Big Data dan Machine Learning Coursera Quiz 100%

Big Data dan Machine Learning

Question 1

Sebutkan dua kasus penggunaan untuk Google Cloud Dataproc (pilih 2 jawaban).

• Mengelola data yang masuk secara realtime
• Mengelola set data yang tidak bisa diprediksi ukurannya
• Penambangan dan analisis data dalam set data yang diketahui ukurannya
• Memigrasikan pekerjaan Hadoop lokal ke cloud

Question 2

Sebutkan dua kasus penggunaan untuk Google Cloud Dataflow (pilih 2 jawaban).

• Pengelolaan resource manual
• Orkestrasi
• Proses ekstrak, transformasi, pemuatan (ETL)
• Instance komputasi yang dicadangkan

Question 3

Sebutkan tiga kasus penggunaan untuk Platform Machine Learning Google Cloud (pilih 3 jawaban).

• Analisis sentimen
• Arsitektur kueri
• Deteksi penipuan
• Personalisasi konten
• Persiapan data

Question 4

Manakah pernyataan yang benar tentang BigQuery? Pilih semua jawaban yang benar (2 pernyataan).

• BigQuery mengharuskan Anda menyediakan instance database sebelum menggunakannya.
• BigQuery adalah pilihan tepat untuk data analytics warehousing.
• Setelah berada di BigQuery, data tidak dapat diakses dari layanan GCP lainnya.
• BigQuery memungkinkan Anda menjalankan kueri SQL terhadap database berukuran besar dengan cepat.
• BigQuery adalah pilihan tepat untuk pemrosesan transaksi online.

Question 5

Sebutkan tiga kasus penggunaan untuk Cloud Pub/Sub (pilih 3 jawaban).

• Aplikasi Internet of Things
• Penyimpanan konten web biner
• Memisahkan sistem
• Menjalankan kueri SQL ad-hoc
• Menganalisis data streaming

Question 6

Apa yang dimaksud dengan TensorFlow?

• Layanan terkelola untuk membuat pipeline data
• Perangkat hardware yang dirancang untuk mempercepat beban kerja machine learning
• Layanan terkelola untuk membuat model machine learning
• Library software open-source yang berguna untuk membuat aplikasi machine learning

Question 7

Apa kegunaan Cloud Natural Language API?

• Mengekstrak teks dalam berbagai bahasa dari gambar.
• Menerjemahkan string arbitrer ke dalam bahasa apa pun yang didukung.
• Menganalisis teks untuk mengungkapkan struktur dan artinya.
• Menjalankan analisis sentimen pada konten audio dan video.