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Total No. of Questions: 8
Total No. of Printed Pages: 3
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Roll No. _______
MCA-401 (3)
M.C.A. IV Semester (Two Year Course)
Examination, June 2025
Big Data with Analytics
(Elective-IV)
Time: Three Hours
Maximum Marks: 70
Note: i) Attempt any five questions.
किन्हीं पाँच प्रश्नों को हल कीजिए।
ii) All questions carry equal marks.
सभी प्रश्नों के समान अंक हैं।
iii) In case of any doubt or dispute the English version question should be treated as final.
किसी भी प्रकार के संदेह अथवा विवाद की स्थिति में अंग्रेजी भाषा के प्रश्न को अंतिम माना जायेगा।
1.
a) Describe the evolution of Big Data and its importance in today's data-driven world.
बिग डाटा का विकास और आज की डाटा-उन्मुख दुनिया में इसका महत्व समझाइए।
बिग डाटा का विकास और आज की डाटा-उन्मुख दुनिया में इसका महत्व समझाइए।
b) Explain some of the best practices for Big Data Analytics.
बिग डाटा एनालिटिक्स के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं की व्याख्या करें।
बिग डाटा एनालिटिक्स के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं की व्याख्या करें।
2.
a) What are the key characteristics of Big Data?
बिग डाटा की प्रमुख विशेषताएँ क्या हैं?
बिग डाटा की प्रमुख विशेषताएँ क्या हैं?
b) How is the value of Big Data validated and promoted?
बिग डाटा का मूल्यांकन और प्रचार कैसे किया जाता है?
बिग डाटा का मूल्यांकन और प्रचार कैसे किया जाता है?
3.
a) Explain the role of HDFS in Big Data storage.
बिग डाटा भंडारण में HDFS की भूमिका समझाइए।
बिग डाटा भंडारण में HDFS की भूमिका समझाइए।
b) How do MapReduce and YARN facilitate Big Data processing?
मैप रिड्यूस और यार्न बिग डाटा प्रसंस्करण को कैसे सरल बनाते हैं?
मैप रिड्यूस और यार्न बिग डाटा प्रसंस्करण को कैसे सरल बनाते हैं?
4.
a) Discuss the concept of clustering and its importance in data analytics.
क्लस्टरिंग की अवधारणा और डाटा एनालिटिक्स में इसका महत्व समझाइए।
क्लस्टरिंग की अवधारणा और डाटा एनालिटिक्स में इसका महत्व समझाइए।
b) Explain the K-means algorithm and how it is used to determine clusters.
K-मीन्स एल्गोरिदम का वर्णन करें और क्लस्टर निर्धारण में इसका उपयोग कैसे किया जाता है।
K-मीन्स एल्गोरिदम का वर्णन करें और क्लस्टर निर्धारण में इसका उपयोग कैसे किया जाता है।
5.
a) Define a Decision Tree and its application in classification.
निर्णय वृक्ष की परिभाषा दें और वर्गीकरण में इसका अनुप्रयोग बताइए।
निर्णय वृक्ष की परिभाषा दें और वर्गीकरण में इसका अनुप्रयोग बताइए।
b) Discuss the Naive Bayes Classifier and its application in data analysis.
नाइवे बायस वर्गीकरणकर्ता और डाटा विश्लेषण में इसके अनुप्रयोग पर चर्चा करें।
नाइवे बायस वर्गीकरणकर्ता और डाटा विश्लेषण में इसके अनुप्रयोग पर चर्चा करें।
6.
a) Explain the concept of association rules with an example.
एक उदाहरण के साथ संघ नियमों की अवधारणा समझाइए।
एक उदाहरण के साथ संघ नियमों की अवधारणा समझाइए।
b) Describe the Apriori Algorithm and its use in finding associations.
एप्रिओरी एल्गोरिदम और संघ खोजने में इसके उपयोग का वर्णन करें।
एप्रिओरी एल्गोरिदम और संघ खोजने में इसके उपयोग का वर्णन करें।
Contd...
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7.
a) What is a Stream Data Model and its architecture?
स्ट्रीम डाटा मॉडल और इसकी वास्तुकला क्या है?
स्ट्रीम डाटा मॉडल और इसकी वास्तुकला क्या है?
b) How is real-time analytics applied in sentiment analysis?
सेंटीमेंट एनालिटिक्स में रियल-टाइम एनालिटिक्स का उपयोग कैसे होता है?
सेंटीमेंट एनालिटिक्स में रियल-टाइम एनालिटिक्स का उपयोग कैसे होता है?
8.
a) Describe NoSQL databases and their importance in Big Data.
NoSQL डाटाबेस और बिग डाटा में इनका महत्व समझाइए।
NoSQL डाटाबेस और बिग डाटा में इनका महत्व समझाइए।
b) Explain the concept of key-value stores with examples.
उदाहरणों के साथ कुंजी-मूल्य स्टोर्स की अवधारणा की व्याख्या करें।
उदाहरणों के साथ कुंजी-मूल्य स्टोर्स की अवधारणा की व्याख्या करें।