Big Data - это область, которая связана с обработкой, анализом и хранением больших объемов данных. В работе с Big Data часто используются специализированные инструменты и библиотеки. Рассмотрим каждую пару библиотек и определим, можно ли их использовать при работе с Big Data. 1. Moshi и Ant Design: - Moshi - это библиотека для сериализации и десериализации JSON в объекты Kotlin. Она может использоваться для работы с данными, в том числе и с Big Data, но сама по себе не специализирована для этой области. - Ant Design - это набор компонентов и стилей для разработки пользовательского интерфейса. Он не связан с обработкой данных и не может быть использован для работы с Big Data. 2. Chuck и Retrofit: - Chuck - это библиотека для отладки и инспекции сетевого трафика в приложениях Android. Она не является специализированной для работы с Big Data. - Retrofit - это библиотека для работы с HTTP-запросами в приложениях Android. Она также не связана с обработкой и анализом больших объемов данных. 3. Glide и Timber: - Glide - это библиотека для загрузки и кэширования изображений в приложениях Android. Она не предназначена для работы с Big Data. - Timber - это библиотека для логирования в приложениях Android. Также не связана с Big Data. 4. NumPy и Scikit-learn: - NumPy - это библиотека для работы с массивами и матрицами в Python. Она предоставляет эффективные вычисления и может использоваться при работе с большими объемами данных, включая Big Data. - Scikit-learn - это библиотека машинного обучения для Python. Она также может использоваться для работы с большими объемами данных, включая Big Data. Исходя из вышесказанного, верный ответ на задачу - NumPy и Scikit-learn. Эти библиотеки специализированы для работы с данными, включая Big Data. В остальных предложенных вариантах нет библиотек, специализированных для работы с Big Data.