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Obwohl nämlich das, was ich denke oder vorstelle Professional-Data-Engineer Prüfung außer mir vielleicht nichts ist, so sind doch, wie ich bereits oben bemerkte, sicherlich jene Denkweisen, die ich Sinne und Vorstellungen Professional-Data-Engineer Unterlage benenne, insofern sie lediglich als Denkweisen gefaßt werden, etwas Wirkliches in mir.
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NEW QUESTION: 1
クラウドセンチメントローカルモデルの機能エンジニアリング戦略を実装する必要があります。
あなたは何をするべきか？
A. ピアソン相関係数を適用します。
B. スピアマン相関係数を適用します。
C. 線形判別分析を適用します。
D. 分散分析（ANOVA）を適用します。
Answer: C
Explanation:
The linear discriminant analysis method works only on continuous variables, not categorical or ordinal variables.
Linear discriminant analysis is similar to analysis of variance (ANOVA) in that it works by comparing the means of the variables.
Scenario:
Data scientists must build notebooks in a local environment using automatic feature engineering and model building in machine learning pipelines.
Experiments for local crowd sentiment models must combine local penalty detection data.
All shared features for local models are continuous variables.
Incorrect Answers:
B: The Pearson correlation coefficient, sometimes called Pearson's R test, is a statistical value that measures the linear relationship between two variables. By examining the coefficient values, you can infer something about the strength of the relationship between the two variables, and whether they are positively correlated or negatively correlated.
C: Spearman's correlation coefficient is designed for use with non-parametric and non-normally distributed data. Spearman's coefficient is a nonparametric measure of statistical dependence between two variables, and is sometimes denoted by the Greek letter rho. The Spearman's coefficient expresses the degree to which two variables are monotonically related. It is also called Spearman rank correlation, because it can be used with ordinal variables.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/fisher-linear-discriminant-analysis
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/compute-linear-correlation
NEW QUESTION: 2
Given:
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/md11 248M 248M 0 100% /
/dev/md13 3.0G 76M 2.8G 3% /config
/dev/md12 1.7G 1.1G 476M 71% /usr
/dev/md14 3.0G 214M 2.6G 8% /var
/dev/md0 30G 2.2G 26G 8% /shared
/dev/md1 6.9G 288M 6.3G 5% /var/log
none 3.9G 452K 3.9G 1% /dev/shm
none 3.9G 19M 3.9G 1% /var/tmstat
none 3.9G 1.2M 3.9G 1% /var/run
prompt 4.0M 12K 4.0M 1% /var/prompt
/dev/md15 12G 8.3G 3.1G 74% /var/lib/mysql
Which command is used to produce this output?
A. lsof
B. du
C. vmstat
D. ps
E. df
Answer: E
NEW QUESTION: 3
Which of the following statements are true with respect to stress testing:
I. Stress testing results in a dollar estimate of losses
II. The results of stress testing can replace VaR as a measure of risk as they are better grounded in reality III. Stress testing provides an estimate of losses at a desired level of confidence IV. Stress testing based on factor shocks can allow modeling extreme events that have not occurred in the past
A. I and IV
B. II, III and IV
C. II and III
D. I, II and IV
Answer: A
Explanation:
Explanation
Any stress test is conducted with a view to produce a dollar estimate of losses, therefore statement I is correct.
However, these numbers do not come with any probabilities or confidence levels, unlike VaR, and statement III is incorrect. Stress testing can complement VaR, but not replace it, therefore statement II is not correct.
Statement IV is correct as stress tests can be based on both actual historical events, or simulated factor shocks (eg, a factor, such as interest rates, moves by say 10-z).
Therefore Choice 'a' is correct.