Meilleur Cloudera DS-200 test formation guide

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Code d'Examen: DS-200
Nom d'Examen: Cloudera (Data Science Essentials Beta)
Questions et réponses: 60 Q&As

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Le test Cloudera DS-200 est l'un très improtant dans tous les tests de Certification Cloudera, mais c'est toujours difficile à obtenir ce Certificat. La présence de Pass4Test est pour soulager les candidats. L'équipe de Pass4Test peut vous aider à économiser le temps et l'éffort. Vous pouvez passer le test sans aucune doute sous l'aide de notre Q&A.

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DS-200 Démo gratuit à télécharger: http://www.pass4test.fr/DS-200.html

NO.1 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the median?
A. A
B. B
C. C
Answer: A

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NO.2 Certain individuals are more susceptible to autism if they have particular combinations of
genes expressed in their DNA. Given a sample of DNA from persons who have autism and a sample
of DNA from persons who do not have autism, determine the best technique for predicting whether
or not a given individual is susceptible to developing autism?
A. Native Bayes
B. Linear Regression
C. Survival analysis
D. Sequencealignment
Answer: B

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NO.3 What is the result of the following command (the database username is foo and password is
bar)?
$ sqoop list-tables - -connect jdbc : mysql : / / localhost/databasename - -table - - username foo
-password bar
A. sqoop lists only those tables in the specified MySql database that have not already been
imported into FDFS
B. sqoop returns an error
C. sqoop lists the available tables from the database
D. sqoopimports all the tables from SQLHDFS
Answer: C

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Reference:https://www.inkling.com/read/hadoop-definitive-guide-tom-white-3rd/chapter-15 /gettin
gsqoop

NO.4 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the mean?
A. A
B. B
C. C
Answer: B

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NO.5 Under what two conditions does stochastic gradient descent outperform 2nd-order
optimization techniques such as iteratively reweighted least squares?
A. When the volume of input data is so large and diverse that a 2nd-order optimization technique
can be fit to a sample of the data
B. When the model's estimates must be updated in real-time in order to account for
newobservations.
C. When the input data can easily fit into memory on a single machine, but we want to calculate
confidence intervals for all of the parameters in the model.
D. When we are required to find the parameters that return the optimal value of the objective
function.
Answer: A,B

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NO.6 You are working with a logistic regression model to predict the probability that a user will click
on an ad. Your model has hundreds of features, and you're not sure if all of those features are
helping your prediction. Which regularization technique should you use to prune features that
aren't contributing to the model?
A. Convex
B. Uniform
C. L2
D. L1
Answer: A

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NO.7 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the mode?
A. A
B. B
C. C
Answer: C

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NO.8 What is the most common reason for a k-means clustering algorithm to returns a sub-optimal
clustering of its input?
A. Non-negative values for the distance function
B. Input data set is too large
C. Non-normal distribution of the input data
D. Poor selection of the initial controls
Answer: C

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