PDF VersionLeistungsfähiges Expertenteam
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IBM C1000-154 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Vorbereiten der Daten | 18% | - Bereinigen, Umformen und Normalisieren von Datensätzen - Merkmalsentwicklung und Merkmalsauswahl - Verwenden von Watson-Tools zur Datenvorbereitung - Behandeln fehlender Werte und Ausreißer |
| Erheben und Untersuchen der Daten | 15% | - Erkennen von Mustern, Ausreißern und Korrelationen - Durchführen deskriptiver Statistiken und explorativer Analysen - Identifizieren und Zugreifen auf Datenquellen in Watson Studio |
| Erstellen des Modells | 20% | - Vergleichen und Auswählen der leistungsstärksten Modelle - Durchführen der Hyperparameter-Optimierung - Trainieren von Modellen mit Watson AutoAI und SPSS - Auswählen geeigneter ML-Algorithmen |
| Governance und Einhaltung von Vorschriften | 5% | - Modell-Governance und Nachverfolgung der Herkunft - Datensicherheit und Datenschutzbestimmungen |
| Bewerten des Modells | 15% | - Erkennen von Verzerrungen und Überanpassung - Auswerten von Metriken für Klassifizierung und Regression - Prüfen der Generalisierungsfähigkeit des Modells |
| Bereitstellen der Lösung | 10% | - Überwachen der Modellleistung nach der Bereitstellung - Bereitstellen von Modellen als APIs in Watson - Gewährleisten von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit |
| Verstehen der geschäftlichen Problemstellung | 12% | - Festlegen von Erfolgsmetriken und Randbedingungen - Anwenden von Methoden der Datenwissenschaft (CRISP-DM) - Übersetzung geschäftlicher Anforderungen in Ziele der Datenwissenschaft |
| Visualisierung und verständliche Vermittlung von Ergebnissen | 5% | - Vermitteln von Ergebnissen an beteiligte Personen - Erstellen aussagekräftiger Visualisierungen |
IBM Watson Data Scientist v1 C1000-154 Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
Which of the following is NOT a direct benefit of connecting to data sources using Cloud Pak for Data?
A. Facilitating secure and scalable data connectivity
B. Streamlining the integration of diverse data sources
C. Automatically generating insights without data analysis
D. Enhancing collaboration across data science and IT teams
Frage #2
When determining upskill requirements for a team working on a solution, it is important to consider:
A. The budget allocation for the project
B. The geographical location of the team members
C. The preferred programming languages of the team
D. The existing skill level of the team and the skills required for the project
Frage #3
When helping businesses articulate and define problems, what is an essential first step?
A. Identifying potential data sources
B. Establishing a clear problem statement
C. Selecting the analytical techniques
D. Defining key performance indicators (KPIs)
Frage #4
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. Regression Operation Characteristic
B. Recall Operation Curve
C. Receiver Operating Characteristic
D. Random Output Curve
Frage #5
Which Python library is commonly used for data manipulation and analysis, and is available in Cloud Pak for Data?
A. Keras
B. TensorFlow
C. PyTorch
D. Pandas
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: C | Frage #2 Antwort: D | Frage #3 Antwort: B | Frage #4 Antwort: C | Frage #5 Antwort: D |
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