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IT業種が新しい業種で、経済発展を促進するチェーンですから、極めて重要な存在ということを我々は良く知っています。IT認証はIT業種での競争な手段の一つです。認証に受かったらあなたは各方面でよく向上させます。でも、受かることが難しいですから、トレーニングツールを利用するのを勧めます。トレーニング資料を選びたいのなら、Pass4Testの
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今の競争の激しいIT業界ではClouderaのDS-200試験にパスした方はメリットがおおくなります。給料もほかの人と比べて高くて仕事の内容も豊富です。でも、この試験はそれほど簡単ではありません。
ClouderaのDS-200認定試験はIT業界の中でとても普遍的な試験になります。試験の準備は時間とエネルギーがかかります。時は金なり社会に時間を無駄しないようによいツルを探し出されるのはみんなの希望です。Pass4TestのClouderaのDS-200認証試験の問題集は君の20時間だけかかりますよ。
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試験番号：DS-200
試験科目：「Data Science Essentials Beta」
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最近更新時間：2014-07-09
問題と解答：全60問 DS-200 復習資料
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NO.1 Why should stop an interactive machine learning algorithm as soon as the performance of the
model on a test set stops improving?
A. To avoid the need for cross-validating the model
B. To prevent overfitting
C. To increase the VC (VAPNIK-Chervonenkis) dimension for the model
D. To keep the number of terms in the model as possible
E. To maintain the highest VC (Vapnik-Chervonenkis) dimension for the model
Answer: B
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NO.2 Certain individuals are more susceptible to autism if they have particular combinations of
genes expressed in their DNA. Given a sample of DNA from persons who have autism and a sample
of DNA from persons who do not have autism, determine the best technique for predicting whether
or not a given individual is susceptible to developing autism?
A. Native Bayes
B. Linear Regression
C. Survival analysis
D. Sequencealignment
Answer: B
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NO.3 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the mean?
A. A
B. B
C. C
Answer: B
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NO.4 Under what two conditions does stochastic gradient descent outperform 2nd-order
optimization techniques such as iteratively reweighted least squares?
A. When the volume of input data is so large and diverse that a 2nd-order optimization technique
can be fit to a sample of the data
B. When the model's estimates must be updated in real-time in order to account for
newobservations.
C. When the input data can easily fit into memory on a single machine, but we want to calculate
confidence intervals for all of the parameters in the model.
D. When we are required to find the parameters that return the optimal value of the objective
function.
Answer: A,B
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NO.5 What is the most common reason for a k-means clustering algorithm to returns a sub-optimal
clustering of its input?
A. Non-negative values for the distance function
B. Input data set is too large
C. Non-normal distribution of the input data
D. Poor selection of the initial controls
Answer: C
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NO.6 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the median?
A. A
B. B
C. C
Answer: A
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NO.7 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the mode?
A. A
B. B
C. C
Answer: C
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NO.8 What is the result of the following command (the database username is foo and password is
bar)?
$ sqoop list-tables - -connect jdbc : mysql : / / localhost/databasename - -table - - username foo
-password bar
A. sqoop lists only those tables in the specified MySql database that have not already been
imported into FDFS
B. sqoop returns an error
C. sqoop lists the available tables from the database
D. sqoopimports all the tables from SQLHDFS
Answer: C
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Reference:https://www.inkling.com/read/hadoop-definitive-guide-tom-white-3rd/chapter-15 /gettin
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記事のリンク：
http://www.pass4test.jp/DS-200.html