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최신 DASCA Data Scientist SDS 무료샘플문제 (Q21-Q26):

질문 # 21
Which of the following is NOT an example of graphical model?

정답：C

설명：
Graphical models represent relationships between objects using nodes (entities) and edges (relationships).
Examples include:
Road maps (Option A): Nodes = intersections, Edges = roads.
Electrical circuits (Option B): Nodes = components, Edges = connections.
Computer networks (Option C): Nodes = devices, Edges = connections.
Geographical networks (Option D): Nodes = locations, Edges = transport or connectivity.
However:
Flow charts (Option E): These represent process flows, not structural networks of entities and relationships.
They are procedural diagrams, not graphical models in the statistical/graph-theory sense.
Thus, the correct answer is Option E (Flow charts).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Analytics: Graphical Models and Graph Analysis.


질문 # 22
Which of the following can visualize variations in the base data, which can be used to identify outliers in the data for further investigation?

정답：E

설명：
Box plots (or Whisker plots) are statistical graphics that represent data distribution through:
Minimum, First Quartile (Q1), Median, Third Quartile (Q3), and Maximum.
Outliers are plotted as individual points beyond the whiskers.
This makes them particularly powerful for:
Identifying outliers in data.
Comparing distributions across categories.
Understanding variability in data.
Option A (Trend Analysis): Shows temporal patterns, not individual outliers.
Option C (Histogram): Shows frequency distribution but does not explicitly highlight outliers.
Option D (Scatter Plot): Shows relationships between variables but doesn't focus on statistical outliers in one distribution.
Thus, the correct answer is Option B (Box Plots).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Data Visualization Tools: Box Plots for Outlier Detection.


질문 # 23
IoT is built on:

정답：B

설명：
The Internet of Things (IoT) is an ecosystem of interconnected devices that collect, transmit, and analyze data. IoT relies on two critical foundations:
Option A (Cloud Computing): IoT generates massive amounts of data, and cloud platforms provide scalable storage, analytics, and computing resources for real-time and batch processing.
Option B (Networks of data gathering devices): IoT relies on physical devices - sensors, smart appliances, industrial machines - that collect and transmit data through networks (Wi-Fi, Bluetooth, 5G, LPWAN).
Thus, IoT is fundamentally built on both cloud computing and networks of devices, making Option C correct.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Big Data & IoT Ecosystem Fundamentals.


질문 # 24
Bernoulli random variable is a type of:

정답：A

설명：
A Bernoulli random variable is the simplest form of discrete random variable.
It can take only two values:
1 with probability p (success).
0 with probability (1 - p) (failure).
Since the outcomes are finite (binary), it is a discrete random variable.
Option B (Continuous): Incorrect, as continuous variables take values from an interval (e.g., real numbers).
Option C and D: Incorrect, as Bernoulli is always discrete, never continuous.
Thus, the correct answer is Option A (Discrete random variable).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Probability & Statistics for Data Science: Random Variables and Bernoulli Distribution.


질문 # 25
Which of the following is an example of NLP?

정답：D

설명：
Natural Language Processing (NLP) is the field of machine learning that deals with human language understanding and generation. Applications include:
Option A (Spam detection): NLP techniques classify emails based on text patterns and context.
Option B (Sentiment analysis on Twitter): NLP models analyze textual data to extract emotions, opinions, and trends.
Option C (Topic modeling): NLP clustering and probabilistic models (e.g., LDA) classify documents by semantic similarity.
Since all are valid NLP applications, the correct answer is Option E (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Applications of Machine Learning: NLP in Real- World Use Cases.


질문 # 26
......

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