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IBM C1000-154 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Datenvisualisierung und Vermittlung von Erkenntnissen | - Visualisierungsmethoden - Vermittlung von Erkenntnissen an Interessengruppen |
| IBM Watson Tools und Plattform | - Verwendung von IBM Watson Studio - Modellentwicklung und Bereitstellung |
| Grundlagen der Datenwissenschaft | - Datentypen und Datenquellen - Lebenszyklus der Datenwissenschaft |
| Datenaufbereitung und -analyse | - Explorative Datenanalyse - Grundlagen der Merkmalskonstruktion - Datenbereinigung und Vorverarbeitung |
| Verfahren des maschinellen Lernens | - Modellbewertung und Validierung - Überwachtes Lernen - Unüberwachtes Lernen |
IBM Watson Data Scientist v1 C1000-154 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. In the context of deployment environments, understanding resources is crucial.
What does this typically involve?
A) Choosing the most aesthetically pleasing user interface
B) Focusing exclusively on the cost of storage
C) Determining the computational power and memory requirements for the deployed solution
D) Selecting the programming language with the least number of keywords
2. The first step in performing exploratory data analysis (EDA) typically involves:
A) Selecting a random sample of data to analyze
B) Choosing a color palette for data visualization
C) Determining the hypothesis for the analysis
D) Connecting to as many data sources as possible
3. How does the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology begin its process model?
A) Data Preparation
B) Business Understanding
C) Evaluation
D) Model Building
4. 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) Order
B) Condition
C) Filter
D) Key
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 require less data to learn.
C) Machine learning algorithms perform better on structured data, while deep learning excels with unstructured data like images and text.
D) Deep learning algorithms are a subset of machine learning algorithms that do not require feature engineering.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: C | 2. Frage Antwort: C | 3. Frage Antwort: B | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: C |






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