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Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 問題集

Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist

試験コード:Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist

試験名称:Databricks Certified Professional Data Scientist Exam

最近更新時間:2024-11-23

問題と解答:全140問

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無料問題集Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 資格取得

質問 1:
Which of the following metrics are useful in measuring the accuracy and quality of a recommender system?
A. Support Vector Count
B. Mean Absolute Error
C. Sum of Absolute Errors
D. Cluster Density
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
A bio-scientist is working on the analysis of the cancer cells. To identify whether the cell is cancerous or not, there has been hundreds of tests are done with small variations to say yes to the problem. Given the test result for a sample of healthy and cancerous cells, which of the following technique you will use to determine whether a cell is healthy?
A. Collaborative filtering
B. Identification Test
C. Linear regression
D. Naive Bayes
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
Refer to exhibit

You are asked to write a report on how specific variables impact your client's sales using a data set provided to you by the client. The data includes 15 variables that the client views as directly related to sales, and you are restricted to these variables only. After a preliminary analysis of the data, the following findings were made: 1.
Multicollinearity is not an issue among the variables 2. Only three variables-A, B, and C-have significant correlation with sales You build a linear regression model on the dependent variable of sales with the independent variables of A, B, and C.
The results of the regression are seen in the exhibit. You cannot request additional data. what is a way that you could try to increase the R2 of the model without artificially inflating it?
A. Force all 15 variables into the model as independent variables
B. Create interaction variables based only on variables A, B, and C
C. Create clusters based on the data and use them as model inputs
D. Break variables A, B, and C into their own univariate models
正解:C
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質問 4:
Refer to image below

A. Option A
B. Option C
C. Option D
D. Option B
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
Which of the following problem you can solve using binomial distribution
A. A manufacturer of metal pistons finds that on the average: 12% of his pistons are rejected because they are either oversize or undersize. What is the probability that a batch of 10 pistons will contain no more than 2 rejects?
B. It was found that the mean length of 100 parts produced by a lathe was 20.05 mm with a standard deviation of 0.02 mm. Find the probability that a part selected at random would have a length between
20.03 mm and 20.08 mm
C. Vehicles pass through a junction on a busy road at an average rate of 300 per hour Find the probability that none passes in a given minute.
D. A life insurance salesman sells on the average 3 life insurance policies per week. Use Poisson's law to calculate the probability that in a given week he will sell Some policies
正解:A
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質問 6:
Which activity is performed in the Operationalize phase of the Data Analytics Lifecycle?
A. Try different variables
B. Transform existing variables
C. Define the process to maintain the model
D. Try different analytical techniques
正解:C
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質問 7:
If you are trying to predict or forecast a discrete target value, then which is the correct options
A. Density estimation algorithm
B. Supervised Learning classification algorithms
C. Un supervised Learning
D. Supervised Learning regression algorithms
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 8:
What describes a true property of Logistic Regression method?
A. It handles missing values well.
B. It works well with variables that affect the outcome in a discontinuous way.
C. It is robust with redundant variables and correlated variables.
D. It works well with discrete variables that have many distinct values.
正解:C

Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • A complete understanding of the basics of machine learning
  • in-sample vs. out-of sample data
トピック 2
  • A intermediate understanding of the steps in the machine learning lifecycle
  • Model training, selection, and production
トピック 3
  • A complete understanding of the basics of machine learning model management
  • Linear, logistic, and regularized regression
トピック 4
  • A complete understanding of basic machine learning algorithms and techniques
  • Unsupervised techniniques like K-means and PCA
トピック 5
  • Applied statistics concepts
  • bias-variance tradeoff
トピック 6
  • Specific algorithms like ALS for recommendation and isolation forests for outlier detection
  • Logging and model organization with MLflow

参照:https://credentials.databricks.com/group/227970

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