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DASCA SDS Zertifizierungsantworten, SDS Pruefungssimulationen

halford323

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DASCA SDS Zertifizierungsantworten, SDS Pruefungssimulationen

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DASCA Senior Data Scientist SDS Prüfungsfragen mit Lösungen (Q47-Q52):47. Frage
Which of the following is an example of graphical model?
  • A. Both A and C
  • B. Markov Random Fields
  • C. Both A and B
  • D. Bayesian Networks
  • E. Geographical Networks
Antwort: C
Begründung:
Graphical models are probabilistic models that represent variables and dependencies using graphs:
Markov Random Fields (Option A): Undirected graphical models that capture joint distributions over variables with neighborhood dependencies.
Bayesian Networks (Option B): Directed acyclic graphical models that encode conditional dependencies between random variables.
Geographical Networks (Option C): While they are graphs, they are not probabilistic graphical models used in statistics/ML.
Thus, the correct answer is Option D (Both A and B).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Analytics: Graphical Models (Bayesian Networks
& Markov Random Fields).

48. Frage
OCR (Optical Character Recognition) is an application used for:
  • A. MapReduce
  • B. Machine learning
  • C. Data mining
  • D. Big Data Analytics
Antwort: B
Begründung:
Optical Character Recognition (OCR) is the process of automatically recognizing and converting different types of documents - such as scanned paper documents, PDFs, or images - into editable and searchable text.
OCR systems use Machine Learning (ML) and Computer Vision techniques to detect and classify patterns of characters in images.
Algorithms like Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly used for image-based OCR.
While OCR may indirectly contribute to data mining or big data workflows, the core application is based on machine learning, where models are trained to classify and recognize text patterns.
Thus, OCR is primarily a Machine Learning application, making Option B correct.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Applications of Machine Learning: OCR and Pattern Recognition.

49. Frage
Which of the following is True about Time Series Analysis?
  • A. Predicting when/whether an event will occur, such as a failure of the machine generating the data
  • B. All of the above
  • C. Projecting the value of the time series at future points in time, such as a stock whose price we want to predict
  • D. Identifying interesting patterns in a corpus of time series data that is too large for a human to comb through
  • E. Both A and B
Antwort: B
Begründung:
Time Series Analysis (TSA) is the process of analyzing data collected sequentially over time to extract meaningful insights.Applications include:
Option A: Correct. Event prediction (e.g., failure detection in IoT or predictive maintenance).
Option B: Correct. Forecasting future values (e.g., stock price, sales forecasting).
Option C: Correct. Pattern discovery in large-scale time series datasets using clustering, anomaly detection, or seasonality detection.
Since all three are true, the best answer is Option E (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Analytics and Machine Learning: Time Series Analysis and Forecasting.

50. Frage
The aim of developing Scribe was to offer reliability with using:
  • A. None of the above
  • B. Extensive protocols
  • C. Complex protocols
  • D. High disk space usage
Antwort: A
Begründung:
Scribe is a server developed by Facebook for aggregating log data streamed in real time from many servers.
Its primary aim was reliability and simplicity in collecting logs at scale.
Unlike other systems, Scribe was designed to avoid complex or extensive protocols and to ensure lightweight log transfer.
It also avoids unnecessary high disk usage, relying instead on efficient pipelines.
Thus, the correct answer is Option D (None of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Data Engineering Tools: Log Collection Systems (Scribe, Kafka, Flume).

51. Frage
Exploratory analytic algorithms help the Data Science team to better:
  • A. Understand patterns in the data
  • B. Understand the data content
  • C. All of the above
  • D. Gain a high-level understanding of relationships
  • E. Both A and B
Antwort: C
Begründung:
Exploratory analytics (often referred to as Exploratory Data Analysis - EDA) is a fundamental step in data science, enabling practitioners to discover initial insights, detect anomalies, and understand the structure of datasets before applying predictive or prescriptive modeling.
Option A (Understand the data content): Correct. EDA techniques (descriptive statistics, summary tables, profiling) reveal missing values, data types, and distributions.
Option B (Gain a high-level understanding of relationships): Correct. Correlation analysis, scatter plots, and cross-tabulations help identify dependencies between variables.
Option C (Understand patterns in the data): Correct. Visualization and clustering methods help discover hidden structures, seasonalities, and outliers.
Since exploratory algorithms contribute to all of these objectives, the correct answer is Option E (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Analytics and Machine Learning: Exploratory Analytics & EDA.

52. Frage
......
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