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SDS資格講座 & SDS復習範囲

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DASCA Senior Data Scientist 認定 SDS 試験問題 (Q12-Q17):

質問 # 12
Which of the following is a useful feature of functional programming?

• A. All of the above
• B. Immutable Data
• C. Lazy Evaluation
• D. Higher-Order Functions (HOFs)

正解：A

解説：
Functional programming (FP) is a paradigm widely adopted in data science and big data tools (e.g., Spark with Scala/Python). Its useful features include:
Option A (Higher-Order Functions): Functions can take other functions as arguments or return them, enabling powerful abstractions like map(), reduce(), and filter().
Option B (Immutable Data): Ensures reliability and thread-safety, crucial for distributed computing. Once created, data structures cannot be modified, preventing side effects.
Option C (Lazy Evaluation): Computations are delayed until results are needed, improving performance in large-scale data operations.
Since FP leverages all three features, the correct answer is Option D (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Programming for Data Science: Functional Programming in Data Science Tools.

 

質問 # 13
JSON takes hierarchical data structures and serializes them into:

• A. None of the above
• B. Plain text format
• C. Any desired format
• D. Plain string format
• E. Both A and B

正解：E

解説：
JSON (JavaScript Object Notation) is a lightweight data-interchange format widely used for storing and exchanging structured or semi-structured data. JSON allows hierarchical (tree-like) structures, such as nested objects and arrays, to be serialized into a textual representation.
Option A (Plain text format): Correct. JSON files are stored as plain text, making them human-readable and language-independent.
Option B (Plain string format): Correct. JSON objects are transmitted as strings across networks (e.g., via APIs, RESTful services).
Option C: Incorrect. JSON does not serialize into "any format," but specifically into text/string-based formats.
Option D: Correct. Since JSON is both plain text and transmitted as string format, the right answer is both A and B.
Option E: Incorrect.
Thus, JSON serializes hierarchical data into plain text and string formats.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Data Engineering Tools: Data Serialization Formats (JSON, XML, Avro).

 

質問 # 14
ARIMA model is:

• A. All of the above
• B. Autointeractive moving average
• C. Autoreactive moving average
• D. Autoresponsive moving average
• E. Autoregressive moving average

正解：E

解説：
ARIMA stands for AutoRegressive Integrated Moving Average, one of the most widely used models for time series forecasting.
AutoRegressive (AR): Model uses past values of the variable to predict future values.
Integrated (I): Differencing is applied to make the time series stationary.
Moving Average (MA): Model incorporates past forecast errors into predictions.
Option B: Correct - autoregressive + moving average is part of ARIMA's name.
Options A, C, D: Incorrect because these terms are not recognized statistical modeling frameworks.
Option E: Incorrect, since only B is valid.
Thus, the correct answer is Option B.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Analytics: Time Series Models (AR, MA, ARIMA).

 

質問 # 15
Which of the following is NOT an example of the applications of neural networks?

• A. None of the above
• B. Stock market prediction
• C. Traveling salesman's problem
• D. Character recognition
• E. Image compression

正解：C

解説：
Neural networks have been widely applied in various domains:
Option A (Character recognition): Correct application - neural networks are highly effective for OCR (Optical Character Recognition).
Option B (Stock market prediction): Correct application - neural networks are used to model time-series and nonlinear patterns in finance.
Option D (Image compression): Correct application - neural nets (autoencoders) are used for dimensionality reduction and compression.
Option C (Traveling salesman's problem): NOT a typical neural network application. This is a combinatorial optimization problem usually solved with heuristics, dynamic programming, or optimization algorithms (not standard neural networks).
Thus, the correct answer is Option C (Traveling salesman's problem).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Machine Learning Applications of Neural Networks.

 

質問 # 16
Designing an algorithm to play chess is usually an example of which type of machine learning?

• A. Pattern density
• B. Reinforcement learning
• C. Clustering
• D. Supervised learning

正解：B

解説：
Chess-playing algorithms are a classic application of Reinforcement Learning (RL) in machine learning.
In RL, an agent (chess program) interacts with an environment (chessboard/game state).
It learns optimal strategies (policies) by trial and error, guided by reward signals (e.g., winning the game, capturing pieces).
Famous examples include DeepMind's AlphaZero and earlier systems like IBM's Deep Blue, which incorporated reinforcement principles along with heuristics.
Option B (Pattern density): Not a recognized ML paradigm.
Option C (Supervised learning): While supervised ML can be used to predict moves from labeled games, chess strategy learning is best modeled as reinforcement learning.
Option D (Clustering): Not applicable; clustering is unsupervised grouping of data.
Thus, chess-playing algorithms are best categorized as Reinforcement Learning # Option A.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Reinforcement Learning Applications: Games & Autonomous Systems.

 

質問 # 17
......

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