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한 번의 불합격은 재응시 비용과 시간 손실로 이어집니다. DumpTOP의 Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 모의고사로 실전처럼 미리 연습하시면 Databricks Certified Professional Data Scientist 시험을 보다 체계적으로 준비하실 수 있습니다.
Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험 개요:
| 인증 벤더: | Databricks |
|---|---|
| 시험명: | Databricks 공인 전문 데이터 과학자 시험 |
| 시험 번호: | Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist |
| 시험 시간: | 120분 |
| 응시료: | 미화 200달러 (관련 세금 별도) |
| 관련 자격증: | Databricks 공인 데이터 엔지니어 전문가 Databricks 공인 기계 학습 전문가 |
| 자격증 유효 기간: | 2년 |
| 실제 시험 문항 수: | 59-60 |
| 합격 점수: | 70% |
| 시험 형식: | 시나리오 기반 문제, 객관식 단일 답형, 객관식 복수 답형 |
| 지원 언어: | English |
| 권장 교육: | Databricks 기술 문서 Databricks Academy 및 무료 교육 과정 |
| 시험 등록: | Kryterion 시험 일정 예약 포털 공식 시험 페이지 및 등록 |
| 샘플 문제: | Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 샘플 문제 |
| 응시 방법: | Kryterion을 통한 온라인 감독 방식 또는 공인 시험 센터에서 응시 가능 |
| 전제 조건: | 권장 사항: Python/Scala, Apache Spark, Databricks Lakehouse Platform에 대한 숙련도 및 실무 데이터 과학 경험 보유; 필수 선수 조건은 없음 |
| 공식 요강 URL: | https://academy.databricks.com/exam/databricks-certified-professional-data-scientist |
Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: 기계 학습 기초 | 25% | - 표본 내 평가와 표본 외 평가 - 기계 학습의 유형: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 - 통계 개념 및 편향-분산 절충 |
| 주제 2: 모델 관리 및 배포 | 20% | - MLflow를 활용한 실험 추적 및 재현성 확보 - 모델 레지스트리 및 버전 관리 - 모델 성능 모니터링 및 해석 가능성 확보 - Databricks 환경에서의 모델 배포 및 서비스 제공 |
| 주제 3: 데이터 준비 및 특성 공학 | 25% | - 데이터 정제, 변환 및 유효성 검증 - 특성 구성, 스케일링, 인코딩 및 선택 - Databricks를 활용한 데이터 처리 |
| 주제 4: 모델 개발 및 알고리즘 | 30% | - 트리 기반 모델: 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 - 회귀 모델: 선형, 로지스틱, 정규화 기법 적용 - Spark MLlib 및 분산 처리 알고리즘 - 비지도 학습 기법: 군집 분석, PCA, 이상 탐지 |
Databricks Certified Professional Data Scientist 시험, 이런 점이 궁금하셨나요?
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험은 Databricks의 공식 인증 시험으로, 통과 시 Databricks 공인 전문 데이터 과학자 자격을 취득하게 됩니다. 해당 인증은 전문가 등급에 해당합니다. Databricks 공인 기계 학습 전문가, Databricks 공인 데이터 엔지니어 전문가 등 관련 인증과 함께 커리어를 넓혀 나가실 수 있습니다. 출제 범위와 평가 항목이 다양한 만큼, DumpTOP의 연습문제와 모의고사로 출제 유형에 미리 익숙해지시는 것이 좋습니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험의 총 문항 수는 59-60이며, 시험 시간은 120분입니다. 제한된 시간 안에 모든 문항을 풀어야 하므로, 한 문항에 오래 머무르기보다 전체 시간을 균등하게 배분하는 연습이 필요합니다. 막히는 문제는 표시해 두고 넘어간 뒤 나중에 다시 푸는 전략도 시간 압박을 줄이는 데 효과적입니다. DumpTOP의 테스트 엔진으로 실제 시험과 동일한 제한 시간 모의고사를 반복하시면 시간 배분 감각을 익히실 수 있어, 실제 시험에서 당황하지 않고 실력을 발휘하시는 데 도움이 됩니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험의 합격 기준 점수는 70%이며, 공식 응시료는 미화 200달러 (관련 세금 별도)입니다. 불합격 시 재응시에는 응시료를 다시 전액 납부해야 하므로, 한 번의 응시로 최선의 결과를 내는 것이 비용과 시간을 아끼는 방법입니다. 시험 접수 전 DumpTOP의 모의고사로 실력을 점검하시고, 합격 기준을 안정적으로 넘는 수준에 도달했는지 먼저 확인해 보시기 바랍니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험의 응시 조건은 다음과 같습니다. 권장 사항: Python/Scala, Apache Spark, Databricks Lakehouse Platform에 대한 숙련도 및 실무 데이터 과학 경험 보유; 필수 선수 조건은 없음 응시 조건은 변경될 수 있으므로, 접수 전 공식 안내 페이지에서 최신 내용을 반드시 확인해 보시기 바랍니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험은 아래 공식 채널을 통해 접수하실 수 있습니다.
시험 방식은 Kryterion을 통한 온라인 감독 방식 또는 공인 시험 센터에서 응시 가능입니다. 접수 전 응시 일정과 시험장 또는 온라인 응시 여부를 함께 확인해 보시기 바랍니다.
Databricks에서는 Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험 준비를 위한 공식 추천 교육 과정을 안내하고 있습니다.
공식 교육 과정으로 이론을 다지신 뒤, DumpTOP의 140 문항 연습문제로 실전 감각을 익혀 보시기 바랍니다.
네, 가능합니다. DumpTOP은 Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 무료 샘플을 제공하고 있어, 실제 제품과 동일한 형식의 예시 문항을 직접 확인하신 후 구매를 결정하실 수 있습니다.
구매 후에는 365일 동안 무료 업데이트가 제공되어 최신 출제 경향을 반영한 자료를 계속 받아보실 수 있으며, 업데이트 기간이 만료된 이후에는 50% 할인된 가격으로 갱신하실 수 있습니다.
DumpTOP은 환불 보장을 제공합니다. 구매 후 60일 이내에 해당 시험에 응시하여 불합격한 경우 전액 환불을 신청하실 수 있으며, 응시 등록 확인서 사본과 공식 Score Report PDF를 시험 후 2일 이내에 제출해 주시면 접수 후 7일 이내에 처리됩니다. 단, 구매 후 3일 이내의 응시, 자료 다운로드 후 미응시, 무료 자료 및 만료된 주문은 적용 대상이 아니며, 수험자 이름과 결제자 이름이 동일해야 합니다.
환불을 원하지 않으시면 동일 금액 상당의 다른 시험 자료 두 개를 무료로 받으면서 기존에 구매하신 제품의 업데이트 서비스를 그대로 유지하는 방법도 선택하실 수 있습니다.
제품은 결제 후 1분 이내에 이메일로 즉시 발송되어 바로 다운로드하실 수 있으며, 2시간이 지나도 받지 못하신 경우 고객센터로 연락해 주시기 바랍니다. 설치 가능한 컴퓨터 대수에는 제한이 없습니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 시험은 총 4개의 출제 영역으로 구성되어 있습니다. 대표적인 영역으로는 기계 학습 기초(25%), 모델 개발 및 알고리즘(30%), 데이터 준비 및 특성 공학(25%) 등이 출제됩니다. 각 영역의 세부 항목과 전체 출제 범위는 위의 Exam Topics 목록에서 확인해 보시기 바랍니다.
최신 Databricks Certification Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 무료샘플문제
문제 #1
Which of the following statement is true for the R square value in the regression model?
A. R square can be increased by adding more variables to the model.
B. R-squared never decreases upon adding more independent variables.
C. When R square =1 , all the residuals are equal to 0
D. When R square =0, all the residual are equal to 1
문제 #2
Suppose you have been given two Random Variables X and Y, whose joint distribution is already known, the marginal distribution of X is simply the probability distribution of X averaging over information about Y.
It is the probability distribution of X when the value of Y is not known. So how do you calculate the marginal distribution of X
A. This is typically calculated by summing the joint probability distribution over Y.
B. This is typically calculated by integrating(ln case of continuous variable) the joint probability distribution over Y.
C. This is typically calculated by integrating the joint probability distribution over Y
D. This is typically calculated by summing (In case of discrete variable) the joint probability distribution over Y
문제 #3
Which of the following is not a correct application for the Classification?
A. credit scoring
B. drug discovery
C. tumor detection
D. image recognition
문제 #4
Google Adwords studies the number of men, and women, clicking the advertisement on search engine during the midnight for an hour each day.
Google find that the number of men that click can be modeled as a random variable with distribution Poisson(X), and likewise the number of women that click as Poisson(Y).
What is likely to be the best model of the total number of advertisement clicks during the midnight for an hour
?
A. Poisson(X/Y)
B. Poisson(X+Y)
C. Binomial(X+Y,X+Y)
D. Normal(X+Y(M+Y)1/2)
문제 #5
You are working on a Data Science project and during the project you have been gibe a responsibility to interview all the stakeholders in the project. In which phase of the project you are?
A. Creating visuals from the outcome
B. Creating Models
C. Operationnalise the models
D. Executing Models
E. Discovery
F. Data Preparations
질문과 대답:
| 문제 #1 정답: A,B,C | 문제 #2 정답: A,B,C,D | 문제 #3 정답: B | 문제 #4 정답: B | 문제 #5 정답: E |
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