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DASCA Senior Data Scientist 認定 SDS 試験問題 (Q13-Q18):
質問 # 13
Which of the following is True about Time Series Analysis?
- A. Identifying interesting patterns in a corpus of time series data that is too large for a human to comb through
- B. All of the above
- C. Both A and B
- D. Predicting when/whether an event will occur, such as a failure of the machine generating the data
- E. Projecting the value of the time series at future points in time, such as a stock whose price we want to predict
正解:B
解説:
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.
質問 # 14
Machine learning can be categorized as:
- A. Reinforcement learning
- B. All of the above
- C. Supervised learning
- D. Unsupervised learning
正解:B
解説:
Machine learning (ML) can be broadly divided into three main paradigms:
Supervised Learning (Option A):
Data includes labeled outputs (e.g., classification, regression).
Goal: Learn a mapping from input to output.
Unsupervised Learning (Option B):
Data has no labels.
Goal: Discover hidden patterns (e.g., clustering, dimensionality reduction).
Reinforcement Learning (Option C):
Agent interacts with an environment and learns by maximizing cumulative rewards through trial and error.
Used in robotics, game AI, and autonomous systems.
Since all three categories are valid, the correct answer is Option D (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Machine Learning Paradigms: Supervised, Unsupervised, Reinforcement.
質問 # 15
Which of the following phases is NOT a Big Data Business Model Maturity Index?
- A. Data Monetization
- B. Business Metamorphosis
- C. Business Optimization
- D. Business Strategy
- E. Business Monitoring
正解:D
解説:
The Big Data Business Model Maturity Index (BDBMMI) defines phases organizations pass through in leveraging data strategically:
Business Monitoring (A): Tracking metrics and reporting.
Business Insights (not listed in options but part of the framework).
Business Optimization (B): Using analytics to improve efficiency.
Data Monetization (D): Creating new revenue streams with data.
Business Metamorphosis (E): Transforming the business model through data.
Business Strategy (Option C): While strategy is essential, it is not one of the defined phases of BDBMMI.
Thus, the correct answer is Option C (Business Strategy).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Big Data Business Model Maturity Index (BDBMMI).
質問 # 16
What is the agenda of discussion at a "stand up" meeting of an Agile team?
- A. What they accomplished the previous day
- B. All of the above
- C. Both A and B
- D. Any roadblocks they are running into
- E. What they are planning to do today
正解:B
解説:
A daily stand-up meeting (also called a daily Scrum) is a short meeting (usually 15 minutes) that Agile teams hold to synchronize progress. Its agenda is structured around three key questions:
What was accomplished yesterday? (Progress review).
What is planned for today? (Work alignment).
What impediments or roadblocks exist? (Barriers identification).
This process enhances transparency, communication, and accountability, ensuring the team can quickly address obstacles and stay aligned with sprint goals.
Option A: Correct - yesterday's work is discussed.
Option B: Correct - today's planned tasks are outlined.
Option C: Correct - roadblocks are highlighted.
Option D: Incomplete since it misses C.
Option E: Correct - covers all agenda items.
Thus, the correct answer is Option E (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Agile Practices in Data Science Projects.
質問 # 17
Self-driving car is an example of:
- A. Supervised learning
- B. All of the above
- C. Unsupervised learning
- D. Reinforcement learning
正解:D
解説:
Self-driving cars (autonomous vehicles) are an application of Reinforcement Learning (RL) in machine learning:
In RL, an agent (car) interacts with an environment (roads, obstacles, traffic) and learns to maximize rewards (e.g., safe driving, efficient navigation).
The system improves performance through trial-and-error learning, guided by reward signals such as staying in a lane or avoiding collisions.
Supervised learning (A): Used in some supporting tasks like image recognition (e.g., identifying stop signs), but not the core paradigm for self-driving.
Unsupervised learning (B): Useful for clustering sensor data, but again not the main paradigm.
Reinforcement learning (C): Correct, since self-driving fundamentally depends on RL decision-making.
Thus, the correct answer is Option C (Reinforcement Learning).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Machine Learning Paradigms: Reinforcement Learning and Autonomous Systems.
質問 # 18
......
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