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Wir machen SDS leichter zu bestehen!

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SDS Trainingsmaterialien: Senior Data Scientist & SDS Lernmittel & DASCA SDS Quiz

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DASCA Senior Data Scientist SDS Prüfungsfragen mit Lösungen (Q61-Q66):

61. Frage
In regression, the principle of machine learning is used to optimize the parameters to:

• A. Minimize the approximation error
• B. Both A and B
• C. None of the above
• D. Calculate the closest possible outcomes

Antwort: B

Begründung:
Regression is a supervised learning technique where a model estimates the relationship between input features (independent variables) and an output (dependent variable).
Option A: Correct. The learning process involves optimizing model parameters (e.g., coefficients in linear regression) to minimize approximation error. Common loss functions include Mean Squared Error (MSE) or Mean Absolute Error (MAE).
Option B: Correct. Minimizing error enables the model to produce the closest possible outcomes to the actual observed values, ensuring accurate predictions.
Option C: Correct, since both A and B are true.
Option D: Incorrect.
Thus, regression optimization in machine learning aims to minimize approximation error and generate closest possible outcomes, making Option C the correct answer.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Analytics & Machine Learning: Regression Models and Optimization Principles.

 

62. Frage
Which of the following is NOT a process of Use Case?

• A. Capture the decisions that the key business stakeholders need to make in order to support the organization's key business initiatives
• B. Brainstorm the questions that the key stakeholders need to answer to facilitate making the decisions
• C. Brainstorm the outcomes that the key stakeholders need to answer to facilitate making the decisions
• D. Understand your organization's key business initiatives or business challenge
• E. Identify your key business stakeholders

Antwort: C

Begründung:
Use Case Development in data science projects involves identifying business needs and mapping analytics to business decisions. The standard steps include:
Option A: Understanding the key initiatives or challenges.
Option B: Identifying the key stakeholders.
Option C: Capturing the decisions stakeholders must make.
Option E: Brainstorming the questions stakeholders need answered to support decisions.
However:
Option D (Brainstorm the outcomes stakeholders need to answer): Incorrect phrasing. It is not "outcomes" that are brainstormed but questions and decisions.
Thus, the correct answer is Option D.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Business Use Case Development Process.

 

63. Frage
Which of the following is main Machine Learning Library in Python?

• A. NumPy
• B. Matplotlib
• C. SciPy
• D. Scikit-learn
• E. None of the above

Antwort: D

Begründung:
Python supports multiple libraries for scientific computing and data analysis, but the primary machine learning library is:
Scikit-learn (Option B): Provides a wide range of machine learning algorithms for classification, regression, clustering, model evaluation, and preprocessing. It is the core ML library in Python.
NumPy (Option A): Provides numerical computing and array operations, essential for ML but not a machine learning library itself.
Matplotlib (Option C): Used for data visualization.
SciPy (Option D): Supports scientific computing and numerical methods, not focused on ML models.
Therefore, the correct answer is Option B (Scikit-learn).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Programming for Data Science: Python Libraries for Machine Learning.

 

64. Frage
Which of the following is correct about microservices?

• A. Each service can be developed in any language that best fits the requirement
• B. Each service is a new project
• C. Each service is independent
• D. All of the above

Antwort: D

Begründung:
Microservices architecture is a software design approach where applications are developed as a collection of small, loosely coupled, and independently deployable services.
Option A: Correct. Each microservice runs independently and has its own lifecycle, allowing scalability and modularity.
Option B: Correct. Each service can be treated as an independent project with its own repository, build pipeline, and deployment.
Option C: Correct. Microservices can be developed in different programming languages or frameworks, chosen based on the best fit for each specific requirement.
Therefore, the correct answer is Option D (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Data Management & Engineering: Microservices in Data Ecosystems.

 

65. Frage
Tar is an example of:

• A. ARV file format
• B. CSV file format
• C. Text file format
• D. Archive file format
• E. None of the above

Antwort: D

Begründung:
TAR (Tape Archive) is a widely used archive file format in Unix/Linux environments. It is used to combine multiple files into a single archive file (with extension .tar).
Option A: Correct. TAR is specifically designed for archiving.
Option B (CSV): Incorrect. CSV (Comma-Separated Values) is a tabular text data format.
Option C (ARV): Incorrect - no such format.
Option D (Text): Incorrect. Though TAR may contain text files, the TAR format itself is not plain text but an archive format.
Option E: Incorrect since Option A is valid.
Thus, TAR is an Archive file format.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Data Storage Formats in Data Science & Engineering.

 

66. Frage
......

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