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試験コード:C1000-154
試験名称:IBM Watson Data Scientist v1
認証ベンダー:IBM
最近更新時間:2026-08-06
問題と解答:全82問
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| 認定ベンダー: | IBM |
| 試験名: | IBM Watson Data Scientist v1 |
| 試験番号: | C1000-154 |
| 試験形式: | 単一選択式, 複数選択式 |
| 出題数: | 61 |
| 対応言語: | 英語 |
| 関連資格: | IBM Data Science Professional Certificate IBM Applied AI Professional Certificate |
| 合格点: | 63% |
| 認定の有効期間: | 2年 |
| 受験料: | $200 USD |
| 試験時間: | 90 minutes |
| サンプル問題: | IBM C1000-154 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督試験または認定試験センターで受験 |
| 前提条件: | 推奨: IBM Data Science Professional Certificate、または IBM Cloud とデータサイエンスツールに関する同等の実務経験 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.ibm.com/certify/exam/zse1f0-1000-154 |
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 機械学習とモデル開発 | 20-25% | - 教師あり学習と教師なし学習の概念 - 特徴量エンジニアリングと選択 - モデルの学習、評価、最適化 - モデルのデプロイと監視 |
| トピック 2: Watson StudioとWatson Knowledge Catalog | 20-25% | - データ資産管理 - AutoAIと自動モデル構築 - プロジェクト管理とコラボレーション - データガバナンスとカタログ化 |
| トピック 3: データ可視化とストーリーテリング | 15-20% | - インタラクティブなダッシュボードとレポート - 可視化のベストプラクティス - ステークホルダーへの結果の伝達 |
| トピック 4: Watson AIサービスとデプロイ | 10-15% | - デプロイ済みモデルの監視 - Watson Assistantとの統合 - Watson Discoveryの概要 - モデルをREST APIとしてデプロイする |
| トピック 5: データサイエンスとWatsonの基礎 | 20-25% | - IBM Watsonのエコシステムと構成要素 - データサイエンスの方法論とCRISP-DMフレームワーク - データの収集、準備、探索 |
1. Which feature is NOT available when managing models with Watson Machine Learning?
A) Rollback capabilities for model versions
B) Version control of deployed models
C) Automatic conversion of all models to deep learning models
D) Real-time performance monitoring
2. Selecting the right model for a data science project depends on:
A) The preference of the data scientist
B) The size of the dataset only
C) The type of data and the problem to be solved
D) The project's budget only
3. Automating data processing and model deployment with jobs in Watson Studio helps to:
A) Increase the need for manual intervention in the model lifecycle
B) Reduce the scalability of deployed solutions
C) Enhance the reproducibility and efficiency of model deployments
D) Limit the ability to update models based on new data
4. When selecting a small number of algorithms based on model requirements, what factor should you primarily consider?
A) Choosing algorithms that are only based on supervised learning.
B) The algorithm that requires the least amount of data preprocessing.
C) Compatibility of the algorithm with the data characteristics and the predictive task.
D) The popularity of the algorithm in recent academic papers.
5. When using pandas in a Jupyter notebook for exploratory data analysis, what is a common practice?
A) Only analyzing datasets with less than 100 rows
B) Avoiding the use of visualizations to understand data
C) Ignoring missing values in the dataset
D) Utilizing pandas to clean and transform data
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: C | 質問 # 2 正解: C | 質問 # 3 正解: C | 質問 # 4 正解: C | 質問 # 5 正解: D |
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