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IBM C1000-154 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Bereitstellen der Lösung | 10% | - Gewährleisten von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit - Überwachen der Modellleistung nach der Bereitstellung - Bereitstellen von Modellen als APIs in Watson |
| Thema 2: Erstellen des Modells | 20% | - Auswählen geeigneter ML-Algorithmen - Trainieren von Modellen mit Watson AutoAI und SPSS - Vergleichen und Auswählen der leistungsstärksten Modelle - Durchführen der Hyperparameter-Optimierung |
| Thema 3: Vorbereiten der Daten | 18% | - Merkmalsentwicklung und Merkmalsauswahl - Verwenden von Watson-Tools zur Datenvorbereitung - Bereinigen, Umformen und Normalisieren von Datensätzen - Behandeln fehlender Werte und Ausreißer |
| Thema 4: Erheben und Untersuchen der Daten | 15% | - Durchführen deskriptiver Statistiken und explorativer Analysen - Erkennen von Mustern, Ausreißern und Korrelationen - Identifizieren und Zugreifen auf Datenquellen in Watson Studio |
| Thema 5: Verstehen der geschäftlichen Problemstellung | 12% | - Festlegen von Erfolgsmetriken und Randbedingungen - Anwenden von Methoden der Datenwissenschaft (CRISP-DM) - Übersetzung geschäftlicher Anforderungen in Ziele der Datenwissenschaft |
| Thema 6: Governance und Einhaltung von Vorschriften | 5% | - Modell-Governance und Nachverfolgung der Herkunft - Datensicherheit und Datenschutzbestimmungen |
| Thema 7: Visualisierung und verständliche Vermittlung von Ergebnissen | 5% | - Erstellen aussagekräftiger Visualisierungen - Vermitteln von Ergebnissen an beteiligte Personen |
| Thema 8: Bewerten des Modells | 15% | - Erkennen von Verzerrungen und Überanpassung - Auswerten von Metriken für Klassifizierung und Regression - Prüfen der Generalisierungsfähigkeit des Modells |
IBM Watson Data Scientist v1 C1000-154 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. To add data assets from the catalog to a project in Cloud Pak for Data, which step is essential?
A) Selecting random data sets for variety
B) Assessing the compatibility of data formats
C) Browsing data assets based solely on their names
D) Maximizing the volume of data regardless of relevance
2. When anticipating additional data sources that might be relevant, what is a crucial factor to consider?
A) The graphical interface of the data source
B) The relevance of the data source to the business problem
C) The color scheme of the data visualization
D) The data source's popularity on social media
3. What is the key difference between batch processing and streaming in data processing?
A) Batch processing processes data in large blocks at a time, whereas streaming processes data in real- time as it arrives
B) Streaming is suitable for large, historical datasets, whereas batch processing is for real-time data analysis
C) Batch processing involves real-time data processing, whereas streaming does not process data
D) Batch processing processes data in large blocks at a time, whereas streaming processes data in real- time as it arrives
4. F1-score is particularly useful when:
A) The dataset size is extremely large.
B) The data is completely balanced.
C) Only the model's accuracy matters.
D) You need a balance between precision and recall.
5. How does the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology begin its process model?
A) Model Building
B) Business Understanding
C) Data Preparation
D) Evaluation
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: B | 3. Frage Antwort: A | 4. Frage Antwort: D | 5. Frage Antwort: B |
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