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IBM C1000-154 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: ガバナンスとコンプライアンス | 5% | - データの安全性とプライバシー関連規制への対応 - モデルの管理と変更履歴の追跡を行う |
| トピック 2: モデルの構築 | 20% | - ハイパーパラメータの調整を実施する - 複数のモデルを比較し、最良の性能を示すモデルを選定する - Watson AutoAIおよびSPSSを用いてモデルの学習を行う - 適切な機械学習アルゴリズムを選択する |
| トピック 3: 可視化と結果の伝達 | 5% | - 効果的なデータ可視化を作成する - 分析結果を関係者にわかりやすく伝える |
| トピック 4: ソリューションの運用展開 | 10% | - Watson上でモデルをAPIとして公開・展開する - 拡張性と安定稼働性を確保する - 展開後のモデルの動作状況を監視する |
| トピック 5: データの前処理 | 18% | - 特徴量の作成と選定を行う - Watsonのツールを用いたデータ前処理を実施する - 欠損値および外れ値の処理を行う - データセットのクレンジング、変換、正規化を行う |
| トピック 6: 業務上の課題の理解 | 12% | - 業務要件をデータサイエンス上の目標へと落とし込む - 成功基準と制約条件を定義する - データサイエンスの手法(CRISP-DM)を適用する |
| トピック 7: モデルの評価 | 15% | - 分類・回帰タスクに応じた評価指標を確認する - バイアスや過学習の有無を確認する - モデルの汎化性能を検証する |
| トピック 8: データの収集と探索的分析 | 15% | - パターン、外れ値、相関関係を検出する - 記述統計および探索的分析を実施する - Watson Studioにおけるデータソースの特定とアクセス |
IBM Watson Data Scientist v1 認定 C1000-154 試験問題:
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) Enhancing collaboration across data science and IT teams
C) Streamlining the integration of diverse data sources
D) Automatically generating insights without data analysis
2. How do you determine which tool to use based on algorithm requirements and expertise?
A) Select tools that the team is already familiar with, even if they are not the best fit for the algorithm.
B) Always use the most complex tool to ensure the model's accuracy.
C) Consider the tool's compatibility with the algorithm requirements and the team's expertise.
D) Choose the newest tools on the market for the most up-to-date features.
3. When comparing models to choose the best one, which factor is least likely to be considered?
A) The complexity of the model
B) The explainability of the model's predictions
C) The performance of the model on validation data
D) The color scheme of the model's output visualizations
4. In Cognos Analytics, which two features distinguish stories from dashboards?
A) Stories are text-based and do not contain visualizations.
B) Stories convey a conclusion.
C) Stories can be embedded in websites or documents.
D) Stories provide a narrative over time.
E) Stories automatically load different filters for different users.
5. Which metric would be most appropriate for evaluating a model in a highly imbalanced classification problem?
A) Recall
B) Precision
C) Accuracy
D) F1-score
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: D | 質問 # 2 正解: C | 質問 # 3 正解: D | 質問 # 4 正解: B、D | 質問 # 5 正解: D |

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