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DASCA Senior Data Scientist 認定 SDS 試験問題 (Q64-Q69):

質問 # 64
Which of the following is an example of graphical model?

正解：C

解説：
Graphical models are probabilistic models that represent variables and dependencies using graphs:
Markov Random Fields (Option A): Undirected graphical models that capture joint distributions over variables with neighborhood dependencies.
Bayesian Networks (Option B): Directed acyclic graphical models that encode conditional dependencies between random variables.
Geographical Networks (Option C): While they are graphs, they are not probabilistic graphical models used in statistics/ML.
Thus, the correct answer is Option D (Both A and B).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Analytics: Graphical Models (Bayesian Networks
& Markov Random Fields).


質問 # 65
Spark is written in:

正解：A

解説：
Apache Spark is an open-source distributed computing framework widely used for big data processing and machine learning pipelines.
The core implementation of Spark is written in Scala (Option A), which runs on the JVM (Java Virtual Machine).
Spark also provides APIs for Java, Python (PySpark), R, and SQL, but its native language is Scala.
Options C (C) and D (C++) are incorrect; Spark is not written in these languages.
Python (Option E) is a supported API, but Spark itself is not written in Python.
Thus, the correct answer is Scala (Option A).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Programming Tools for Big Data & Distributed Computing.


質問 # 66
Designing an algorithm to play chess is usually an example of which type of machine learning?

正解：D

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 # 67
The main purpose of a Statement Of Work (SOW) is to get:

正解：E

解説：
A Statement of Work (SOW) is a formal document that defines the scope, objectives, deliverables, timeline, and expectations of a project. In data science and IT projects, it ensures:
Clarity of scope (Option A): Everyone understands exactly what work should be done.
Clear priorities (Option B): It defines what is most critical for success.
Realistic expectations (Option C): It aligns stakeholders by setting measurable and achievable goals.
Since all of these are essential purposes of an SOW, the correct answer is Option D (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Business Applications: Project Governance and SOW.


質問 # 68
Which of the following is NOT a valid section of Big Data Strategy document?

正解：D

解説：
A Big Data Strategy document provides a framework for aligning data initiatives with organizational objectives. It typically includes:
Business strategy (Option A): Ensures that big data initiatives align with overall corporate strategy.
Key decisions (Option B): Identifies the decisions data will help optimize or automate.
Key business initiatives (Option D): Links big data projects with critical organizational initiatives.
Key business entities (Option E): Defines the core entities (customers, products, channels) around which data will be organized.
However:
Business decisions (Option C): This is redundant and not a standard section; "key decisions" covers this aspect already.
Thus, the correct answer is Option C (Business decisions).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Big Data Strategy and Business Alignment.


質問 # 69
......

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