IBM C1000-154 : IBM Watson Data Scientist v1

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IBM C1000-154 시험 요강 주제:

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1. Which method is NOT traditionally used for collecting data?

A) Using SQL to fetch data from a data warehouse
B) Using Python APIs for external data
C) Scraping data from a webpage
D) Predicting future trends with machine learning models

2. Which feature is NOT available when managing models with Watson Machine Learning?

A) Version control of deployed models
B) Rollback capabilities for model versions
C) Automatic conversion of all models to deep learning models
D) Real-time performance monitoring

3. An E-retailer uses several important data sources, including web logs which contain all of the information on how customers navigate the web site. There are non-informative entries in the web logs that need to be removed.
During which phase should these non-informative entries be removed in the CRISP-DM model?

A) Data Preparation
B) Business Understanding
C) Data Understanding
D) Modeling

4. An essential aspect of the ETL (Extract, Transform, Load) process is:

A) Loading data into a single, centralized database for analysis
B) Extracting the least amount of data for simplicity
C) Transforming data exclusively in cloud environments
D) Ensuring data quality and consistency throughout the process

5. Which of the following best exemplifies the use of the CRISP-DM methodology in a business context?

A) A business starting with data collection before understanding the problem
B) A company following a strict top-down approach for all decisions
C) A project manager focusing exclusively on deployment
D) A team iterating between different stages as needed based on project feedback

질문과 대답: