00] 認識未來新朋友-AI聊天機器人Chatbot解答
得分:
1.

無人駕駛車的發展屬於人工智慧(AI)應用的一種

  1. 認識未來新朋友-AI聊天機器人Chatbot解答
  2. 認識未來新朋友-AI聊天機器人Chatbot解答
 
配分:[20.00] 認識未來新朋友-AI聊天機器人Chatbot解答
得分:
2. 人工智慧(AI)所用的演算法,不包括類神經網路
  1. 認識未來新朋友-AI聊天機器人Chatbot解答
  2. 認識未來新朋友-AI聊天機器人Chatbot解答
 
配分:[20.00] 認識未來新朋友-AI聊天機器人Chatbot解答
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 標準答案 學生答案
配分:[10.00] 資料物件與資料整理解答
得分:
1. 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市")) 」, 篩選縣市別為台北市的R指令?
  1. 1. mydata[mydata$縣市別 = "台北市", ]
  2. 2. mydata[mydata$縣市別 == "台北市", ]
  3. 3. mydata[mydata$縣市別 \= "台北市", ]
  4. 4. mydata[mydata$縣市別 and "台北市", ]
 
配分:[10.00] 資料物件與資料整理解答
得分:
2. 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市")) 」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令?
  1. 1. mydata[c("縣市別")]
  2. 2. mydata[3]
  3. 3. mydata$縣市別
  4. 4. mydata[縣市別]
 
配分:[10.00] 資料物件與資料整理解答
得分:
3. 列資料合併的R函數為何?
  1. 1. rcombine
  2. 2. rjoin
  3. 3. radd
  4. 4. rbind
 
配分:[10.00] 資料物件與資料整理解答
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 標準答案 學生答案
配分:[10.00] 個人資料去識別化解答
得分:
1. 個人資料,會因為不同蒐集者產生不同的結果,因為蒐集者原先持有的資料或獲得的資料的範圍有所不同,而所收集新資料是否可以透過對照、組合、連結等方式識別特定之個人,也會有不同的結果,這就是_________。
  1. 公開資料之相對性
  2. 個人資料之相對性
  3. 公開資料之不可逆性
  4. 個人資料之不可逆性
 
配分:[10.00] 個人資料去識別化解答
得分:
2. K-anonymity保護技術,容易產生大量的資料損失,不能處理連續型的資料。(是非題)
  1. 個人資料去識別化解答
  2. 個人資料去識別化解答
 
配分:[10.00] 個人資料去識別化解答
得分:
3. 「個人資料的去個別化」就是將個人資料進行編輯、修正,使他人無法透過我們提供的資料認出個人資料提供者。
  1. 個人資料去識別化解答
  2. 個人資料去識別化解答
 
配分:[10.00] 個人資料去識別化解答
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