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Databricks Certified Professional Data Scientist試験問題集-日本語版と英語版を提供する|ktest
Ktest問題集はIT専門家からすべての問題と解答を確認して、正解率が98%になります。Databricks Databricks Certification 資格Databricks Certified Professional Data Scientist試験問題集は実験問題、多肢選択問題、単项の选択問題、ドラッグ アンド ドロップ問題及び穴埋め問題を提供しております。
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人性化のサービス、よくお客様の立場から考えて、もっといいサービスを提供することはktestの信念です。 お客様がDatabricks Databricks Certified Professional Data Scientist問題集を購入する前に無料でDatabricks Databricks Certified Professional Data Scientist問題集のサンプルを試用することができます。Databricks Databricks Certified Professional Data Scientist試験問題は定期的にアップデートしています。

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KtestはPDF版およびソフトウェア版を提供することができます。
ktest Databricks Databricks Certified Professional Data Scientist試験問題集のPDF版 はいつでも、携帯電話、コンピュータ、タブレットPCで勉強してもいいんです。どこ、いつでも勉強できます。

ソフト版は本格的な試験環境と同じです。受験者のために、本試験環境を適応することができます。受験の前に無料サンプルを体験して頂くことができます。

Ktestは無料でDatabricks Certification Databricks Certified Professional Data Scientist試験問題集デモ(DEMO)を提供することができます。
Ktest試験問題集は真実の試験環境と同じです。お客様が購入する前に、無料でDatabricks Certified Professional Data Scientist(Databricks Certified Professional Data Scientist Exam)問題集のサンプルを使用してから、もっと自信を増やす。もし,弊社のDatabricks Certified Professional Data Scientist問題集を使ったら、試験に不合格だったら、ktestが全額で返金できます。ご安心ください。

You are asked to create a model to predict the total number of monthly subscribers for a specific magazine. You are provided with 1 year's worth of subscription and payment data, user demographic data, and 10 years worth of content of the magazine (articles and pictures). Which algorithm is the most appropriate for building a predictive model for subscribers?
A.Linear regression
B.Logistic regression
C.Decision trees
D.TF-IDF
Answer : A

You are working in a data analytics company as a data scientist, you have been given a set of various types of Pizzas available across various premium food centers in a country. This data is given as numeric values like Calorie. Size, and Sale per day etc. You need to group all the pizzas with the similar properties, which of the following technique you would be using for that?
A.Association Rules
B.Naive Bayes Classifier
C.K-means Clustering
D.Linear Regression
E.Grouping
Answer : C

Which of the below best describe the Principal component analysis
A.Dimensionality reduction
B.Collaborative filtering
C.Classification
D.Regression
E.Clustering
Answer : A

You have collected the 100's of parameters about the 1000's of websites e.g. daily hits, average time on the websites, number of unique visitors, number of returning visitors etc. Now you have find the most important parameters which can best describe a website, so which of the following technique you will use
A.PCA (Principal component analysis)
B.Linear Regression
C.Logistic Regression
D.Clustering
Answer : A

Refer to the exhibit.
ktest試験問題集
You are building a decision tree. In this exhibit, four variables are listed with their respective values of info-gain.
Based on this information, on which attribute would you expect the next split to be in the decision tree?
A.Credit Score
B.Age
C.Income
D.Gender
Answer : A
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