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IBM C1000-154試験は、データ分析、データ可視化、機械学習、統計分析など、データサイエンスに関連するさまざまなトピックをカバーしています。この総合的な試験は、候補者のこれらのすべての分野での知識とスキルをテストします。試験に合格した候補者は、IBM Watsonと協力して効果的にデータを分析する能力を示すことができます。

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IBM C1000-154認定試験は、複数選択の質問で構成されており、統計分析、データマイニング、および機械学習の経験があるデータサイエンティストを対象としています。この試験では、データの準備、データモデリング、データの視覚化、機械学習アルゴリズムなどのさまざまなトピックについて説明します。また、IBM Watson Studio、IBM Watson Knowledgeカタログ、およびその他のIBM Watsonツールを使用する候補者の能力を評価して、データ分析を実行し、予測モデルを作成します。

IBM C1000-154試験は、IBM Watson StudioおよびIBM Watson Knowledge Catalogを使用するプロフェッショナルのスキルと知識をテストするために設計されています。この認定試験は、IBM Watsonツールと技術を使用して機械学習モデルを設計、構築、展開する専門家のスキルを証明するために構成されています。試験は、データ準備、特徴量エンジニアリング、モデル構築、展開、監視、さらにはさまざまなデータタイプとソースとの作業方法を理解することなど、さまざまなトピックをカバーしています。

IBM Watson Data Scientist v1 認定 C1000-154 試験問題 (Q74-Q79):

質問 # 74
Which of the following best describes when to use deep learning over traditional machine learning algorithms?

A. When working with high-dimensional data, such as images or natural language, where feature extraction is complex.
B. When the dataset is small and easily interpretable.
C. For simple tasks that require straightforward predictive modeling.
D. When computational resources are limited and model interpretability is not a concern.

正解：A

質問 # 75
What is data leakage in the context of model training?

A. Leakage of sensitive information due to poor data handling practices
B. Loss of data during the splitting process
C. When data from outside the training dataset is accidentally included in the training process
D. A situation where the test data is not available

正解：C

質問 # 76
In Cognos Analytics, which two features distinguish stories from dashboards?

A. Stories convey a conclusion.
B. Stories provide a narrative over time.
C. Stories are text-based and do not contain visualizations.
D. Stories can be embedded in websites or documents.
E. Stories automatically load different filters for different users.

正解：A、B

質問 # 77
An essential aspect of the ETL (Extract, Transform, Load) process is:

A. Transforming data exclusively in cloud environments
B. Extracting the least amount of data for simplicity
C. Loading data into a single, centralized database for analysis
D. Ensuring data quality and consistency throughout the process

正解：D

質問 # 78
In the context of avoiding underfitting and overfitting, what role does splitting the data into training, testing, and validation sets play?

A. It ensures that the model is trained on the maximum amount of data possible
B. It increases the computational complexity without improving model performance
C. It allows for the model to be validated and tested on different subsets of data to check its generalization ability
D. It guarantees that the model will perform with 100% accuracy on unseen data

正解：C

質問 # 79
......

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