IBM C1000-154 시험 개요:
| 인증 벤더: | IBM |
|---|---|
| 시험명: | IBM Watson Data Scientist v1 |
| 시험 번호: | C1000-154 |
| 시험 시간: | 90-120 |
| 지원 언어: | English |
| 시험 형식: | 객관식 문제, 시나리오 기반 문제 |
| 자격증 유효 기간: | 3년 |
| 관련 자격증: | IBM Data Science Professional IBM AI Engineering |
| 권장 교육: | IBM 데이터 사이언스 학습 과정 |
| 시험 등록: | IBM 인증 포털 |
| 샘플 문제: | IBM C1000-154 샘플 문제 |
| 응시 방법: | IBM 인증 플랫폼 또는 공인 시험 기관을 통한 온라인 감독 시험 방식 |
| 전제 조건: | 필수 선수 요건은 없으며, Python 사용법 및 기본적인 데이터 사이언스 개념에 대한 이해가 권장됩니다 |
| 공식 요강 URL: | https://www.ibm.com/training/certification |
IBM C1000-154 시험 요강 주제:
| 섹션 | 목표 |
|---|---|
| IBM Watson 도구 및 플랫폼 | - IBM Watson Studio 활용법 - 모델 개발 및 배포 |
| 데이터 시각화 및 의사소통 | - 이해관계자에게 분석 인사이트 전달하기 - 시각화 기법 |
| 데이터 사이언스 기초 | - 데이터 유형 및 데이터 출처 - 데이터 사이언스 수명 주기 |
| 머신러닝 기법 | - 비지도 학습 - 지도 학습 - 모델 평가 및 검증 |
| 데이터 준비 및 분석 | - 탐색적 데이터 분석 - 특성 엔지니어링 기초 - 데이터 정제 및 전처리 |
최신 IBM Certification C1000-154 무료샘플문제
문제 #1
In the case of imbalanced data, what technique is recommended to ensure that the train and test sets have similar distributions of the target variable?
A. Using only the majority class for splitting
B. Stratified split
C. Splitting based on the order of data collection
D. Random split without considering the target variable
문제 #2
How do you determine which tool to use based on algorithm requirements and expertise?
A. Choose the newest tools on the market for the most up-to-date features.
B. Select tools that the team is already familiar with, even if they are not the best fit for the algorithm.
C. Consider the tool's compatibility with the algorithm requirements and the team's expertise.
D. Always use the most complex tool to ensure the model's accuracy.
문제 #3
Which of the following is true about the AUC measure in the context of classification models?
A. It is less useful when the classes are highly imbalanced.
B. It measures the model's accuracy using a single threshold.
C. It indicates the number of false positives.
D. It represents the degree of separability between classes.
문제 #4
When anticipating additional data sources that might be relevant, what is a crucial factor to consider?
A. The relevance of the data source to the business problem
B. The color scheme of the data visualization
C. The graphical interface of the data source
D. The data source's popularity on social media
문제 #5
In the context of building models, why is it important to select a tool based on algorithm requirements and expertise?
A. It is legally required to use only certain tools for specific types of data.
B. Selecting a tool that matches the team's expertise ensures more efficient model development and troubleshooting.
C. Tools with the most features should always be selected to ensure model complexity.
D. All machine learning tools are essentially the same, making the selection process trivial.
질문과 대답:
| 문제 #1 정답: B | 문제 #2 정답: C | 문제 #3 정답: D | 문제 #4 정답: A | 문제 #5 정답: B |
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