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：2024-05-17

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 true with regards to the K-Means clustering algorithm?
A. It discovers the center of each cluster.
B. It classify the data based on the labels.
C. Labels are pre-assigned to each objects in the cluster.
D. Labels are not pre-assigned to each objects in the cluster.
E. It find each objects fall in which particular cluster
正解：A,D,E
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質問 2：
What are the advantages of the mutual information over the Pearson correlation for text classification problems?
A. The mutual information doesn't assume that the variables are normally distributed.
B. The mutual information has a meaningful test for statistical significance.
C. The mutual information can signal non-linear relationships between the dependent and independent variables.
D. The mutual information is easier to parallelize.
正解：D
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質問 3：
What type of output generated in case of linear regression?
A. Any of the Continuous and Discrete variable
B. Discrete Variable
C. Continuous variable
D. Values between 0 and 1
正解：C
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質問 4：
Question-34. Stories appear in the front page of Digg as they are "voted up" (rated positively) by the community. As the community becomes larger and more diverse, the promoted stories can better reflect the average interest of the community members. Which of the following technique is used to make such recommendation engine?
A. Collaborative filtering
B. Content-based filtering
C. Logistic Regression
D. Naive Bayes classifier
正解：A
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質問 5：
What describes a true limitation of Logistic Regression method?
A. It does not have explanatory values.
B. It does not handle missing values well.
C. It does not handle correlated variables well.
D. It does not handle redundant variables well.
正解：B

質問 6：
Select the correct statement which applies to K-Nearest Neighbors
A. Require less memory
B. No Assumption about the data
C. Computationally expensive
D. Works with Numeric Values
正解：B,C,D
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質問 7：
What are the key outcomes of the successful analytical projects?
A. Code of the model
B. Presentation for Project Sponsors
C. Technical specifications
D. Presentations for the Analysts
正解：A,B,C,D
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質問 8：
Suppose you have been given a relatively high-dimension set of independent variables and you are asked to come up with a model that predicts one of Two possible outcomes like "YES" or "NO", then which of the following technique best fit.
A. Naive Bayes
B. Logistic regression
C. Random decision forests
D. Support vector machines
E. All of the above
正解：E
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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://academy.databricks.com/exam/databricks-certified-professional-data-scientist

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