La haute qualité de Q&A Foundations of Data Science using IBM watsonx
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IBM C1000-177 Sujets du programme d'examen :
| Section | Pondération | Objectifs |
|---|---|---|
| Evaluate the Business Problem | 16% | - Identify appropriate analytical tools and methodologies - Translate business objectives into data science/ML/AI solutions - Formulate testable hypotheses - Define project scope and success criteria |
| Pre-Processing and Feature Engineering | 33% | - Select relevant features and reduce dimensionality - Handle missing values and imbalanced data - Apply categorical and numerical encoding techniques - Integrate data from multiple sources - Perform feature transformation and scaling - Clean and normalize datasets |
| Model Selection, Training, Evaluation, and Presentation | 17% | - Train and tune model parameters - Evaluate performance using correct metrics - Interpret results and communicate insights to stakeholders - Choose appropriate machine learning algorithms - Apply responsible AI and bias mitigation principles - Split data into training, validation, and test sets |
| Development Tools and Techniques | 13% | - Use Python and libraries (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn) - Work with structured and unstructured data formats - Navigate IBM watsonx.ai, Watson Studio, and Jupyter environments - Select appropriate statistical and modeling techniques |
| Perform Exploratory Data Analysis | 21% | - Detect missing values, anomalies, and outliers - Analyze statistical distributions and correlations - Assess data quality and suitability for modeling - Use visualization techniques to identify patterns and relationships - Apply descriptive statistics and summary metrics |
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