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parmario
Calcite | Level 5

Mi servirebbe gentilmente che rispondiate alle seguenti domande sui big data( mi è necessario per un colloquio di lavoro):

1)Per "medicina personalizzata" si intende:

 

  • A. Avere dati personali riservati dei pazienti (nome, indirizzo, numero di passaporto…).
  • B. Impegnarsi in un'interazione personale con il paziente.
  • C. Trovare il miglior trattamento specifico per un particolare paziente utilizzando quanti più dati possibile da quel paziente.

 

2)La maggior parte dei Big Data in Health provengono da:

 

  • A. Esperimenti attentamente progettati in ambienti di ricerca altamente controllati.
  • B. Attività quotidiana (dati del mondo reale)
  • C.Simulazioni

 

3)Le sfide analitiche dei Big Data nella salute derivano da:

 

  • A. Avere un numero enorme di variabili in ogni individuo.
  • B. Avere poche variabili ripetute molte volte in ogni individuo.
  • C. Entrambe le risposte precedenti sono vere

 

4)Algoritmi di apprendimento automatico attuali:

 

  • A. Sono bravi a svolgere compiti semplici molto rapidamente.
  • B. Capisce molto bene il contesto.
  • C. Sa interpretare le proprie conclusioni nel contesto scientifico.

 

5)Per risolvere le sfide analitiche dei Big Data per la salute avremo bisogno di:

 

  • R. Solo computer più potenti con maggiore capacità di archiviazione
  • B. Solo più computer che eseguono gli attuali algoritmi di apprendimento automatico.
  • C. Scienziati sanitari, statistici

 

Grazie anticipate per la disponibilità e le risposte

Mario Parrinello

Marsala

1 REPLY 1
LinusH
Tourmaline | Level 20

Hi, 

messages on most forums here with specific subjects are usally written in English - this will let you address a bigger audience.

If you need to address as specific (Italian-speaking) audience, you should suggest that SAS communities creates one for you.

 

That said, (and after a google translate) - your questions doesn't seem SAS specific at all, so you might want to find another non-SAS forum for your inquireries.

 

Buona fortuna!

Data never sleeps

SAS Innovate 2025: Call for Content

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How to choose a machine learning algorithm

Use this tutorial as a handy guide to weigh the pros and cons of these commonly used machine learning algorithms.

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