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IBM C1000-154 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| データサイエンスの基礎 | - データの種類とデータソース - データサイエンスのライフサイクル |
| データの可視化とコミュニケーション | - ステークホルダーへのインサイトの伝達 - 可視化技術 |
| IBM Watson ツールとプラットフォーム | - モデルの開発とデプロイ - IBM Watson Studio の使用方法 |
| データの準備と分析 | - 特徴量エンジニアリングの基礎 - データのクリーニングと前処理 - 探索的データ分析 |
| 機械学習の手法 | - モデルの評価と検証 - 教師なし学習 - 教師あり学習 |
IBM Watson Data Scientist v1 認定 C1000-154 試験問題：
When managing data with Cloud Pak for Data Services, what is a common task?
- A. Ignoring data security and compliance requirements
- B. Using the same data management approach for all types of data, regardless of size or format
- C. Reading data from and writing data to Watson Studio
- D. Avoiding the automation of data processing tasks
正解：C 🗳️
Which of the following is NOT a type of data source commonly integrated with Cloud Pak for Data?
- A. Proprietary in-memory databases
- B. Social media feeds
- C. Cloud storage services
- D. Paper-based records
正解：D 🗳️
Which Python library is commonly used for data manipulation and analysis, and is available in Cloud Pak for Data?
- A. TensorFlow
- B. PyTorch
- C. Pandas
- D. Keras
正解：C 🗳️
The ROC curve is a graphical representation that shows the performance of a classification model at all classification thresholds.
What does ROC stand for?
- A. Receiver Operating Characteristic
- B. Recall Operation Curve
- C. Regression Operation Characteristic
- D. Random Output Curve
正解：A 🗳️
How can data splits be made reproducible in a machine learning experiment?
- A. By using a consistent random seed when splitting the data
- B. By partitioning the data manually
- C. By using a different random seed each time the data is split
- D. By splitting the data in a sequential manner without randomization
正解：A 🗳️
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