CertNexus DSP-110試験問題集 - .pdf

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DSP-110 認定試験

CertNexus DSP-110 試験シラバストピック:

セクション比重目標
データの抽出、変換、およびロード (ETL)21.3%- データセットのマージ
  • 1. 異なるソースからのデータを結合する
    - 問題固有の変換をデータセットに適用する
    • 1. 単語埋め込み (Word Embedding) を適用する
      • 2. 画像データの潜在表現を生成する
        - 関連するデータセットの収集
        • 1. データを読み込む
          • 2. オープンソースデータを収集する
            • 3. サードパーティ製データの可用性を調査する
              - データのロード
              • 1. DataFrameにデータをロードする
                • 2. CSVファイルにデータをエクスポートする
                  • 3. データベースにデータをロードする
                    • 4. エンドポイントを作成する
                      • 5. データ可視化ツールにデータをロードする
                        - データセットのクレンジング
                        • 1. ストレージやクエリのためにデータフォーマットを修正する
                          • 2. データの不規則性を特定して排除する
                            • 3. 重複データを削除する
                              • 4. データをパースする
                                • 5. 破損したデータがないか確認する
                                  探索的データ分析 (EDA) の実行30.7%- データ前処理
                                  • 1. 代入 (Imputation) またはレコード削除によって欠損値を処理する方法を決定する
                                    • 2. データを正規化、標準化、またはスケーリングする
                                      • 3. 欠損値を特定する
                                        - 特徴量エンジニアリングの実施
                                        • 1. カテゴリカルデータをエンコードする
                                          • 2. 次元削減手法を適用する
                                            • 3. 特徴量を分割する
                                              • 4. 特徴量値をビンまたはグループに割り当てる
                                                • 5. 日付を有用な特徴量に変換する
                                                  - データの調査
                                                  • 1. 分布を可視化する
                                                    • 2. ターゲット特徴量を特定する
                                                      • 3. 外れ値を特定する
                                                        • 4. 相関関係を見つける
                                                          • 5. 特徴量のタイプを調査する
                                                            • 6. 要約統計量を生成する
                                                              データサイエンスの適用を通じて対処すべき課題の定義8%- プロジェクトスコープの特定
                                                              • 1. プロジェクトの仕様、目的、指標、KPI、およびステークホルダーの要件を特定する
                                                                • 2. 必須および任意の成果物を特定する
                                                                  • 3. 時間、技術、リソース、データ、リスクの制約を含め、プロジェクトの制限事項を特定する
                                                                    - ステークホルダーの課題の理解
                                                                    • 1. ステークホルダーの専門用語を理解する
                                                                      • 2. データのプライバシー、セキュリティ、ガバナンスポリシーを理解する
                                                                        • 3. データに対するアクセス権限を取得する
                                                                          - 課題を既知のデータサイエンスの問題に分類する
                                                                          • 1. モデリングタイプを選択する
                                                                            • 2. 参考文献にアクセスする
                                                                              • 3. データソースとデータ型を特定する
                                                                                モデルのテスト8%- パイプラインのテスト
                                                                                • 1. モデルを本番環境に移行する
                                                                                  • 2. モデルおよびパイプラインの経時的なパフォーマンスを監視する
                                                                                    • 3. モデルが正しく動作することを確認する
                                                                                      - 仮説のテスト
                                                                                      • 1. A/Bテストを設計する
                                                                                        • 2. テスト結果を評価する
                                                                                          • 3. テストの成功基準を定義する
                                                                                            モデルの構築24%- モデルの評価
                                                                                            • 1. 運用で使用するためにモデルを保存する
                                                                                              • 2. 最もパフォーマンスの優れたモデルを選択する
                                                                                                • 3. モデルの出力を比較する
                                                                                                  • 4. 評価指標を定義する
                                                                                                    - モデリングに向けたデータセットの準備
                                                                                                    • 1. 必要に応じて、データを訓練、テスト、検証セットに分割する
                                                                                                      • 2. 訓練用、テスト用、検証用のデータの割合を決定する
                                                                                                        - 訓練モデルの構築
                                                                                                        • 1. 必要に応じてハイパーパラメータを調整する
                                                                                                          • 2. モデルを訓練する
                                                                                                            • 3. 評価するアルゴリズムを特定する
                                                                                                              結果の報告と共有8%- 発見事項のレポート
                                                                                                              • 1. 概念実証 (PoC) デモ用の基本的なWebアプリケーションにモデルを実装する
                                                                                                                • 2. 説明可能性 (Explainability) の手法や変数重要度プロットを使用して、結果を左右する特徴量を特定する
                                                                                                                  • 3. 発見事項からインサイトを導き出す
                                                                                                                    • 4. リフトチャートまたはゲインチャートを生成する
                                                                                                                      • 5. モデルの結果をプレゼンテーションする
                                                                                                                        No help, Full refund!

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                                                                                                                        我々は、あなたのDSP-110 - Certified Data Science Practitioner 認証試験を準備するとき、あなたの投資する努力、時間とお金はあなたの失敗に悲しくて失望することを理解しています。我々はあなたの痛さと失望を減少することができなく、でも、我々はあなたの金融損失を担うことができます。

                                                                                                                        これは、ある原因のため、あなたは我々の商品を利用して試験に失敗したら、我々は我々の商品での支出をあなたに戻り返すことを表明します。あなたは試験に失敗してからの7日以内であなたの失敗した報告書を我々にメールを送るだけです。

                                                                                                                        人々が話すこと

                                                                                                                        certshikenお陰様でいい問題集を出会いました。感謝です。

                                                                                                                        远野** 远野**

                                                                                                                        さんの問題集はなぜ素敵て言うと、やっぱり詳細な解説付きだよな。今回もお世話になりました。Apple-Device-Supportに合格です

                                                                                                                        Nakagawa Nakagawa

                                                                                                                        Professional-Cloud-Network-Engineer問題集の模擬試験プログラムを利用すると、試験中に各問題の採点結果を確認することができます。
                                                                                                                        その場で採点結果を確認できるので、間違った問題がすぐにわかりました。ありがとうございます。

                                                                                                                        天野** 天野**

                                                                                                                        試験直前AI-103問題集チェック!そして合格です

                                                                                                                        Imai Imai

                                                                                                                        CIRE過去問を徹底研究し、繰り返し出題されている頻出の過去問(類似問題)のみを厳選して掲載しているね。

                                                                                                                        秋*遥 秋*遥

                                                                                                                        のこの問題集はMCE-Con-201試験合格を最短で目指す人に最適な1冊だと思います。

                                                                                                                        Hayama Hayama

                                                                                                                        弊社を連絡する:

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