Т б бука проверочные работы 1 класс: ГДЗ ответы проверочные работы по математике за 1 класс Бука Перспектива ФГОС решебник онлайн

Городские власти в партнерстве с Heathvana, городским партнером по доставке результатов анализов, облегчат людям задачу заражения COVID-19.лекарства после заражения вирусом.

Это обеспечит справедливый и своевременный доступ к лечению, улучшив результаты в отношении здоровья для всех, особенно для тех, у кого меньше доступа к поставщику первичной медико-санитарной помощи, и для тех, кто подвергается повышенному риску. Результаты ПЦР-теста на платформе Healthvana теперь будут включать кнопку, на которую можно нажать, которая будет ссылаться на информацию о вариантах лечения и позволит людям запрашивать противовирусные препараты бесплатно (если применимо) по телефонной линии телемедицины округа Лос-Анджелес по номеру 1-833-540-0473.

Эта новая функция, встроенная в результаты тестов Healthvana, упростит для сообщества получение противовирусных препаратов Paxlovid и Molnipiravir и их пользу, которые следует принимать в течение пяти дней после появления симптомов. Оба препарата снижают способность вируса размножаться и распространяться по организму, снижая риск госпитализации.

Кроме того, те, кто получил положительный результат теста на дому или экспресс-теста на антиген, проведенного в одном из городских центров, также могут позвонить по номеру 9.0335 1-833-540-0473  для оценки лечения.

Люди могут обращаться в службы телемедицины семь дней в неделю с 8:00 до 20:30. Сотрудники колл-центра ответят на вопросы и при необходимости соединят пациентов со службами. Эти противовирусные препараты бесплатны, не требуют обращения к лечащему врачу и доступны независимо от иммиграционного статуса. Лечение может быть назначено по телефону телемедицины и может быть доставлено к двери пациента уже на следующий день.

Лечение COVID-19 и телемедицина

Бакалавриат BSN Часто задаваемые вопросы и инструкции по подаче заявок

Осенний прием

1. Подача заявления штата Калифорния: 1 октября — 30 ноября
2. CSULB Enrollment Services Supplemental Application (только для заявителей на перевод): февраль
.
3. Школа медсестер Традиционная базовая программа BSN Заявление: 1 октября — 1 февраля.
4. Все осенние заявители должны зарегистрироваться и сдать общий оценочный тест (экзамен ATI TEAS) и отправить результаты теста в электронном виде через ATI в CSULB (или CSULB TEAS) не позднее крайнего срока подачи заявок на участие в программе 1 февраля (см. выше) — без исключений. на продление сроков.

Весенний прием

1. Штат Калифорния Подать заявление: 1–31 августа
2. CSULB Enrollment Services Supplemental Application (только для заявителей на перевод): сентябрь
.
3. Школа медсестер Традиционная базовая программа BSN Заявление: 1 августа — 21 сентября.
4. Все заявители Spring должны зарегистрироваться и сдать общий оценочный тест (экзамен ATI TEAS) и отправить результаты теста в электронном виде через ATI в CSULB (или CSULB TEAS) не позднее крайнего срока подачи заявок на участие в программе 21 сентября, указанного выше, без исключений. на продление сроков.

• Необходимые условия и информацию о программе можно найти в Каталоге университетов.
• Заявки рассматриваются, оцениваются и ранжируются на основе следующей информации.
• Обратите внимание, что поступление в Школу медсестер зависит от того, будет ли предложено зачисление университетом, поэтому кандидаты также должны соответствовать требованиям для поступления в CSULB.

Все материалы заявки онлайн. Все общение осуществляется по электронной почте. Пожалуйста, не звоните в Школу медсестер по поводу коммуникативного упражнения, поданного вами заявления и / или статуса приема.

Обратите внимание: Школа медсестер не предлагает анализ стенограммы, консультации или рекомендации для будущих студентов — мы можем только отвечать на вопросы о программе медсестер и/или процессе подачи заявления.

Существует три категории претендентов на традиционную базовую программу BSN: нынешние студенты бакалавриата CSULB (специальности перед сестринским делом), поступающие на бакалавриат (студенты, которые еще не получили степень бакалавра или бакалавра) и соискатели второй степени бакалавра (студенты с степень бакалавра или бакалавра в других областях). Кандидаты должны тщательно следовать инструкциям по подаче заявок для своей категории.

Текущие студенты бакалавриата CSULB (специальности перед сестринским делом):

• Ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами ниже.
• Не подавайте повторную заявку в CSULB: нынешние студенты бакалавриата CSULB должны быть официально объявлены специализацией перед сестринским делом до подачи заявки. Заявки, полученные студентами CSULB по любой специальности, кроме подготовки к сестринскому делу, рассматриваться не будут.
• Текущие специальности бакалавриата CSULB перед сестринским делом: руководство по получению степени (PDF). Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт академического консультирования CHHS.
• студента CSULB с менее чем 75 своевременными выпускными единицами могут подать заявку. Если вы являетесь студентом CSULB с более чем 75 своевременными выпускными единицами, обратитесь к своему нынешнему консультанту колледжа за дальнейшими указаниями (Академическое консультирование CHHS).
• Уведомления о зачислении будут отправлены по электронной почте в конце апреля (для осенних заявок)/конце ноября (для весенних заявок).
• Вся связь осуществляется по электронной почте. Пожалуйста, не звоните в Школу медсестер по поводу коммуникативного упражнения, поданного вами заявления и / или статуса приема.

Инструкции:

1. Подайте заявку на традиционную базовую программу BSN в Школе медсестер. См. информацию о сроках подачи заявок выше.
2. Все кандидаты должны зарегистрироваться и сдать общий оценочный тест (экзамен ATI TEAS) и отправить результаты теста в электронном виде через ATI в CSULB (или CSULB TEAS) не позднее истечения срока подачи заявок на участие в программе — никаких исключений для продления срока не делается. См. информацию о необходимых компонентах и ​​компонентах приложения выше.

Кандидаты на перевод на бакалавриат (студенты, которые еще не получили степень бакалавра или бакалавра):

• Прочтите часто задаваемые вопросы ниже.
• Дополнительную информацию для заявителей на перевод можно получить в CSULB Admissions.
• Уведомления о зачислении будут отправлены по электронной почте до конца апреля (для осенних заявок)/конца ноября (для весенних заявок) из приемной комиссии CSULB и/или через самообслуживание абитуриентов.
• Вся связь осуществляется по электронной почте. Пожалуйста, не звоните в Школу медсестер по поводу коммуникативного упражнения, поданного вами заявления и / или статуса приема.

Инструкции:

1. Подайте заявку через Cal State Apply.
   • Важно: Целью получения степени является «бакалавр сестринского дела» (НЕ «бакалавр сестринского дела — дипломированная медсестра»).
   • Важно: Школа медсестер может оценивать кандидатов только по специальности, на которую они подали заявку, и не может редактировать неверные заявления.
   • Кандидаты могут подать заявку на подачу заявления штата Калифорния до сдачи экзамена ATI TEAS. Кандидаты могут ввести свои завершенные экзаменационные баллы, указать дату регистрации для сдачи теста или пропустить этот раздел.
2. Все кандидаты должны зарегистрироваться и сдать общий оценочный тест (экзамен ATI TEAS) и отправить результаты теста в электронном виде через ATI в CSULB (или CSULB TEAS) не позднее истечения срока подачи заявок на участие в программе — никаких исключений для продления срока не делается. Информацию о необходимых компонентах и ​​компонентах приложения см. выше.
3. Заполните дополнительное приложение CSULB
4. Подайте заявку на участие в программе традиционной базовой BSN школы медсестер. См. информацию о сроках подачи заявок выше.
5. Если вы приняты или внесены в список ожидания, свяжитесь с приемной комиссией CSULB, чтобы подать документы до истечения срока их действия. Обратите внимание, что поступление в Школу медсестер зависит от того, будет ли предложено зачисление в университет, поэтому кандидаты также должны соответствовать требованиям для поступления в CSULB.

Соискатели второй степени бакалавра (студенты со степенью бакалавра или бакалавра в других областях):

• Прочитайте часто задаваемые вопросы ниже.
• Дополнительную информацию для соискателей второй степени бакалавра можно получить в приемной комиссии CSULB.
• Уведомления о зачислении будут отправлены по электронной почте до конца апреля (для осенних заявок)/конца ноября (для весенних заявок) из приемной комиссии CSULB и/или через самообслуживание абитуриентов.
• Вся связь осуществляется по электронной почте. Пожалуйста, не звоните в Школу медсестер по поводу коммуникативного упражнения, поданного вами заявления и / или статуса приема.

Инструкции:

1. Подайте заявку через Cal State Apply.
   • Важно: Целью получения степени является «бакалавр сестринского дела» (НЕ «бакалавр сестринского дела — дипломированная медсестра»).
   • Важно: Школа медсестер может оценивать кандидатов только по специальности, на которую они подали заявку, и не может редактировать неверные заявления.
   • Кандидаты могут подать заявку на подачу заявления штата Калифорния до сдачи экзамена ATI TEAS. Кандидаты могут ввести свои завершенные экзаменационные баллы, указать дату регистрации для сдачи теста или пропустить этот раздел.
2. Все кандидаты должны зарегистрироваться и сдать общий оценочный тест (экзамен ATI TEAS) и отправить результаты теста в электронном виде через ATI в CSULB (или CSULB TEAS) не позднее крайнего срока подачи заявок — никаких исключений для продления крайнего срока не делается. Информацию о необходимых компонентах и ​​компонентах приложения см. выше.
3. Подайте заявку на участие в программе традиционной базовой BSN школы медсестер. См. информацию о сроках подачи заявок выше.
4. Если допущены или внесены в список ожидания, свяжитесь с приемной комиссией CSULB, чтобы подать документы до истечения срока их действия. Обратите внимание, что поступление в Школу медсестер зависит от того, будет ли предложено зачисление в университет, поэтому кандидаты также должны соответствовать требованиям для поступления в CSULB.

Программа ADN/RN-to-BSN — «Степень сестринского дела — зарегистрированная медсестра» Программа сестринского дела (ADN) (или оценка дипломной программы на предмет эквивалентности по программе Accredited Associate Degree) и иметь действующую лицензию зарегистрированной медсестры штата Калифорния (RN) (или иметь право на получение лицензии).

Важно:  Целью получения степени является «Зарегистрированная медсестра сестринского дела» (НЕ «Сестринское дело BS»). Школа медсестер может оценивать кандидатов только по той специальности, на которую они подали заявку, и не может редактировать неправильные заявления.

Осенний прием

• Штат Калифорния Подача заявления: 1 октября — 30 ноября

• CSULB Enrollment Services Supplemental Application: февраль (только для заявителей на перевод)

Весенний прием

• Штат Калифорния Подача заявок: 1 — 31 августа

• CSULB Enrollment Services Supplemental Application: сентябрь (только для заявителей на перевод)

• Окончили программу получения аккредитованной степени младшего специалиста по сестринскому делу (ADN) (или оценку дипломной программы на предмет эквивалентности по программе получения степени аккредитованного младшего специалиста), и
• Иметь действующую лицензию дипломированной медсестры штата Калифорния (RN) (или иметь право на получение лицензии).
• Иметь от 56 до 70 передаваемых единиц, включая:
  • статистика (подходит для общего образования по математике) и
  • Лекция и лаборатория по химии (4-5 семестровых занятий/6-10 четвертных занятий)
    • комбинированный/интегрированный курс химии (который включает общую, органическую и биохимию), эквивалентный CSULB CHEM 140 или
    • курс общей/неинтегрированной химии (а) неорганической, б) органической или в) биохимии)
• Минимальный средний балл 2,75 по всем курсам муниципального колледжа, необходимым для получения степени младшего специалиста по сестринскому делу
• Минимальная оценка «C» должна быть достигнута на каждом курсе
• Поддерживать медицинскую страховку на случай злоупотребления служебным положением и медицинскую страховку на протяжении всей клинической курсовой работы и пройти проверку на наличие судимостей
• Рекомендуется, чтобы абитуриенты обсуждали курсовую работу со своими последними/нынешними школьными консультантами/консультантами, чтобы убедиться, что курсы можно перевести в CSU
• Должен соответствовать минимальным требованиям для поступления в университет. Обратите внимание, что поступление в Школу медсестер зависит от того, будет ли предложено зачисление в университет, поэтому кандидаты также должны соответствовать требованиям для поступления в CSULB.

• Каталог CSULB — Зарегистрированная медсестра BSN: Все требования, содержащиеся на этих страницах, заменяются официальной информацией, опубликованной в Каталоге курсов текущего учебного года.

Существует две категории соискателей программы RN-to-BSN: соискатели перевода на бакалавриат (студенты, которые еще не получили степень бакалавра или бакалавра) и соискатели второй степени бакалавра (студенты со степенью бакалавра или бакалавра наук в других областях). . Кандидаты должны следовать инструкциям по подаче заявок для своей категории.

Абитуриенты, поступающие в бакалавриат (студенты, еще не получившие степень бакалавра или бакалавра):

• Прочтите часто задаваемые вопросы ниже.
• Подайте заявку через приложение штата Калифорния. ВАЖНО: Целью получения степени является «Зарегистрированная медсестра сестринского дела BS» (НЕ «Сестринское дело BS»). Школа медсестер может оценивать кандидатов только по той специальности, на которую они подали заявку, и не может редактировать неправильные заявления.
• Заполните дополнительное приложение CSULB в январе (для осенних приложений)/сентябре (для весенних приложений).
• Дополнительную информацию для заявителей на перевод можно получить в CSULB Admissions.
• Уведомления о зачислении будут отправлены к концу апреля (для осенних заявок)/концу ноября (для весенних заявок) по электронной почте из приемной комиссии CSULB и/или через самообслуживание абитуриентов.
• Вся связь осуществляется по электронной почте. Пожалуйста, не звоните в Школу медсестер по поводу поданного заявления и/или статуса поступления.
• Если вы зачислены или внесены в список ожидания, свяжитесь с CSULB Admissions, чтобы подать документы до истечения срока их действия. Обратите внимание, что поступление в Школу медсестер зависит от того, будет ли предложено зачисление в университет, поэтому кандидаты также должны соответствовать требованиям для поступления в CSULB.

Соискатели второй степени бакалавра (студенты со степенью бакалавра или бакалавра в других областях):

• Прочитайте часто задаваемые вопросы ниже.
• Подайте заявку через приложение штата Калифорния. Важно:  Целью получения степени является «Зарегистрированная медсестра с дипломом бакалавра медсестер» (НЕ «Бакалавр медсестер»). Школа медсестер может оценивать кандидатов только по той специальности, на которую они подали заявку, и не может редактировать неправильные заявления.
• Дополнительную информацию для соискателей второй степени бакалавра можно получить в приемной комиссии CSULB.
• Уведомления о зачислении будут отправлены к концу апреля (для осенних заявок)/концу ноября (для весенних заявок) по электронной почте из приемной комиссии CSULB и/или через самообслуживание абитуриентов.
• Вся связь осуществляется по электронной почте. Пожалуйста, не звоните в Школу медсестер по поводу поданного заявления и/или статуса поступления.
• Если вы зачислены или внесены в список ожидания, свяжитесь с CSULB Admissions, чтобы подать документы до истечения срока их действия. Обратите внимание, что поступление в Школу медсестер зависит от того, будет ли предложено зачисление в университет, поэтому кандидаты также должны соответствовать требованиям для поступления в CSULB.

Заявление — Часто задаваемые вопросы

Если вы будете подавать заявление как первокурсник, выберите «Сестринское дело» в качестве предполагаемой специальности при подаче заявления штата Калифорния. Студенты, подавшие заявление в качестве первокурсников и получившие предложение о зачислении, будут объявлены специальностями «Предварительное сестринское дело».

Это не программа прямого поступления, учащиеся, заявленные как «Домедсестры», должны будут пройти обязательные подготовительные курсы и подать заявление в Школу медсестер, когда они выполнят все требования.

При подаче заявления в Школу медсестер приоритет не отдается специальностям CSULB Pre-Nursing — все заявки оцениваются и ранжируются среди всего пула абитуриентов (состоящего из нынешних студентов бакалавриата до медсестер, студентов, переведенных на бакалавриат из других школ и соискатели второй степени BSN).

Первокурсников, зачисленных в школу, проконсультируют в отделе ориентации, консультирования и регистрации студентов (SOAR).

После зачисления специалисты по подготовке к сестринскому делу будут работать со своим научным руководителем, чтобы выполнить необходимые подготовительные курсы и подать заявление в Школу медсестер.

Вы можете подать заявку, если обязательные курсы находятся в процессе выполнения, однако мы советуем всем заявителям подавать заявку, когда обязательные курсы завершены, а окончательные оценки опубликованы, чтобы быть конкурентоспособными. Любой незавершенный обязательный курс будет считаться оценкой «C» при подсчете очков и рейтинге.

• При поступлении на осенний семестр итоговые оценки должны публиковаться за предыдущий осенний семестр. Пример: осень 2022 г. для подачи заявки на осень 2023 г. Курсы, запланированные или проводимые зимой 2022 г., весной 2023 г. или летом 2023 г., будут засчитываться как оценка «C» для подсчета очков и рейтинга.

• При поступлении на весенний семестр итоговые оценки должны публиковаться за предыдущий летний семестр. Пример: лето 2022 г. вместо весны 2023 г.

Только первый курс естественных наук или GE с оценкой C или выше, который соответствует предварительным требованиям, будет использоваться для расчета среднего балла.

Предварительные курсы по естественным наукам (анатомия, физиология, микробиология, химия) должны быть пройдены в течение последних 5 лет.

Предварительные требования по общественным наукам (антропология, коммуникативные исследования, экономика, образование, география, история, право, лингвистика, политология, психология, социология) должны быть сданы в течение последних 10 лет.

Школа медсестер рассмотрит крайний срок подачи заявок по мере истечения времени курсов.

Пример: Пример: Заявка на весну 2023 г. должна быть подана 21 сентября 2022 г., поэтому самая ранняя приемлемая курсовая работа по естественным наукам — с лета 2018 г. (окончательные оценки на 21 сентября 2022 г.).

Учащиеся могут пройти предварительные курсы в любом колледже или университете, если пройденные курсы эквивалентны по единицам и содержанию (на основе описания курса/резюме и программы курса) обязательным курсам CSULB, перечисленным выше. Заявитель несет ответственность за определение эквивалентности курса. Не думайте, что курсы, которые вы прошли, будут эквивалентны курсам CSULB. Кроме того, не думайте, что курс эквивалентен, даже если он принят другой программой медсестер. Помимо использования Assist в качестве ресурса, абитуриентам рекомендуется просмотреть курсовую работу с консультантом или консультантом из местного колледжа/университета/переводного учреждения, чтобы определить эквивалентность курса. Школа медсестер не будет рассматривать запросы на определение эквивалентности курса. Пожалуйста, используйте ресурсы ниже, чтобы определить эквивалентность курса.

Ресурсы CSULB для определения эквивалентности курса:

• Общие требования к образованию
• Службы регистрации: дополнительная информация о заявлении
• Работа с университетами и школьные отношения: переводные курсы
• Эквивалентность подготовительных курсов школы медсестер CSULB (EXCEL)

Школа медсестер не может зачислить студентов на курсы медсестер, если они еще не допущены к специальности медсестер. Кандидатам рекомендуется выполнить требования CSULB GE. Некоторые кандидаты могут пройти курсы поддержки BSN для медсестер (геронтология, социология, психология), если они могут записаться на эти курсы. Пожалуйста, ознакомьтесь с описаниями курсов и учебными планами, чтобы убедиться, что курсы будут эквивалентны. Школа медсестер не консультирует абитуриентов относительно курсов поддержки, пожалуйста, проконсультируйтесь в консультационном отделе Колледжа здравоохранения и социальных служб (CHHS), чтобы спланировать курсовую работу.

Ресурсы CSULB для определения эквивалентности курса:

• Общие требования к образованию
• Службы регистрации: дополнительная информация о заявлении
• Работа с университетами и школьные отношения: переводные курсы
• Эквивалентность подготовительных курсов школы медсестер CSULB (EXCEL)

Курсы AP не оцениваются и не рассчитываются для получения среднего балла, засчитывается только соответствие предварительным требованиям.

AP Английский может быть приемлемым для письменного общения.

Химия AP не подходит для предварительной подготовки по химии (курсовая работа должна быть эквивалентна CSULB CHEM 140).

Только курс статистики или статистика AP могут быть приемлемы для предварительного условия статистики (эквивалентно CSULB STAT 108, STAT 118, HDEV 190, PSY 110, SOC 170). Другие математические курсы не принимаются.

Психология AP может быть приемлемой для CSULB PSY 100 (см. каталог BSN по сестринскому делу).

Эквивалентом CSULB SOC 100 могут быть только курсы по социологии (см. каталог BSN по сестринскому делу).

Ресурсы CSULB для определения эквивалентности курса:

Требования общего образования

Служба регистрации: Дополнительная информация о применении

Университетские и школы. Школа медсестер подтвердит статус действительной военной службы или ветерана в Службе регистрации. Пожалуйста, укажите это в своем заявлении о подаче заявления в штате Калифорния.

Нам не требуется никаких дополнительных документов. Если у вас есть какие-либо другие вопросы или у вас есть документы, которые вам нужно заполнить в Школе медсестер, напишите нам по адресу [email protected]

Школа медсестер получает сотни заявок от высококонкурентных квалифицированных кандидатов. Хотя мы хотели бы, чтобы у нас была возможность принять всех квалифицированных кандидатов, количество мест ограничено. Количество допусков варьируется в зависимости от срока подачи заявки (в зависимости от предлагаемых программ) и обычно колеблется в пределах 70–9. 0 допускаются традиционные базовые BSN и допускаются 40-60 RN-to-BSN с альтернативными кандидатами/списком ожидания около 20 кандидатов.

Заявители могут подать заявку всего два раза. Заместителям/кандидатам из списка ожидания зачисление не гарантируется. Если они не допущены к текущему сроку подачи заявок, эти кандидаты не входят в список заместителей/ожидающих на следующий срок подачи заявок. Заместители/заявители из списка ожидания должны подать новую заявку на будущий срок подачи заявок.

Статистика пула кандидатов (для Basic BSN)

	Осень 2020	Весна 2021	Осень 2021	Весна 2022 г.
Всего заявителей	533	390	971	388
Статистика принятых абитуриентов	75 допускает	76 допускает	65 допускает	77 допускает
Средний научный балл	3,93	3,96	3,88	3,95
Среднее значение GE GPA	3,97	3,85	3,94	3,94
Средний балл TEAS Composite	89,97	90. 08	91,15	90,76
Средний балл по TEAS	88,33	89,52	91,41	89,90

Программа – Часто задаваемые вопросы

Нет. NCLEX можно сдать только после того, как университет присвоит BSN.

Для программы Basic BSN каждый семестр рассчитан на 15 или 16 модулей. Некоторые студенты посещают общие курсы во время летних или зимних каникул, чтобы уменьшить количество разделов в течение обычного семестра. Если студенты должны отсутствовать в течение семестра, необходимо соблюдать процедуру отпуска (см. Справочник и правила для студентов).

Курсы медсестер обычно проводятся днем ​​или ранним вечером. Лекции и лабораторные занятия предлагаются один или два дня в неделю. Клинические занятия проводятся с понедельника по воскресенье в дневные или вечерние смены.

Только учащиеся трехместной традиционной базовой программы BSN будут проходить курсы медсестер летом.

После зачисления студенты BSN должны иметь действующую медицинскую страховку, действующее водительское удостоверение CA, автострахование, сертификацию сердечно-легочной реанимации, а также соответствовать медицинским требованиям университета и назначенных клинических агентств.

Требования к медицинскому освидетельствованию включают следующее: медицинский осмотр, двухэтапный скрининг на туберкулез и положительные титры вакцин против кори, эпидемического паротита, краснухи, ветряной оспы, гепатита В и гриппа.

Большинство учреждений здравоохранения требуют, чтобы студенты-медсестры имели четкую проверку на наличие судимостей, чтобы участвовать в клинической стажировке в соответствующих учреждениях; проверка биографических данных будет требоваться от всех студентов при зачислении. Кроме того, некоторые медицинские учреждения требуют тестирования на наркотики перед началом клинического размещения.

Сестринское дело BSN занимает около пяти семестров. Большинство заявителей выполнили свои требования к общему образованию до подачи заявки на программу медсестер. Абитуриенты будут проходить курсы в своих группах, поэтому досрочное завершение программы маловероятно.

Дополнительную информацию см. в каталоге BSN для медсестер и в рекомендуемом плане BSN для медсестер.

См. Стоимость обучения в CSULB.

Приложение BSN школы медсестер полностью онлайн. Бумажные заявления для отправки по почте отсутствуют. Все официальные стенограммы должны быть отправлены по почте в приемную/регистрационную службу CSULB. Любые стенограммы, полученные Школой медсестер, будут отправлены в Службу приема/регистрации CSULB.

Решения о зачислении – Часто задаваемые вопросы

• Все сообщения будут осуществляться по электронной почте.
• Все заявители будут уведомлены по электронной почте до конца апреля (для осенних заявлений)/конца ноября (для весенних заявлений) от приемной комиссии CSULB и/или Школы медсестер.
• Кандидаты должны проверить свои указанные входящие электронные почтовые ящики и/или самообслуживание абитуриентов, чтобы проверить статус своей заявки и решение о зачислении.
• Если у вас есть какие-либо вопросы относительно вашего статуса поступления, пожалуйста, свяжитесь с приемной комиссией CSULB.

Школа медсестер получает сотни заявлений от высококонкурентных квалифицированных кандидатов. Хотя мы хотели бы, чтобы у нас была возможность принять всех квалифицированных кандидатов, количество мест ограничено. Количество допусков варьируется в зависимости от срока подачи заявки (в зависимости от предложений программы) и обычно колеблется от 70–90 допусков в традиционную базовую BSN и 40–60 допусков RN-to-BSN с альтернативами/списком ожидания около 20 заявителей.

Ваши баллы, рейтинги и/или пороговые баллы пула кандидатов или информация о рейтинге не будут разглашаться. Пожалуйста, не запрашивайте эту информацию. Если вы хотите обжаловать решение о зачислении, свяжитесь с приемной комиссией CSULB, чтобы узнать о процедуре подачи апелляции. Школа медсестер не будет рассматривать ваше заявление до подачи апелляции в CSULB Admissions. Все телефонные, электронные и личные запросы относительно решений о приеме будут направлены в приемную комиссию CSULB.

Варианты для заявителей, подающих заявки на традиционную базовую программу BSN , которые не допущены:

1. помочь с информацией, связанной с изменением специальностей.
2. Завершение программы младшего специалиста по сестринскому делу (ADN) в местном колледже и возвращение в CSULB для получения степени бакалавра наук в области сестринского дела (BSN) по программе RN-to-BSN (также известной как ADN-to-BSN). Во время участия в программе ADN учащиеся имеют право подать заявку на участие в программе CSULB Step-Up Summer Bridge.
3. Пересдача ATI TEAS может сделать ваше приложение более конкурентоспособным. Тест можно пересдавать без ограничений, однако между пересдачами должно пройти 30 дней. Мы принимаем баллы с даты тестирования с наивысшим суммарным баллом.
4. Традиционные базовые условия BSN Spring, как правило, имеют меньший пул соискателей — если вы подадите повторную заявку, ваша заявка может быть лучше.

Статистика пула кандидатов (для Basic BSN)

	Осень 2020	Весна 2021	Осень 2021	Весна 2022 г.
Всего заявителей	533	390	971	388
Статистика принятых абитуриентов	75 допускает	76 принимает	65 допускает	77 допускает
Средний научный балл	3,93	3,96	3,88	3,95
Среднее значение GE GPA	3,97	3,85	3,94	3,94
Средний балл TEAS Composite	89,97	90. 08	91,15	90,76
Средний балл по TEAS	88,33	89,52	91,41	89,90

Невозможно предсказать, сколько допущенных абитуриентов отклонят предложение о зачислении в течение любого периода подачи заявок. Важно, чтобы заместители / кандидаты из списка ожидания представили все необходимые документы в установленные сроки как в Школу медсестер, так и в университет. Школа медсестер свяжется с заместителем по электронной почте, если появится свободное место. С заместителями можно связаться до конца первой недели семестра срока подачи заявок.

Заявители могут подать заявку всего два раза. Заместителям/кандидатам из списка ожидания зачисление не гарантируется. Если они не допущены к текущему сроку подачи заявок, эти кандидаты не входят в список заместителей/ожидающих на следующий срок подачи заявок. Заместители/заявители из списка ожидания должны подать новую заявку на будущий срок подачи заявок.

Статистика пула кандидатов (для Basic BSN)

	Осень 2020	Весна 2021	Осень 2021 года	Весна 2022
Всего заявителей	533	390	971	388
Статистика принятых абитуриентов	75 допускает	76 допускает	65 допускает	77 допускает
Средний академический средний балл	3,93	3,96	3,88	3,95
Средний средний балл GE	3,97	3,85	3,94	3,94
Средний балл по TEAS	89,97	90. 08	91,15	90,76
Средний балл по TEAS по чтению	88,33	89,52	91,41	89,90

19 | Коронавирус (COVID-19) Обновления

Если у члена сообщества PBSC подтвержден положительный результат на COVID-19, следуйте этим шагов:

Преподаватели/сотрудники

1. Свяжитесь с непосредственным руководителем.

2. Непосредственный руководитель свяжется с охраной и/или отделом охраны труда и техники безопасности. (HSD), который составит подробный отчет с указанием местоположения, классов, других сотрудников, и/или учащиеся, возможно подвергшиеся воздействию.

3. Соответствующие руководители несут ответственность за уведомление других руководителей, кампуса руководство, возможно подвергшиеся воздействию сотрудники, преподаватели, сотрудники и студенты, которые тесный контакт с подтвержденным положительным сотрудником. Правила конфиденциальности согласно должны соблюдаться рекомендации HIPAA.

4. После получения подтвержденного положительного результата теста затронутые здания или определенные области внутри зданий будут немедленно заблокированы или заблокированы как только это будет практично. Таблички с надписью «Запретная зона | Не входить | Уполномоченный персонал Только» будет размещен во всех записях.

5. Отдел безопасности и/или HSD свяжется с пострадавшим сотрудником или студентом. для определения оккупированных/затронутых территорий.

6.  Соответствующие руководители, директора, ректоры, деканы, руководство кампуса или уполномоченные орган будет работать с менеджером по охране труда и технике безопасности и оперативным Целевая группа для оценки риска и определения окончательной продолжительности или продолжительности закрытия для каждое здание или участок.

7. Решение об изменении графика работы сотрудников и/или освобождении сотрудников от исполнения обязанностей будут определяться соответствующими руководителями, директорами, проректорами, деканами, руководством кампуса, или уполномоченный орган.

8. Процедуры очистки будут проводиться утвержденным поставщиком услуг в соответствии с к текущим рекомендациям.

1. Очистку уровня 2 можно выполнить после 24-часового периода ожидания.
2. Очистка уровня 3 будет необходима, если она будет проведена менее чем через 24 часа после воздействия.
3. Уровни 1–3 определяются договорным поставщиком услуг по уборке.

9. Сотрудник, у которого подтвержден положительный результат на COVID-19, должен сообщить и предоставить документацию о подтвержденных положительных результатах своему руководителю и в отдел кадров по адресу электронной почтыbenefits@palmbeachstate. edu. Отдел кадров имеет право требовать медицинскую документацию во всех случаях, связанных с COVID-19. случаи.

10. Сотрудникам не будет разрешено вернуться к работе, пока они не самоизолируются. в течение пяти дней не имеют симптомов COVID-19болезни (без применения медикаментов), и получили отрицательный результат теста. Если вы продолжаете получать положительный результат после дня пять дней изоляции, рекомендуется изолироваться еще на пять дней или до результат вашего теста отрицательный. Некоторые люди продолжают давать положительный результат в течение недель или месяцев. после заражения, в этих случаях требуется разрешение от медицинского работника.

11. Работники, имевшие непосредственный контакт/близкий контакт с инфицированным/подтвержденным положительный сотрудник будет проинструктирован следовать рекомендациям CDC для тесного контакта и карантинные процедуры.

1. В период самоизоляции пострадавший сотрудник может работать удаленно из дома, если это позволяют их должностные обязанности, с утверждением этого задания их руководителем.
2. Если сотрудник не прошел тестирование, он должен будет следовать рекомендациям CDC. для тех людей, которые не тестировались.
3. Ответственность за это несут соответствующие руководители, директора, проректоры, деканы, руководство кампуса или уполномоченный орган уведомить затронутых сотрудников о возможных воздействие COVID-19придерживаясь рекомендаций HIPAA относительно идентификации зараженный сотрудник.

12. Сотрудникам будет рекомендовано обращаться в отдел кадров для получения указаний по адресу www.palmbeachstate.edu/hr/benefits/leave-policies.aspx относительно любой применимой компенсации, связанной с COVID-19.

13. Отдел безопасности и/или HSD уведомит отдел эпидемиологии Palm Департамент здравоохранения округа Бич и предоставить соответствующую информацию для отслеживания контактов усилия. Студенты, сотрудники и преподаватели также могут быть обязаны предоставить результаты тестов. в Департамент здравоохранения, если потребуется, и обязаны в полной мере сотрудничать при обращении.

Студенты

1. Свяжитесь со студенческим деканом вашего кампуса:

2. Декан по работе со студентами свяжется с отделом безопасности и/или Департамент здоровья и безопасности (HSD), соответствующее руководство кампуса или уполномоченный орган, деканов, директоров программ, преподавателей и сотрудников.

3. Учащиеся должны общаться с преподавателями и следовать Справочнику для учащихся www.palmbeachstate.edu/studenthandbook в отношении пропусков занятий, связанных с COVID-19..

4. Соответствующее руководство кампуса, деканы, директора программ, преподаватели и сотрудники или уполномоченные власти несут ответственность за уведомление других студентов, преподавателей, и персонал с положительным тестом на COVID-19. Правила конфиденциальности в соответствии с рекомендациями HIPAA должны соблюдаться.

5. Отдел безопасности и/или HSD сделает подробный отчет о ситуации включать местоположения, классы, сотрудников и других студентов, преподавателей и сотрудников, которые подверглись воздействию или имели тесный контакт.

6. Процедуры блокировки и очистки будут выполняться в соответствии с протоколом.

7. Решение о закрытии зданий, отмене или изменении классов будет приниматься по усмотрению соответствующего факультета, инструкторов, директоров, руководства кампуса или уполномоченных орган власти.

8. Учащиеся с положительным результатом теста на COVID-19 должны сообщить и предоставить документацию подтвердили положительные результаты студенческому декану своего кампуса.

9. Учащиеся, у которых подтвержден положительный результат на COVID-19, будут проинструктированы следовать Руководство CDC для подтвержденных положительных случаев и процедур самоизоляции.

10. Ученикам не будет разрешено вернуться в школу, пока они не самоизолируются в течение пяти дней не иметь симптомов болезни COVID-19 (без применения лекарств), и получили отрицательный результат теста. Если вы продолжаете получать положительный результат после дня пять дней изоляции, рекомендуется изолироваться еще на пять дней или до результат вашего теста отрицательный. Некоторые люди продолжают давать положительный результат в течение недель или месяцев. после заражения, в этих случаях требуется разрешение от медицинского работника.

11. Другие студенты, преподаватели или сотрудники, имевшие тесный контакт с подтвержденным положительным результатом учащийся будет проинструктирован следовать рекомендациям CDC в отношении тесного контакта и самоизоляции процедуры.

1. Если подвергшиеся воздействию учащиеся, преподаватели или сотрудники не проходят тестирование, они потребуются следовать рекомендациям CDC для тех, кто не прошел тестирование и не проявляет симптомов инфекции COVID-19, без использования лекарств, прежде чем вернуться в кампус.

12. Отдел безопасности и/или HSD уведомит отдел эпидемиологии Palm Департамент здравоохранения округа Бич и предоставить соответствующую информацию для отслеживания контактов усилия. Студенты, сотрудники и преподаватели также могут быть обязаны предоставить результаты тестов. в Департамент здравоохранения, если потребуется, и обязаны в полной мере сотрудничать при обращении.

Этот аварийный протокол соответствует требованиям FS 287.057(3)(a) и Администрации. Код 6А-14.0734(3). Окружные учреждения помогут кампусу в приобретении требуется ремонт, очистка и дезинфекция.

Общение очень важно, особенно для непривитых людей, которые могли прийти в контакте с пострадавшим студентом или сотрудником.

Это временное руководство основано на том, что в настоящее время известно о передаче и тяжести COVID-19.

Некоторые программы PBSC, такие как Сестринское дело и Общественная безопасность, установили более строгие ограничения. и всеобъемлющие стандарты и протоколы COVID-19, основанные на аккредитации и отрасли стандарты.

linkedin-skill-assessments-quizzes/machine-learning-quiz.md на главной · Ebazhanov/linkedin-skill-assessments-quizzes · GitHub

Q1. Вы являетесь частью команды специалистов по обработке и анализу данных, которая работает в национальной сети быстрого питания. Вы создаете простой отчет, который показывает тенденцию: покупатели, которые чаще посещают магазин и покупают меньше порций, тратят больше, чем покупатели, которые посещают магазин реже и покупают большие порции. Какова наиболее вероятная диаграмма, созданная вашей командой?

• многоклассовая классификационная диаграмма
• линейная регрессия и графики рассеяния
• сводная таблица
• Кластерная диаграмма K-средних

Q2.

• Продукт будет искать новые шаблоны в спам-сообщениях.
• Продукт мог бы проходить список ключевых слов намного быстрее.
• Продукт может иметь гораздо более длинный список ключевых слов.
• Продукт может находить спам-сообщения, используя гораздо меньше ключевых слов.

Q3. Вы работаете в службе потоковой передачи музыки и хотите использовать контролируемое машинное обучение для классификации музыки по разным жанрам. Ваш сервис собрал тысячи песен в каждом жанре, и вы использовали их в качестве обучающих данных. Теперь вы выбираете небольшое случайное подмножество всех песен в вашем сервисе.

• кластер данных
• Контролируемый набор
• большие данные
• тестовые данные

Q4. В традиционном компьютерном программировании вы вводите команды. Что вы вводите с помощью машинного обучения?

• шаблоны
• программы
• правила
• данные

Q5. Ваша компания хочет предсказать, будут ли существующие клиенты автострахования чаще покупать страховку домовладельцев. Она создала модель для более точного прогнозирования контактов клиентов по поводу страхования домовладельцев, и эта модель имела низкую дисперсию, но высокую предвзятость. Что это говорит о модели данных?

• Это было постоянно неправильно.
• Это было непоследовательно неправильно.
• Это всегда было правильно.
• Это было одинаково правильно и неправильно.

Артикул

Q6. Вы хотите определить глобальные погодные условия, на которые могло повлиять изменение климата.

• Найдите помеченные данные о солнечных днях, чтобы машина научилась определять плохую погоду.
• Используйте неконтролируемое обучение, чтобы машина искала аномалии в обширной базе данных о погоде.
• Создайте тренировочный набор необычных паттернов и попросите алгоритмы машинного обучения классифицировать их.
• Создайте тренировочный набор для нормальной погоды и заставьте машину искать похожие модели.

Q7. Вы работаете в группе специалистов по обработке и анализу данных, которая хочет повысить точность своего результата K-ближайшего соседа, работая поверх наивного байесовского результата. Что это за пример?

• регресс
• повышение
• упаковка
• штабелирование

Q8.

• Регрессионный анализ
• Кластеризация K-средних
• Большие данные
• Обучение без учителя

Q9. Что является примером коммерческого приложения для системы машинного обучения?

• система ввода данных
• система хранилища данных
• огромное хранилище данных
• система рекомендаций по продуктам

Q10. Что иллюстрирует это изображение?

• дерево решений
• обучение с подкреплением
• K-ближайший сосед
• четкая линия тренда

Q11. Вы работаете в энергетической компании, которая владеет сотнями тысяч электрических счетчиков. Эти счетчики подключены к Интернету и передают данные об использовании энергии в режиме реального времени. Ваш руководитель просит вас направить проект на использование машинного обучения для анализа этих данных об использовании. Почему алгоритмы машинного обучения идеальны в этом сценарии?

• Алгоритмы помогут счетчикам получить доступ к Интернету.
• Алгоритмы улучшат беспроводную связь.
• Алгоритмы помогут вашей организации увидеть шаблоны данных.
• Используя алгоритмы машинного обучения, вы создаете IoT-устройство.

Q12. Чтобы предсказать значение количества. используйте

• регресс
• кластеризация
• классификация
• уменьшение размерности

Q13. Почему наивного Байеса называют наивным?

• Наивно предполагает, что у вас не будет данных.
• Он даже не пытается делать точные прогнозы.
• Наивно предполагается, что предикторы независимы друг от друга.
• Наивно предполагается, что все предикторы зависят друг от друга.

Q14. Вы работаете в магазине мороженого и создали приведенную ниже диаграмму, которая показывает взаимосвязь между температурой наружного воздуха и продажами мороженого. Какое описание лучше всего подходит для этой диаграммы?

• Это график линейной регрессии.
• Это контролируемая диаграмма линии тренда.
• Это дерево решений.
• Это кластерный график тренда.

Q15. Как машинное обучение связано с искусственным интеллектом?

• Искусственный интеллект фокусируется на классификации, а машинное обучение — на кластеризации данных.
• Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, основанный на обучении с помощью данных.
• Искусственный интеллект — это форма неконтролируемого машинного обучения.
• Машинное обучение и искусственный интеллект — это одно и то же.

Q16. Как алгоритмы машинного обучения делают более точные прогнозы?

• Алгоритмы обычно работают на более мощных серверах.
• Алгоритмы лучше видят закономерности в данных.
• Серверы машинного обучения могут размещать большие базы данных.
• Алгоритмы могут работать с неструктурированными данными.

Q17.

• Создать искусственную нейронную сеть, в которой будет размещен каталог компании.
• Используйте машинное обучение, чтобы лучше прогнозировать риски.
• Создайте алгоритм, объединяющий все ваши электронные таблицы Excel в одно озеро данных.
• Используйте машинное обучение и большие данные для исследования потребностей в заработной плате.

Q18. Какой информации не хватает на этой диаграмме?

• Тренировочный набор
• Неконтролируемые данные
• Контролируемое обучение
• Бинарная классификация

Q19. По какой причине не использовать одни и те же данные как для обучающей выборки, так и для тестовой выборки?

• Вы почти наверняка подогнали модель.
• Вы выберете неверный алгоритм.
• Возможно, у вас недостаточно данных для обоих.
• Вы почти наверняка подгоните модель.

Q20. Ваш университет хочет использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы сортировать входящие заявки студентов. Администратор спрашивает, могут ли решения о приеме быть предвзятыми в отношении какой-либо конкретной группы, например женщин. Какой ответ был бы лучшим?

• Алгоритмы машинного обучения основаны на математике и статистике, поэтому по определению будут беспристрастными.
• Невозможно определить систематическую ошибку в данных.
• Алгоритмы машинного обучения достаточно мощны, чтобы исключить предвзятость данных.
• Все данные, созданные человеком, необъективны, и специалисты по данным должны учитывать это.

Объяснение : Алгоритмы машинного обучения не имеют предвзятости, но данные могут иметь ее.

В21. Что такое стек?

• Предсказания одной модели становятся входными данными для другой.
• Вы используете разные версии алгоритмов машинного обучения.
• Вы используете несколько алгоритмов машинного обучения, чтобы улучшить свои результаты.
• Вы складываете тренировочный набор и набор для тестирования вместе.

Q22. Вы хотите создать контролируемую систему машинного обучения, которая идентифицирует фотографии котят в социальных сетях. Для этого вы собрали более 100 000 изображений котят. Как называется эта коллекция изображений?

• тренировочные данные
• линейная регрессия
• большие данные
• тестовые данные

Q23. Вы работаете над проектом, который включает в себя объединение изображений разных собак. Вы берете изображение и идентифицируете его как центральное изображение. Какой тип алгоритма машинного обучения вы используете?

• центральная арматура
• K-ближайший сосед
• бинарная классификация
• Кластеризация K-средних

Объяснение : В проблеме явно указано «кластеризация».

В24. Ваша компания хочет, чтобы вы построили внутреннюю модель прогнозирования текста электронной почты, чтобы сократить время, которое сотрудники тратят на написание электронных писем. Что вы должны сделать?

• Включить обучающие данные электронной почты от всех сотрудников.
• Включить обучающие данные электронной почты от новых сотрудников.
• Включить обучающие данные электронной почты от опытных сотрудников.
• Включить обучающие данные электронной почты от сотрудников, которые пишут большую часть внутренних электронных писем.

Q25. Ваша организация позволяет людям создавать профессиональные онлайн-профили. Ключевой особенностью является возможность создавать кластеры людей, профессионально связанных друг с другом. Какой тип метода машинного обучения используется для создания этих кластеров?

• неконтролируемое машинное обучение
• бинарная классификация
• контролируемое машинное обучение
• обучение с подкреплением

Q26.

• K-ближайший сосед
• дерево решений
• линейная регрессия
• Кластер К-средних

Примечание: есть центры кластеров (C0, C1, C2).

В27. Случайный лес является модифицированной и улучшенной версией какой более ранней техники?

• совокупные деревья
• усиленные деревья
• деревья в мешках
• сложенные деревья

Q28. Самоорганизующиеся карты — это специализированная нейронная сеть, для какого типа машинного обучения?

• частично контролируемое обучение
• контролируемое обучение
• обучение с подкреплением
• обучение без учителя

Q29. Какое утверждение о кластеризации K-средних верно?

• При кластеризации K-средних начальные центроиды иногда выбираются случайным образом.
• Кластеризация K-средних часто используется в контролируемом машинном обучении.
• Количество кластеров всегда выбирается случайным образом.
• Чтобы быть точным, вы хотите, чтобы ваши центроиды находились за пределами кластера.

Q30. Вы создали систему машинного обучения, которая взаимодействует со своей средой и реагирует на ошибки и вознаграждения. Что это за система машинного обучения?

• контролируемое обучение
• частично контролируемое обучение
• обучение с подкреплением
• обучение без учителя

Q31. Ваша группа по обработке и анализу данных должна создать двоичный классификатор, и критерий номер один — максимально быстрая оценка при развертывании. Его можно даже развернуть в режиме реального времени. Какой метод создаст модель, которая, вероятно, будет быстрее всего использоваться группой развертывания в новых случаях?

• случайный лес
• логистическая регрессия
• КНН
• глубокая нейронная сеть

Q32.

• Более высокие значения K будут давать зашумленные данные.
• Более высокие значения K снижают смещение, но увеличивают дисперсию.
• Более высокие значения K требуют большей обучающей выборки.
• Более высокие значения K снижают дисперсию, но увеличивают смещение.

Q33. Ваша система машинного обучения пытается описать скрытую структуру из неразмеченных данных. Как бы вы описали этот метод машинного обучения?

• контролируемое обучение
• обучение без учителя
• обучение с подкреплением
• обучение без учителя

Q34. Вы работаете в крупной компании по обработке кредитных карт, которая хочет создавать целевые рекламные акции для своих клиентов. Команда специалистов по обработке и анализу данных создала систему машинного обучения, которая группирует клиентов, совершивших аналогичные покупки, и разделяет этих клиентов на основе их лояльности.

• Он использует неконтролируемое обучение для группировки транзакций и неконтролируемое обучение для классификации клиентов.
• Используется только неконтролируемое машинное обучение.
• Он использует обучение с учителем для создания кластеров и обучение без учителя для классификации.
• Он использует обучение с подкреплением для классификации клиентов.

Q35. Вы используете K-ближайшего соседа, и у вас есть K, равный 1. Что вы, вероятно, увидите при обучении модели?

• высокая дисперсия и низкое смещение
• низкое смещение и низкая дисперсия
• низкая дисперсия и высокое смещение
• высокое смещение и высокая дисперсия

Q36. Являются ли предвзятость и дисперсия модели данных проблемой при обучении без учителя?

• Нет, предвзятость и дисперсия модели данных являются проблемой только при обучении с подкреплением.
• Да, предвзятость модели данных является проблемой, когда машина создает кластеры.
• Да, дисперсия модели данных обучает алгоритм машинного обучения без учителя.
• Нет, смещение и дисперсия модели данных связаны с контролируемым обучением.

Q37. Какой выбор лучше всего подходит для бинарной классификации?

• K-средние
• Логистическая регрессия
• Линейная регрессия
• Анализ главных компонентов (PCA)

Объяснение: Логистическая регрессия намного лучше, чем линейная регрессия при бинарной классификации, поскольку она смещает результат в ту или иную сторону. Кластеризация K-средних может использоваться для классификации, но в большинстве сценариев она не так точна. Источник:

В38. При традиционном программировании программист обычно вводит команды. При машинном обучении программист вводит

• контролируемое обучение
• данные
• обучение без учителя
• алгоритма

Объяснение : Это довольно прямолинейная и фундаментальная концепция. Источник:

В39. Почему для алгоритмов машинного обучения важно иметь доступ к высококачественным данным?

• Программистам потребуется слишком много времени для очистки плохих данных.
• Если данные высокого качества, алгоритмы будут проще разрабатывать.
• Данные низкого качества требуют гораздо большей вычислительной мощности, чем данные высокого качества.
• Если данные низкого качества, вы получите неточные результаты.

Q40. В K-ближайшем соседе, чем ближе вы к соседу, тем больше вероятность, что вы доберетесь до

• имеют общие характеристики
• быть частью корневого узла
• имеют евклидово соединение
• быть частью одного кластера

Q41. В сериале HBO «Силиконовая долина» один из персонажей создает мобильное приложение Not Hot Dog. Он работает, когда пользователь фотографирует еду на свое мобильное устройство. Затем приложение говорит, является ли еда хот-догом.

• Машинное обучение с подкреплением
• неконтролируемое машинное обучение
• контролируемое машинное обучение
• полууправляемое машинное обучение

Q42. Вы работаете в крупной фармацевтической компании, чья команда по обработке данных хочет использовать алгоритмы неконтролируемой обучающейся машины для открытия новых лекарств. В чем преимущество такого подхода?

• Вы сможете расставлять приоритеты для различных классов лекарств, таких как антибиотики.
• Вы можете создать тренировочный набор наркотиков, которые хотите открыть.
• Алгоритмы будут объединять лекарства со схожими свойствами.
• Эксперты-люди могут создавать классы лекарств, чтобы помочь в открытии.

Объяснение : Это похоже на пример, о котором говорилось в Стэнфордском курсе машинного обучения. Источник:

В43. В 2015 году Google создала систему машинного обучения, которая могла победить человека в игре го. Считается, что в этой чрезвычайно сложной игре возможностей для геймплея больше, чем атомов во вселенной. Первая версия системы выиграла, наблюдая за сотнями тысяч часов человеческого игрового процесса; вторая версия научилась играть, получая награды, играя против себя. Как бы вы описали этот переход к другим подходам к машинному обучению?

• Система перешла от обучения с учителем к обучению с подкреплением.
• Система эволюционировала от обучения с учителем к обучению без учителя.
• Система эволюционировала от обучения без учителя9 к обучению с учителем.
• Система эволюционировала от обучения с подкреплением к обучению без учителя.

Q44. Охранная компания, в которой вы работаете, думает о добавлении алгоритмов машинного обучения к своему устройству обнаружения сетевых угроз. В чем преимущество использования машинного обучения?

• Это может лучше защитить от необнаруженных угроз.
• Это, скорее всего, снизит требования к оборудованию.
• Это существенно сократит время разработки.
• Это увеличит скорость работы устройства.

Q45. Вы работаете в больнице, которая отслеживает распространение вируса среди населения. Больница создала приложение для умных часов, которое загружает данные о температуре тела от сотен тысяч участников. Каков наилучший метод анализа данных?

• Используйте обучение с подкреплением, чтобы вознаграждать систему за участие нового человека.
• Используйте неконтролируемое машинное обучение для объединения людей на основе шаблонов, обнаруженных машиной.
• Используйте контролируемое машинное обучение для сортировки людей по демографическим данным.
• Используйте контролируемое машинное обучение для классификации людей по температуре тела.

Q46. Многие достижения в области машинного обучения были достигнуты за счет улучшенного

• статистика
• структурированные данные
• наличие
• алгоритма

Q47. Что является хорошим примером этой диаграммы?

• обучение без учителя
• сложный кластер
• многоклассовая классификация
• k-ближайший сосед

Q48. Наивный Байес рассматривает каждый предиктор

• условный
• мультикласс
• независимый
• двоичный

Артикул

В49. Кто-то из вашей команды специалистов по данным рекомендует вам использовать деревья решений, наивный байесовский метод и K-ближайшего соседа одновременно на одних и тех же обучающих данных, а затем усреднять результаты. Что это за пример?

• регрессионный анализ
• обучение без учителя
• высокодисперсионное моделирование
• ансамблевое моделирование

Q50.

• алгоритм машинного обучения
• тренировочный набор
• Набор для тестирования больших данных
• кластер данных

Q51. Вы работаете на веб-сайте, который позволяет клиентам увидеть все свои изображения в Интернете, загрузив одну фотографию себя. Ваша модель данных использует 5 характеристик, чтобы сопоставить людей с их фотографиями: цвет, глаза, пол, очки и растительность на лице. Ваши клиенты жалуются, что получают десятки тысяч фотографий без них. В чем проблема?

• Вы подгоняете модель под данные
• Вам нужен тренировочный набор меньшего размера
• Вы недообучаете модель данным
• Вам нужен тренировочный набор большего размера

Q52.

• неконтролируемая система машинного обучения, объединяющая лучших кандидатов.
• вы бы не рекомендовали систему машинного обучения для такого типа проектов.
• — искусственная нейронная сеть с глубоким обучением, которая использует петабайты данных о занятости.
• контролируемая система машинного обучения, которая классифицирует кандидатов по существующим группам.

Q53. У вас и вашей команды по обработке и анализу данных есть 1 ТБ примеров данных. Что вы обычно делаете с этими данными?

• вы используете его в качестве тренировочного набора.
• Вы называете это большими данными.
• Вы разделили его на обучающий набор и тестовый набор.
• Вы используете его в качестве тестового набора.

Q54. Ваша команда по обработке данных работает над продуктом машинного обучения, который может выступать в качестве искусственного противника в видеоиграх. Команда использует алгоритм машинного обучения, ориентированный на вознаграждение: если машина делает что-то хорошо, это улучшает качество результата. Как бы вы описали этот тип алгоритма машинного обучения?

• полууправляемое машинное обучение
• контролируемое машинное обучение
• неконтролируемое машинное обучение
• обучение с подкреплением

Q55. Модель будет обучаться с данными в одном пакете, известном как ?

• Пакетное обучение
• Офлайн-обучение
• И А, и В
• Ничего из вышеперечисленного

Q56. Что из перечисленного НЕ является контролируемым обучением?

• Дерево решений
• Линейная регрессия
• ПТС
• Наивный байесовский

Q57.

• Деревья решений
• Кластеризация K-средних
• Кластеризация на основе плотности
• Кластеризация на основе моделей

В58. Функция ошибок, наиболее подходящая для градиентного спуска с использованием логистической регрессии, равна 9.0299

• Функция энтропии.
• Квадрат ошибки.
• Функция кросс-энтропии.
• Количество ошибок.

Q59. По сравнению с дисперсией оценки максимального правдоподобия (MLE) дисперсия максимальной апостериорной оценки (MAP) составляет

• Высшее
• то же
• Нижний
• это может быть любой из вышеперечисленных

Q60.

• хорошая посадка
• переоснащение
• недооснащение
• все вышеперечисленное

Q61. Как бы вы описали этот тип задачи классификации?

• Это задача классификации нескольких классов.

• Это задача мультибинарной классификации.

• Это задача бинарной классификации.

• Это задача классификации арматуры.

  Объяснение : Показывает данные, классифицированные более чем по двум категориям или классам. Таким образом, это задача многоклассовой классификации.

Q62. Что значит не соответствовать вашей модели данных?

• В обучающей выборке слишком мало данных.

• В обучающей выборке слишком много данных.

• Небольшая дисперсия, но сильная погрешность.

• Ваша модель имеет низкое смещение, но высокую дисперсию.

  Недообученные модели данных обычно имеют высокое смещение и низкую дисперсию. Переобученные модели данных имеют низкое смещение и высокую дисперсию.

Q63. Азиатский пользователь жалуется, что модель распознавания лиц вашей компании неправильно определяет его выражение лица. Что вы должны сделать?

• Включите азиатские лица в свои тестовые данные и переобучите свою модель.
• Переобучите модель с обновленными значениями гиперпараметров.
• Переобучите свою модель с меньшими размерами пакетов.
• Включите азиатские лица в обучающие данные и переобучите модель.

Ответ говорит сам за себя: если азиатские пользователи являются единственной группой людей, подающих жалобу, то в обучающих данных должно быть больше азиатских лиц.

В64.

• Ваш тренировочный набор слишком велик.
• Вы недостаточно подходите модели к данным.
• Вы подгоняете модель к данным.
• Ваша машина создает неточные кластеры.

Объяснение : // Этот вопрос очень похож на Q49, но включает совершенно противоположный сценарий.

этот ответ несколько расплывчатый и неуверенный. Небольшое количество совпадений не обязательно означает, что модель подходит, особенно учитывая 500 (!) независимых переменных. На мой взгляд, более разумным кажется, что пороговый критерий (совпадения) может быть слишком жестким, что допускает лишь небольшое количество совпадений. Так что решением может быть либо смягчение порогового критерия, либо увеличение числа кандидатов.

В65. (В основном) всякий раз, когда мы видим визуализацию ядра онлайн (или какую-то другую ссылку), мы на самом деле видим:

• Какие ядра извлекать
• Карты характеристик
• Как выглядят ядра

Q66. Активации для классов A, B и C до softmax были 10,8 и 3. Разница в значениях softmax для классов A и B будет:

• 76%
• 88%
• 12%
• 0,0008%

В67. Новый набор данных, который вы только что очистили, кажется, содержит много пропущенных значений. Какие действия помогут вам свести к минимуму эту проблему?

• Мудрое заполнение контролируемых случайных значений
• Заменить отсутствующие значения усреднением по всем образцам
• Удалить дефектные образцы
• Вменение

Q68.

• SVM
• ПТС
• ЛДА
• ЦНЭ

Q69. Какова основная мотивация использования функций активации в ИНС?

• Захват сложных нелинейных паттернов
• Преобразование непрерывных значений в значения «ВКЛ» (1) или «ВЫКЛ» (0)
• Помогите избежать проблемы исчезающего/взрывающегося градиента
• Их способность активировать каждый нейрон по отдельности.

Q70. Какая функция потерь лучше всего подходит для категориального (дискретного) обучения с учителем?

• потеря Кульбака-Лейблера (KL)
• Бинарная кроссэнтропия
• Среднеквадратическая ошибка (MSE)
• Любая потеря L2

Q71. Какой правильный вариант?

№	Красный	Синий	Зеленый
1.	Ошибка проверки	Ошибка обучения	Ошибка теста
2.	Ошибка обучения	Ошибка теста	Ошибка проверки
3.	Оптимальная ошибка	Ошибка проверки	Ошибка теста
4.	Ошибка проверки	Ошибка обучения	Оптимальная ошибка

• 1
• 2
• 3
• 4

Q72. Вы создаете дерево решений, чтобы показать, решил ли кто-то пойти на пляж. В этом решении есть три фактора: дождливая, пасмурная и солнечная. Как называются эти три фактора?

• узлы дерева
• предсказателей
• корневых узла
• решающие устройства

// эти узлы решают, решит ли кто-то пойти на пляж или нет, например, будут ли дождливые люди в основном воздерживаться от посещения пляжа

В73.

• Настройка кластера машин для маркировки образов
• Создайте подмножество изображений и назовите себя
• Используйте наивный байесовский метод для автоматического создания меток.
• Наймите людей для ручной маркировки изображений

Q74. Линия соответствия и данные на рисунке показывают, какой шаблон?

• низкое смещение, высокая дисперсия

• высокое смещение, низкая дисперсия

• высокое смещение, высокая дисперсия

• низкое смещение, низкая дисперсия

  // поскольку данные точно классифицированы и не являются ни переоснащением, ни недообучением набора данных

Q75. Вам нужно выбрать процесс машинного обучения для запуска распределенной нейронной сети в мобильном приложении.

• Научное обучение
• ПиТорч
• Тенсоуфлоу Лайт
• Тензорный поток

Q76. Какой вариант является лучшим примером помеченных данных?

• электронная таблица
• 20 000 записанных сообщений голосовой почты
• 100 000 изображений автомобилей
• сотни гигабайт аудиофайлов

Q77. Что в статистике определяется как вероятность того, что проверка гипотезы обнаружит эффект, если есть эффект, который нужно найти?

• уверенность
• альфа
• мощность
• значение

Q78. Вы хотите создать алгоритм машинного обучения для идентификации рецептов еды в Интернете. Для этого вы создаете алгоритм, который рассматривает различные условные вероятности. Итак, если в сообщении есть слово

• наивный байесовский классификатор
• K-ближайший сосед
• многоклассовая классификация
• дерево решений

Q79. Что такое ленивое обучение?

• когда алгоритмы машинного обучения выполняют большую часть программирования
• , если вы не выполняете очистку данных
• когда обучение происходит непрерывно
• при запуске вычислений в одном большом экземпляре в начале

Q80. Что такое Q-обучение с подкреплением?

• контролируемое машинное обучение с вознаграждением
• тип обучения без учителя, который в значительной степени опирается на хорошо зарекомендовавшую себя модель
• тип обучения с подкреплением, при котором точность со временем ухудшается
• тип обучения с подкреплением, ориентированный на вознаграждение

Ссылка Объяснение :Q-обучение — это не модельный алгоритм обучения с подкреплением. Q-обучение — это алгоритм обучения на основе значений. Алгоритмы на основе значений обновляют функцию значений на основе уравнения (в частности, уравнения Беллмана).

В81. Данные в вашей модели имеют низкое смещение и низкую дисперсию. Как вы ожидаете, что точки данных будут сгруппированы на диаграмме?

• В предсказанном исходе они будут плотно сгруппированы.
• Они будут плотно сгруппированы, но далеко не так, как предполагалось.
• Они будут разбросаны по всему предсказуемому исходу.
• Они будут разбросаны далеко от предсказанного исхода.

Артикул

В82. Ваша система машинного обучения использует помеченные примеры, чтобы попытаться предсказать будущие данные, сравнить эти данные с прогнозируемым результатом, а затем с моделью. Как лучше всего описать этот метод машинного обучения?

• обучение без учителя
• частично контролируемое обучение
• контролируемое обучение
• обучение с полуподкреплением

Артикул

В83.

• бинарное обучение
• контролируемое обучение
• обучение без учителя
• обучение с подкреплением

Артикул

В84. Вы работаете со своим алгоритмом машинного обучения над чем-то, что называется вероятностью предиктора класса. Какой алгоритм вы, скорее всего, используете?

• мультиклассовая бинарная классификация
• наивный Байес
• неконтролируемая классификация
• анализ дерева решений

//Вы можете использовать наивный алгоритм Байеса, чтобы различать три класса пород собак — терьеров, гончих и спортивных собак. Каждый класс имеет три предиктора — длину волос, рост и вес. Алгоритм делает то, что называется вероятностью предиктора класса.

Артикул

В85.

• Создание обучающих кластеров
• Удалить предикторы
• Использовать обучение с подкреплением
• Добавить больше предикторов

Q86. Вашу команду по обработке и анализу данных часто критикуют за создание скучных или слишком очевидных отчетов. Что вы могли бы сделать, чтобы улучшить команду?

• Предположите, что команда, вероятно, не соответствует модели данным.
• Предположить, что обучение без учителя приведет к более интересным результатам.
• Убедитесь, что они выбирают правильные алгоритмы машинного обучения.
• Поощряйте команду задавать больше интересных вопросов.

Q87. В чем разница между неструктурированными и структурированными данными?

• Неструктурированные данные всегда текстовые.
• Неструктурированные данные гораздо проще хранить.
• Структурированные данные имеют четко определенные типы данных.
• Структурированные данные гораздо популярнее.

Q88. Вы работаете в стартапе, который пытается разработать программный инструмент, который будет сканировать Интернет в поисках фотографий людей, использующих определенные инструменты. Генеральный директор очень заинтересован в использовании алгоритмов машинного обучения. Что бы вы порекомендовали в качестве лучшего места для начала?

• Использование неконтролируемого алгоритма машинного обучения для объединения всех фотографий.
• Создайте озеро данных с неконтролируемым алгоритмом машинного обучения.
• Используйте комбинацию неконтролируемого и контролируемого машинного обучения для создания машинно-определяемых кластеров данных.
• Используйте контролируемое машинное обучение для классификации фотографий на основе заданного обучающего набора.

Q89. В машинном обучении с учителем перед исследователем данных часто стоит задача балансировать между недообучением или переоснащением своей модели данных.

• вызов меньше/больше
• баланс между классификацией кластеризации
• компромисс смещения-дисперсии
• Мультиклассовый тренировочный набор Challenge

Q90. Что такое условная вероятность?

• вероятность того, что выполнение одного действия повлияет на другое действие
• вероятность выполнения определенных условий
• вероятность того, что при определенных условиях всегда что-то будет не так
• вероятность того, что что-то будет правильным ответом

Q91. К какому типу алгоритма машинного обучения относится кластеризация K-средних?

• усиление
• под наблюдением
• неконтролируемый
• классификация

Q92. Что такое ансамблевое моделирование?

• при создании набора обучающих и тестовых данных
• при создании ансамбля разных серверов для запуска алгоритмов
• , когда вы найдете лучший алгоритм для своего ансамбля
• при использовании нескольких ансамблей алгоритмов машинного обучения

Q93.

• Смещение — это когда ваши предсказанные значения разбросаны.
• Смещение — это разрыв между вашим прогнозируемым значением и результатом.
• Смещение — это когда ваши данные неверны по разным причинам.
• Смещение — это когда ваши значения всегда отличаются на один и тот же процент.

Q94. Какой проект лучше всего подходит для контролируемого машинного обучения?

• очистка данных
• предсказание оценки риска
• программное обеспечение для подачи налоговых деклараций
• консолидация электронных таблиц

Q95. Когда чаще всего используется дерево решений?

• с продуктами для работы с большими данными
• для задач бинарной классификации контролируемого машинного обучения
• , чтобы найти лучший кластер данных
• для определения «Q» в обучении с подкреплением Q-learning

Q96.

• большинство моделей машинного обучения не предназначены для видео
• для бизнеса может быть неэтично идентифицировать людей без их согласия
• будет сложно сделать выбор между контролируемым и неконтролируемым обучением
• качество изображения на видео недостаточно для идентификации людей

Практический тест

Чтобы наша зрительная система работала должным образом, линза должна фокусировать свет на

.

а. сетчатка.
б. радужная оболочка.
с. ученица.
д. роговица.

Рецепторные клетки, которые специализируются на обнаружении колебаний вдоль улитковой мембраны, называются

.

а. косточки.
б. волосковые клетки.
с. стремя.
д. конусы.