権威のあるD-DS-FN-23日本語pdf問題 &資格試験のリーダープロバイダー &現実的なD-DS-FN-23合格資料

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EMC D-DS-FN-23 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	高度な分析 - 8つの手法の理論、応用、結果の解釈：このセクションでは、エントリーレベルのデータアナリストのスキルを評価し、様々な高度な分析手法の基礎知識を網羅します。トピックには、K平均法クラスタリング、相関ルール、線形回帰とロジスティック回帰、ナイーブベイズ分類器、決定木、時系列分析、テキスト分析の理論、応用、解釈が含まれます。
トピック 2	ビッグデータ、アナリティクス、そしてデータサイエンティストの役割：このセクションでは、データサイエンスの熱心な実践者のスキルを評価し、ビッグデータの基本概念（その定義的特徴や普及の背後にあるビジネスドライバーなど）を網羅します。また、データサイエンティストの役割についても紹介し、データサイエンス分野で求められる重要なスキルに焦点を当てます。
トピック 3	ビッグデータのための高度な分析 - テクノロジーとツール：このセクションでは、データサイエンスの実践的なスキルを評価し、ビッグデータに関連する技術的な課題を取り上げます。MapReduce、Hadoop、Hadoopエコシステム、データベース内分析、SQLの基本、ウィンドウ関数やMADlibなどの高度なSQLテクニックといったツールとテクノロジーを紹介します。

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D-DS-FN-23合格資料、D-DS-FN-23日本語版

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EMC Dell Data Science Foundations 認定 D-DS-FN-23 試験問題 (Q190-Q195):

質問 # 190
Your risk analysis team has access to new customer financial data. You want to use this data to improve your prediction of credit default. Previously, the team was using only credit bureau scores, loan size, and customer income to assess risk of default.
What is the null hypothesis that should be used to evaluate the model?

A. Model using the new financial data predicts the outcome just as well as the previous model
B. New model predicts as well as the toss of a coin weighted by the average default rate
C. Model using the new financial data predicts the outcome better than the previous model
D. New model predicts better than the toss of a coin weighted by the average default rate

正解：A

質問 # 191
Based on the exhibit, the table shows the values for the input Boolean attributes A, B, and C.
In addition, the exhibit shows the values for the output attribute "class".

Which decision tree is valid for the data?

A. Tree D
B. Tree C
C. Tree A
D. Tree B

正解：D

質問 # 192
What is a benefit of Spark in-memory data processing as opposed to using MapReduce?

A. Removes the need to use disks at all, which reduces cost
B. Allows parallel processing, which MapReduce does not support
C. Supports processing unstructured data, which MapReduce does not allow
D. Avoids writing intermediate data to disk, which speeds up processing

正解：D

解説：
Spark's in-memory data processing avoids the need to write intermediate data to disk, which significantly speeds up processing compared to MapReduce, which writes intermediate data to disk after each operation.
This makes Spark much faster for iterative tasks.

質問 # 193
What does "MAD" in MADlib stand for?

A. Multiple Agile Development
B. Magnetic Agile Deep
C. Multiple Access Design
D. Magnetic Association Design

正解：C

解説：
MAD in MADlib stands for Multiple Access Design, which is a library for scalable in-database analytics, including machine learning and statistical methods.

質問 # 194
Data visualization is used in the final presentation of an analytics project.
For what else is this technique commonly used?

A. Assessing data quality
B. Model selection
C. ETLT
D. Descriptive statistics

正解：A

質問 # 195
......

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