Databricks-Certified-Professional-Data-Scientistの無料問題集（140題）、Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist認定試験参考書

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

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：2024-12-17

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 fruit may be considered to be an apple if it is red, round, and about 3" in diameter. A naive Bayes classifier considers each of these features to contribute independently to the probability that this fruit is an apple, regardless of the
A. Absence of the other features.
B. Presence or absence of the other features
C. Presence of the other features.
D. None of the above
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
A problem statement is given as below
Hospital records show that of patients suffering from a certain disease, 75% die of it. What is the probability that of 6 randomly selected patients, 4 will recover?
Which of the following model will you use to solve it.
A. Poisson
B. Normal
C. Binomial
D. Any of the above
正解：C

質問 4：
You are working in an ecommerce organization, where you are designing and evaluating a recommender system, you need to select which of the following metric wilt always have the largest value?
A. Both land 2
B. Mean Absolute Error
C. Information is not good enough.
D. Root Mean Square Error
E. Sum of Errors
正解：C

質問 5：
You are creating a Classification process where input is the income, education and current debt of a customer, what could be the possible output of this process.
A. Probability of the customer default on loan repayment
B. Percentage of the customer should be given loan or not
C. Percentage of the customer loan repayment capability
D. The output might be a risk class, such as "good", "acceptable", "average", or "unacceptable".
正解：D
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質問 6：
Which of the following is not a correct application for the Classification?
A. tumor detection
B. credit scoring
C. image recognition
D. drug discovery
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7：
Which method is used to solve for coefficients bO, b1, ... bn in your linear regression model:

A. Integer programming
B. Ordinary Least squares
C. Ridge and Lasso
D. Apriori Algorithm
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 8：
Digit recognition, is an example of.....
A. Unsupervised learning
B. Classification
C. Clustering
D. None of the above
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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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