最新IBM Certified Data Scientist - Watson Specialist v1 C1000-154 試験問題集-ktest
現在、C1000-154 IBM Watson Data Scientist v1 試験の準備を進めていますか? ktest は最新かつ最も包括的な IBM Watson Data Scientist v1 C1000-154試験問題集を提供しており、体験を向上させ、主題の理解を深められるように設計されています。 私たちが提供するリソースは、自信を高め、より準備ができて試験に取り組む準備ができていると感じさせるのに役立ちます。 さらに、当社のIBM Certified Data Scientist - Watson Specialist v1認定資格 C1000-154 試験問題集は、実際の試験中に使用できる貴重なヒントと戦略も提供します。 これらのヒントは、より効果的かつ効率的に IBM C1000-154 試験に合格するのに役立つため、非常に重要です。
IBM Watson データ サイエンティストは、IBM Watson ツールに精通した人物です。 彼らは、ビジネス戦略の形成に役立つ、ビジネスの成果と実用的な洞察に重点を置いています。 彼らは、ツールとテクノロジーのアプリケーション、それらの間の相互作用、およびそれらをデータ サイエンス ライフサイクルのどこに適用するかを理解しています。 データの準備を含む探索的データ分析を実行できます。 彼らは、正式なデータ サイエンス手法を活用して、管理された準拠した方法でデータとモデルを操作します。
試験情報
試験コード: C1000-154
試験名: IBM Watson Data Scientist v1
質問数: 60
合格する質問数: 41
許容時間：90分
言語: 英語
価格: $200 米ドル
認定資格: IBM 認定データサイエンティスト - ワトソンスペシャリスト v1
試験の目的
セクション 1: ビジネス上の問題を理解する 7%
セクション 2: データの収集と探索 15%
セクション 3: データの準備 18%
セクション 4: モデルを構築する 17%
セクション 5: モデルを評価する 12%
セクション 6: ソリューションの導入 10%
セクション 7: ガバナンスとコンプライアンス 5%
セクション 8: 視覚化とストーリーテリング 10%
セクション 9: 戦略とライフサイクル 6%
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1. An E-retailer uses several important data sources, including web logs which contain all of the information on how customers navigate the web site. There are non-informative entries in the web logs that need to be removed.
During which phase should these non-informative entries be removed in the CRISP-DM model?
A. Modeling
B. Data Preparation
C. Data Understanding
D. Business Understanding
Answer: B
2. Why is it important to create data splits that are reproducible?
A. To ensure that each model run can be exactly replicated for verification and comparison
B. To guarantee that the model will perform with 100% accuracy on unseen data
C. To use more data for testing than for training
D. To allow for larger test sets for more comprehensive testing
Answer: A
3. Which two graph types are used in EDA to show the relationship between two or more quantitative variables?
A. Heat map
B. Box plot
C. Histogram
D. Scatter plot
E. Stem-and-leaf plot
Answer: A, D
4. Which statement describes bagging?
A. Building models with artificial neural networks based on the sharedweight architecture of the convolution kernels or filters.
B. Building models sequentially and evaluating the success of earlier models. It combines a set of weak learners into a strong learner.
C. Building models in parallel and aggregating their predictions to select the final prediction.
D. Building models and using their output as features into a final model.
Answer: C
5. In Cognos Analytics, which two features distinguish stories from dashboards?
A. Stories convey a conclusion.
B. Stories provide a narrative over time.
C. Stories can be embedded in websites or documents.
D. Stories are text-based and do not contain visualizations.
E. Stories automatically load different filters for different users.
Answer: A, B
6. Which method is used for merging records in SPSS Modeler Merge node that allows specifying a requirement to be satisfied in order for the merge to take place?
A. Key
B. Order
C. Filter
D. Condition
Answer: D
7. A virtual assistant has been developed and deployed based on the Watson Assistant service. The assistant will support customers by answering FAQs (Frequent Answered Questions). Which metric is a good indicator of the performance of the virtual assistant?
A. The Area Under the Curve (AUC)
B. Measure escalated calls using A/B testing
C. The Root Mean Squared Error (RMSE) of words
D. The F1 score of predicted intents in the Analytics tab
Answer: B
8. Which statistical method reduces the number of attributes by lumping highly correlated attributes together?
A. Binning
B. Principal Component Analysis (PCA)
C. Long Short Term Memory Network (LSTM)
D. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)
Answer: B
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