ハイパスレート

近年、D-DS-FN-23テスト連続は好評を博しており、すべての献身的な努力で99％の合格率に達しています。 より多くの労働者がより高い自己啓発を進めるための強力なツールとして、D-DS-FN-23認定トレーニングは高度なパフォーマンスと人間中心の技術への情熱を追求し続けています。 さまざまな種類の受験者がDell Data Scientist and Big Data Analytics Foundations 2023認定を受けるのをどのように手助けするかを理解するために多くの研究が行われてきました。 シラバスの変更および理論と実践における最新の動向に従って、Dell Data Scientist and Big Data Analytics Foundations 2023ガイドの連続を修正して更新します。 私たちは、厳密な分析を通じて、近年のテストと業界の動向に基づいてD-DS-FN-23認定トレーニングを行います。

信頼できる売り上げ後のサービス

最高のD-DS-FN-23テスト連続を提供することにおける世界的なリーダーとして、我々は大多数の消費者に包括的なサービスを提供することに専念して、そして統合されたサービスを構築するよう努めます。 さらに、D-DS-FN-23認定トレーニングアプリケーション、インタラクティブ共有、アフターサービスでも画期的な成果を上げました。 実際のところ、私たちの会社はすべてのクライアントのフィッティングソリューションに対する困難を考慮に入れています。 あなたが助けを必要とする限り、Dell Data Scientist and Big Data Analytics Foundations 2023ガイドの連続に関する問題のいずれかに対処するための即時サポートを提供します。 いつでも利用可能です。 私たちの責任あるスタッフが質問に答えてくれます。

EMC Dell Data Scientist and Big Data Analytics Foundations 2023 認定 D-DS-FN-23 試験問題:

1. Which relationship holds for a confusion matrix?

A) Precision = 1 - False Negative Ratio
B) Precision = 1 - False Positive Ratio
C) Recall = 1 - False Negative Ratio
D) Recall = 1 - False Positive Ratio

2. You are provided four different datasets. Initial analysis on these datasets show that they have identical mean, variance and correlation values.
What should your next step in the analysis be?

A) Select one of the four datasets and begin planning and building a model
B) Combine the data from all four of the datasets and begin planning and bulding a model
C) Visualize the data to further explore the characteristics of each data set
D) Recalculate the descriptive statistics since they are unlikely to be identical for each dataset

3. Refer to the exhibit.

To predict whether or not a customer will renew their annual property insurance policy, an insurance company built and operationalized a naïve Bayes classification model.
Inthemodel, therearetwo classlabels, renewaland non-renewal, thatare assignedtoeachcustomerbased on their attributes. Asubset of the key attributes, their values, and corresponding conditional probabilities are provided in the exhibit.
A customer has the following attributes:
- Age is greater than 65 years
- Owns their own home
- Renewal month is August
If 20% of customers do not renew their policies every year, what is the score for a non-renewal in the naïve Bayesian model for the customer described above?

A) 0.0004
B) 0.0020
C) 0.0040
D) 0.0002

4. What describes a true property of Logistic Regression method?

A) It works well with discrete variables that have many distinct values.
B) It is robust with redundant variables and correlated variables.
C) It handles missing values well.
D) It works well with variables that affect the outcome in a discontinuous way.

5. Which visualization technique should be avoided?

A) Achieving a high data-ink ratio
B) Using visuals to illustrate key points
C) Using 3-dimensional charts
D) Using a small number of contrasting colors to draw distinctions

質問と回答：

質問 # 1 正解： C

質問 # 2 正解： C

質問 # 3 正解： A

質問 # 4 正解： B

質問 # 5 正解： C