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| 데이터 사이언스 및 Watson 기본 사항 | 20-25% | - IBM Watson 에코시스템 및 구성 요소 - 데이터 수집, 준비 및 탐색 - 데이터 사이언스 방법론 및 CRISP-DM 프레임워크 |
| 데이터 시각화 및 스토리텔링 | 15-20% | - 이해관계자에게 분석 결과 전달 - 대화형 대시보드 및 보고서 - 시각화 모범 사례 |
| Watson AI 서비스 및 배포 | 10-15% | - 배포된 모델 모니터링 - Watson Assistant 통합 - Watson Discovery 개요 - 모델을 REST API로 배포 |
| 머신러닝 및 모델 개발 | 20-25% | - 피처 엔지니어링 및 선택 - 모델 학습, 평가 및 최적화 - 모델 배포 및 모니터링 - 지도 학습 및 비지도 학습 개념 |
| Watson Studio 및 Watson Knowledge Catalog | 20-25% | - AutoAI 및 자동 모델 구축 - 프로젝트 관리 및 협업 - 데이터 거버넌스 및 카탈로깅 - 데이터 자산 관리 |
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1. In classification models, which of the following metrics is NOT directly derived from the confusion matrix?
A) F1-score
B) Precision
C) Mean Absolute Error (MAE)
D) Recall
2. Which of the following is a critical first step in understanding a business problem for data science projects?
A) Selecting the machine learning algorithm
B) Defining the project scope
C) Choosing the visualization tools
D) Deploying the model
3. Which of the following best exemplifies the use of the CRISP-DM methodology in a business context?
A) A business starting with data collection before understanding the problem
B) A project manager focusing exclusively on deployment
C) A company following a strict top-down approach for all decisions
D) A team iterating between different stages as needed based on project feedback
4. What is data leakage in the context of model training?
A) A situation where the test data is not available
B) Leakage of sensitive information due to poor data handling practices
C) Loss of data during the splitting process
D) When data from outside the training dataset is accidentally included in the training process
5. When comparing models to choose the best one, which factor is least likely to be considered?
A) The complexity of the model
B) The explainability of the model's predictions
C) The performance of the model on validation data
D) The color scheme of the model's output visualizations
질문과 대답:
| 질문 # 1 정답: C | 질문 # 2 정답: B | 질문 # 3 정답: D | 질문 # 4 정답: D | 질문 # 5 정답: D |



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