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IBM Watson Data Scientist v1 認定 C1000-154 試験問題:
1. What is a benefit of creating data pipelines to automate the model lifecycle?
A) Reduces the need for understanding the underlying data
B) Encourages a one-size-fits-all approach to model development
C) It provides a structured approach to processing, validating, and deploying models
D) It necessitates frequent manual updates and checks
2. When selecting a small number of algorithms based on model requirements, what factor should you primarily consider?
A) The algorithm that requires the least amount of data preprocessing.
B) Choosing algorithms that are only based on supervised learning.
C) The popularity of the algorithm in recent academic papers.
D) Compatibility of the algorithm with the data characteristics and the predictive task.
3. Which two graph types are used in EDA to show the relationship between two or more quantitative variables?
A) Histogram
B) Scatter plot
C) Heat map
D) Box plot
E) Stem-and-leaf plot
4. When using pandas in a Jupyter notebook for exploratory data analysis, what is a common practice?
A) Avoiding the use of visualizations to understand data
B) Only analyzing datasets with less than 100 rows
C) Ignoring missing values in the dataset
D) Utilizing pandas to clean and transform data
5. Which statement best differentiates machine learning from deep learning?
A) Machine learning models are always transparent, whereas deep learning models cannot be interpreted.
B) Deep learning algorithms are a subset of machine learning algorithms that do not require feature engineering.
C) Deep learning algorithms require less data to learn.
D) Machine learning algorithms perform better on structured data, while deep learning excels with unstructured data like images and text.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： C | 質問 # 2 正解： D | 質問 # 3 正解： B、C | 質問 # 4 正解： D | 質問 # 5 正解： D |
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