Programmazione 2

TRUE):

374. La matrice ottenuta dalla seguente istruzione matrix(c(1,3,5,7)), nrow = 2, ncol=2, byrow =

15 37

FALSE) è la seguente: alle

375. La media pesata dei voti degli esami rispetto alla media semplice dei voti degli esami è:

volte maggiore la qualità della struttura comunitaria

376. La modularità misura: della qualità della struttura comunitaria della rete

377. La modularità ottenuta ci da una misura: evitare di duplicare il codice

378. La modularizzazione del processo serve a: video online e IoT

379. La mole di dati sempre maggiore deriverà principalmente da: un

380. La posizione dei nodi per la visualizzazione di un grafo viene impostata attraverso:

dizionario parentesi, **, * / // %, + -

381. La precedenza degli operatori in Python è:

È della funzione displot e serve a calcolare una stima della densità del

382. La proprietà kde:

kernel per uniformare la distribuzione rapporto tra la grandezza del vocabolario e il

383. La ricchezza lessicale di un testo è data da:

numero totale di parole/token un array da 11 elementi

384. La seguente istruzione n = np.array(range(1,12)) produce:

uno o più valori di una variabile in una struttura iterativa

385. La sentinella è: input, elaborazione, output

386. La sequenza corretta delle fasi in un programma è: 4 fasi

387. La sequenza di analisi di una rete consta principalmente di:

È il limite del rapporto dei valori consecutivi della successione di

388. La sezione aurea:

Fibonacci per n tendente ad infinito

È una versione estesa della classe base

389. La sottoclasse: Label

390. La status bar è un widget: controllare

391. La struttura decisionale differisce dalla struttura sequenziale perché permette di:

l'ordine in cui vengono eseguite le istruzioni

392. La strutturazione dei dati al momento della loro introduzione nel sistema è tipico del

Datawarehouse

paradigma: la variabile

393. La variabile indipendente e la variabile dipendente sono, rispettivamente:

esplicativa e la variabile target 3.9.5

394. La versione attualmente in uso di Python è la:

È una tabella virtuale che non fa parte della

395. La vista creata con il comando CREATE:

base di dati Key Performance Indicator

396. L'acronimo KPI sta per: Statistical Analysis System

397. L'acronimo SAS sta per: Unified Modeling Language

398. L'acronimo UML, sta per: suddivisione in blocchi dei singoli file

399. L'affidabilità della gestione dei file è garantita da:

replicati su più nodi tipico del machine learning e prevede due

400. L'apprendimento per rinforzo è:

comportamenti in merito al rinforzo 4 passi

401. L'approccio per esplorare i KPI si basa su:

prevede l'analisi del problema più complesso ed una successiva

402. L'approccio top-down:

individuazione dei sottoproblemi

è tra utenti e operatori ed è dovuta sia alla mancanza di

403. L'asimmetria informativa:

informazioni, sia al basso grado di conoscenza la capacità

404. L'aspetto principale dei social network nella formazione dell'opinione pubblica è:

di influire sugli stati emotivi che lo script

405. L'asterisco a fianco del nome del file nella finestra dello script sta ad indicare:

non è stato salvato dopo le ultime modifiche

È relativo al DataFrame ed elenca il tipo di tutti i campi

406. L'attributo dtypes: il numero medio di archi lungo i cammini più

407. L'Average Path Length è definito come:

brevi per tutte le possibili coppie di nodi di rete 6

408. Le applicazioni di SAS che ne costituiscono il nucleo sono: 5

409. Le attività da rendere disponibili alla proprietaria dell'azienda sono:

network overview, node overview,

410. Le categorie della sezione Statistics di Gephi sono:

edge overview, dynamic 4

411. Le categorie di problemi affrontabili con l'AI sono:

in modo univoco un'istanza e un metodo

412. Le chiavi primarie e le chiavi esterne indicano:

per mantenere l'integrità referenziale linguaggio di

413. Le espressioni regolari in Python possono essere viste come:

programmazione modelli descritti con una sintassi formale per cercare

414. Le espressioni regolari sono:

corrispondenze in un testo analisi del problema, problem solving e

415. Le fasi dell'attività di sviluppo dei programmi sono:

formalizzazione della soluzione tre

416. Le fasi principali di modellazione di un database sono:

prevedono la keyword STDEV

417. Le funzioni di aggregazione: un dizionario

418. Le funzioni di centralità restituiscono: ottenere grafi non orientati e orientati,

419. Le funzioni Graph() e DiGraph() permettono di:

rispettivamente è un ciclo infinito

420. Le istruzioni a=-1 while a<0 a=a-1: w =

421. Le istruzioni corrette per scrivere un DataFrame su file Excel sono:

pd.ExcelWriter('a.xlsx', engine = 'xlsxwriter') dataframe.to_Excel(w,

sheet_name='prova') w.save() sono incomplete

422. Le istruzioni for linea in infile: a = int(linea):

non sollevano nessuna eccezione

423. Le istruzioni l=set() l.discard(1):

424. Le istruzioni rdd=sc.parallelize([1,2,3,4]) rddf = rdd.filter(lambda x: x>=6) print(rddf.collect())

[]

producono il seguente output:

425. Le istruzioni rdd=sc.parallelize([1,2,3,4]) rddf = rdd.filter(lambda x: x%2==1)

[1,3]

print(rddf.collect()) producono il seguente output:

426. Le istruzioni rdd=sc.parallelize([1,2,3,4]) rddf = rdd.filter(lambda x: 'D' if x%2==1 else 'P')

2

print(rddf.mapValues(list).count()) producono il seguente output:

prestazioni e produttività

427. Le librerie built-in di Python rispetto a NumPy presentano:

inferiori 3

428. Le librerie utili presentate per il salvataggio dei dati del form su file CSV sono:

entrambe simmetriche

429. Le matrici di covarianza e di correlazione sono: elaborazione dei dati e flusso

430. Le metriche vengono individuate e concordate nella fase di:

di lavoro possono essere prodotte con una manipolazione sui dati

431. Le metriche: 2

432. Le modalità per ottenere un RDD sono:

sono trasformazioni e azioni, rispettivamente

433. Le operazioni di map e reduce: chi fa parte del processo decisionale

434. Le piattaform BI permettono di supportare: PetaFLOPS

435. Le prestazioni per HPC si misurano tipicamente in:

436. Le principali categorie di algoritmi utilizzati dalle piattaforme online con riferimento

5

all'ecosistema dell'informazione sono:

437. Le reti neurali che permettono, in linea teorica, di individuare classi con regioni incuneate

3 strati

sono caratterizzate da:

438. Le seguenti diverse definizioni del metodo calcola_val()

2 categorie

439. Le sinapsi eccitatorie si dividono in: Unicode (16 bit)

440. Le stringhe sono sequenze di caratteri in codifica:

Series e DataFrame

441. Le strutture dati principali di Pandas sono:

442. Le strutture di selezione nella funzione di calcolo della media di tutti gli elementi della

0

diagonale secondaria di una matrice quadrata sono:

3

443. Le tipologie di comandi in SPSS sono:

5

444. Le tipologie di file in SPSS sono: 4

445. Le tipologie di stato che vengono riportate nella barra di stato sono:

non modificabili e modificabili

446. Le tuple e le liste sono, rispettivamente:

possono essere "visualizzate" da funzioni diverse da quella in cui

447. Le variabili locali:

sono state definite se vengono passate come parametri

il file non esiste e si apre in lettura

448. L'eccezione FileNotFoundError viene sollevata quando:

si effettua un casting non consentito

449. L'eccezione ValueError viene sollevata quando:

primo asse rimane verticale, altri due assi

450. L'effetto dell'istruzione m.transpose(0,2,1) è:

scambiati solo se nessuna eccezione

451. L'else opzionale è un blocco di istruzioni che viene eseguito:

viene sollevata una retta decrescente

452. L'espressione [-10*x+2 for x in range(-100,100) permette di generare:

e

453. L'espressione e[abc]* troverà corrispondenza in:

e

454. L'espressione eb*a- troverà corrispondenza in: eaaa

455. L'espressione eb*a* troverà corrispondenza in: eaaa

456. L'espressione eb*a+ troverà corrispondenza in: si riporta come ultima

457. L'except senza l'indicazione del tipo di eccezione:

È successivo all'except

458. L'exception handler:

È un ambiente di sviluppo integrato

459. L'IDLE di Python: seconda posizione

460. L'indicizzazione a[2] fa riferimento all'elemento del vettore in: si fa ad un valore fuori

461. L'inizializzazione della variabile di scelta dell'opzione nel menu:

dall'intervallo logico delle opzioni

462. L'interfaccia della classe Frazione è costituita da:

dei metodi

463. L'interfaccia di un oggetto è l'insieme:

contiene un errore

464. L'istruzione 3a_ = 10.5: calcolare la porzione del codice

465. L'istruzione a = "".join(cons + voc + ['x']*2)[0:3] permette di:

fiscale relativa al cognome individuare la posizione del valore

466. L'istruzione a = np.where(var==max)[0][0] serve a:

massimo nell'array ordinare i dati secondo i valori del

467. L'istruzione d = df.sort_values(by='a') permette di:

campo 'a' il conteggio dei

468. L'istruzione d.describe().show(1) dove d è un dataframe spark permette di:

valori non mancanti nel dataframe

eliminare un carattere alla fine della stringa

469. L'istruzione d=d.rstrip('\n') serve a: eliminare la riga con etichetta 30

470. L'istruzione df = df.drop(30, axis = 0) permette di: eliminare l'ultima riga

471. L'istruzione df = df.drop(df.index[-1]) permette di:

deve indicare un solo modo di apertura

472. L'istruzione di apertura del file: 20 valori

473. L'istruzione for i in range(1,100,5): print(i) visualizza a schermo:

è errata perché non confronta le due variabili

474. L'istruzione if a=b: print('a e b sono uguali'):

eliminare i duplicati in l

475. L'istruzione l = list(set(l)) permette di:

serve per accedere al quarto elemento della lista

476. L'istruzione lista[3]: la valuta

477. L'istruzione locale.setlocale(locale.LC_MONETARY,'de_DE') serve ad impostare:

secondo le convenzioni tedesche

è errata

478. L'istruzione m = np.random(3,3): 1 errore

479. L'istruzione outfile.write(3+'a') contiene: un'area dei grafici composta da 2

480. L'istruzione par(mfrow = c(2,3)) permette di ottenere:

righe e 3 colonne effettuare la discretizzazione di s in x categorie

481. L'istruzione pd.cut(s