Python PCED試験サンプルの質問|SPOTO

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質問 #1

特徴選択のためのデータ前処理に使用できる技術は次のどれですか?

A. 成分分析（PCA）正しい

B. ポートベクターマシン（SVM）

C. k-nearest Neighbors（k-nn）

D. 形回帰

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正解: A

質問 #2

インタラクティブな視覚化を作成するためによく使用される Python のライブラリは次のどれですか?

A. numpy

B. ンダ

C. matplotlibcorrect

D. Scikit-Learn

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正解: C

質問 #3

リスト内の偶数の合計を計算する必要があります。どのコードスニペットでこれを実現できますか？

A. 計= sum（[num for num on num in num num％2 == 0]）

B. 計= sum（数字のnum num num num％2！= 0）

C. 計= sum（[num for num on number in num> 2]）編集

D. 計= sum（numbers）を編集する

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正解: A

質問 #4

次のどれが前処理におけるデータ変換の例ですか?

A. テゴリ変数を数値的なものに変換します

B. ータセットから外れ値を削除します

C. 均および標準偏差の計算

D. 数間の相関を視覚化する

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正解: A

質問 #5

データモデリングにおける回帰と分類の違いは何ですか?

A. 帰は連続値を予測しますが、分類は離散カテゴリを予測します。

B. 帰は離散カテゴリを予測し、分類は連続値を予測します

C. 帰と分類は同じです

D. 帰は、カテゴリデータに適用できません

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正解: A

質問 #6

Python の次のライブラリのうち、データの視覚化によく使用されるものはどれですか?

A. numpy

B. ンダ

C. matplotlibcorrect

D. Scikit-Learn

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正解: C

質問 #7

2 つの数値変数の関係を視覚化するために一般的に使用されるプロットの種類は何ですか?

A. ックスプロット

B. 布図コレクト

C. ストグラム

D. イチャート

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正解: B

質問 #8

2 つの変数間の強い正の線形関係を示す相関係数のタイプはどれですか?

A. -1

B. 1

C. 0

D. 0

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正解: B

質問 #9

仮説検定における p 値とは何ですか?

A. イプIエラーを作成する確率

B. イプIIエラーを作成する確率

C. 要性のレベル

D. スト統計的に観察する確率

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正解: D

質問 #10

Python で整数の除算を実行するために使用されるのは次のどれですか?

A. /

B. //正しい

C. *

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正解: B

質問 #11

モデルがトレーニング中に見たことのないデータを使用してモデルのパフォーマンスを評価するプロセスは何と呼ばれますか?

A. デルの検証

B. デルトレーニング

C. デルTestingCorrect

D. デルの最適化

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正解: C

質問 #12

データ収集中に直面する典型的な課題は次のどれですか?

A. ータクリーニング

B. ータの視覚化

C. ータモデリング

D. ータは無関心です

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正解: D

質問 #13

データモデリングにおける特徴選択の目的は何ですか?

A. ータにより多くのノイズを追加します

B. model -correctの複雑さを減らす

C. デルに過剰に繊細に取り付けます

D. デルの精度を高める

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正解: B

質問 #14

階層的なデータ構造を視覚化するために一般的に使用されるグラフの種類は次のどれですか?

A. インチャート

B. 布図

C. TreemapCorrect

D. ストグラム

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正解: C

質問 #15

次の Python コードスニペットは何をしますか? ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = [x**2 for x in numbers] print(squared) ```

A. 号の元のリストを印刷します

B. listcorrect内の各数値の正方形を印刷します

C. スト内の数字の合計を印刷します

D. スト内の数値の平均を印刷します

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正解: B

質問 #16

統計分析において決定係数 (R 二乗) は何を測定するのでしょうか?

A. 2つの変数間の線形関係の強度

B. 無仮説を拒否する確率

C. 立variablecorrectによって説明される従属変数の変動性

D. 説検定における重要性のレベル

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正解: C

質問 #17

動的でインタラクティブなデータ視覚化を作成するための一般的なツールは次のどれですか?

A. クセル

B. Tableaucorrect

C. SPSS

D. SAS

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正解: B

質問 #18

データモデリングにおけるクロス検証の目的は何ですか?

A. レーニングデータにモデルを適合させる

B. レーニングデータでモデルをテストして精度を測定する

C. に見えないDataCorrectでのモデルのパフォーマンスを評価します

D. 剰フィットを増やす

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正解: C

質問 #19

データ分析におけるデータ取得の目的は何ですか?

A. ータの保存

B. ータのクリーニング

C. ータコレクトの収集とインポート

D. ータの視覚化

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正解: C

質問 #20

データ前処理におけるデータプロファイリングの重要性は何ですか?

A. ータの品質と完全性を評価します

B. 度な統計分析の実行

C. ータ型の変換

D. ータパターンの視覚化

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正解: A

質問 #21

欠損値を処理するためにデータの前処理で使用できる手法は次のどれですか?

A. 損値で行を削除します

B. 損値を列の平均に置き換える

C. 損値を完全に無視します

D. 損値をゼロで埋める

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正解: B

質問 #22

2 つ以上の独立したグループの平均間に有意差があるかどうかを判断するために使用される統計テストはどれですか?

A. イ二乗検定

B. アのt検定

C. anovaCorrect

D. ィルコクソン署名ランクテスト

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正解: C

質問 #23

データ分析において、「特徴エンジニアリング」という用語は何を指しますか?

A. 存のDataCorrectから新しい機能を作成します

B. ータセットから機能を削除します

C. ータの物理的特徴のエンジニアリング

D. 能を詳細に分析します

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正解: A

質問 #24

異なるカテゴリ間での数値変数の分布を比較するには、どのタイプのプロットが最も適していますか?

A. 布図

B. イチャート

C. ックスプロット

D. bar plotcorrect

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正解: D

質問 #25

データモデリングのコンテキストにおけるデータ分析の目的は何ですか?

A. ータをきれいにして前処理する

B. ータを視覚化する

C. ータコレクトのパターンと関係を識別する

D. 械学習モデルを展開する

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正解: C

質問 #26

次のどれが、データ取得のコンテキストにおける構造化データの例ですか?

A. 像

B. キストファイル

C. CSV Filecorrect

D. PDFS

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正解: C

質問 #27

データの前処理における外れ値検出に使用できる技術は次のどれですか?

A. ータ代入

B. 準偏差methodCorrect

C. 均置換

D. ータ正規化

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正解: B

質問 #28

データのクリーニングや変換などのデータ前処理タスクによく使用される Python ライブラリは次のどれですか。

A. numpy

B. matplotlib

C. Tensorflow

D. Pandascorrect

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正解: D

質問 #29

Python の「range()」関数は何をしますか?

A. 字の正反対のリストを生成します

B. スト内の要素をフィルターします

C. ストの長さを返します

D. スト内の要素の順序を逆転させます

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正解: A

質問 #30

次のコードスニペットの出力は何ですか？ ```python x = 5 y = 2 print(x ** y) ```

A. 7

B. 10

C. 25correct

D. 32

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正解: C

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