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CompTIA DY0-001 시험요강:

주제소개
주제 1
  • Specialized Applications of Data Science: This section of the exam measures skills of a Senior Data Analyst and introduces advanced topics like constrained optimization, reinforcement learning, and edge computing. It covers natural language processing fundamentals such as text tokenization, embeddings, sentiment analysis, and LLMs. Candidates also explore computer vision tasks like object detection and segmentation, and are assessed on their understanding of graph theory, anomaly detection, heuristics, and multimodal machine learning, showing how data science extends across multiple domains and applications.
주제 2
  • Mathematics and Statistics: This section of the exam measures skills of a Data Scientist and covers the application of various statistical techniques used in data science, such as hypothesis testing, regression metrics, and probability functions. It also evaluates understanding of statistical distributions, types of data missingness, and probability models. Candidates are expected to understand essential linear algebra and calculus concepts relevant to data manipulation and analysis, as well as compare time-based models like ARIMA and longitudinal studies used for forecasting and causal inference.
주제 3
  • Modeling, Analysis, and Outcomes: This section of the exam measures skills of a Data Science Consultant and focuses on exploratory data analysis, feature identification, and visualization techniques to interpret object behavior and relationships. It explores data quality issues, data enrichment practices like feature engineering and transformation, and model design processes including iterations and performance assessments. Candidates are also evaluated on their ability to justify model selections through experiment outcomes and communicate insights effectively to diverse business audiences using appropriate visualization tools.
주제 4
  • Operations and Processes: This section of the exam measures skills of an AI
  • ML Operations Specialist and evaluates understanding of data ingestion methods, pipeline orchestration, data cleaning, and version control in the data science workflow. Candidates are expected to understand infrastructure needs for various data types and formats, manage clean code practices, and follow documentation standards. The section also explores DevOps and MLOps concepts, including continuous deployment, model performance monitoring, and deployment across environments like cloud, containers, and edge systems.
주제 5
  • Machine Learning: This section of the exam measures skills of a Machine Learning Engineer and covers foundational ML concepts such as overfitting, feature selection, and ensemble models. It includes supervised learning algorithms, tree-based methods, and regression techniques. The domain introduces deep learning frameworks and architectures like CNNs, RNNs, and transformers, along with optimization methods. It also addresses unsupervised learning, dimensionality reduction, and clustering models, helping candidates understand the wide range of ML applications and techniques used in modern analytics.

참조: https://www.comptia.org/en-us/certifications/dataai/

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Under perfect conditions, E. coli bacteria would cover the entire earth in a matter of days. Which of the following types of models is the best for explaining this type of growth?

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  • B. Exponential
  • C. Linear
  • D. Logarithmic
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정답: B  🗳️

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Which of the following describes the appropriate use case for PCA?

  • A. Recommendation
  • B. Dimensionality reduction
  • C. Classification
  • D. Regression
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정답: B  🗳️

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A data scientist observes findings that indicate that as electrical grids in a country become more and more connected over time, the frequency of brownouts and blackouts in total decrease, and the frequency of major brownouts and blackouts increase. Which of the following distribution metrics could best be identified?

  • A. Kurtosis
  • B. Scale axis magnitudes
  • C. Skewness
  • D. Normality
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정답: A  🗳️

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A data scientist is performing a linear regression and wants to construct a model that explains the most variation in the dat a. Which of the following should the data scientist maximize when evaluating the regression performance metrics?

  • A. Accuracy
  • B. AUC
  • C. p value
  • D. R2
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정답: D  🗳️

The most likely concern with a one-feature, machine-learning model is high error due to:

  • A. probability.
  • B. variance.
  • C. bias
  • D. dimensionality.
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정답: C  🗳️

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전체 17페이지 중 1페이지 보는 중.
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1457 개 고객 리뷰고객 피드백 (*일부 유사하거나 오래된 댓글은 숨겨졌습니다.)

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