SPSS IBMSPSSMPRO 시험 개요:
| 인증 벤더: | IBM |
|---|---|
| 시험명: | IBM SPSS Modeler Professional |
| 시험 번호: | IBMSPSSMPRO / C2090-930 |
| 시험 형식: | 객관식 단일 답안, 객관식 복수 답안, 시나리오 기반 문제 |
| 합격 점수: | 67% (약 800점/1000점 기준) |
| 자격증 유효 기간: | 공식적으로 명시되지 않음 |
| 실제 시험 문항 수: | 60 |
| 시험 시간: | 90분 |
| 응시료: | USD 200 (지역에 따라 상이함) |
| 지원 언어: | 일본어, 영어 |
| 권장 교육: | IBM 공식 교육 과정 |
| 시험 등록: | Pearson VUE IBM 등록 |
| 샘플 문제: | SPSS IBMSPSSMPRO 샘플 문제 |
| 응시 방법: | 온라인 감독 시험 또는 공인 Pearson VUE 시험 센터에서 응시 가능 |
| 전제 조건: | 필수 응시 자격 요건은 없으며, IBM SPSS Modeler v3에 대한 6개월 이상의 실무 경험과 CRISP-DM에 관한 지식을 갖추는 것이 권장됨 |
| 공식 요강 URL: | https://www.ibm.com/training/certification/ibm-certified-specialist-spss-modeler-professional-v3-47100203 |
SPSS IBMSPSSMPRO 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: 비즈니스 이해 및 계획 | 10% | - 비즈니스 목표와 데이터 마이닝 목표의 연계 - CRISP-DM 방법론 |
| 주제 2: 데이터 이해 | 15% | - 데이터 품질 문제 파악 - 데이터 탐색 및 시각화 |
| 주제 3: 모델링 | 20% | - 분류 및 회귀 모델 - 연관 규칙 및 시퀀스 모델 - 자동 모델링 및 앙상블 기법 - 군집화 및 세분화 모델 |
| 주제 4: 데이터 준비 | 20% | - 샘플링, 분할 및 균형 조정 - 필터링, 집계 및 정제 작업 - 데이터 통합, 병합 및 추가 - 데이터 변환 및 정제 |
| 주제 5: 배포 | 10% | - 보고 및 문서화 - 신규 데이터에 대한 점수 산출 - 흐름 내보내기 및 통합 |
| 주제 6: 평가 및 분석 | 15% | - 검증 기법 - 모델 성능 평가 - 결과의 해석 및 시각화 |
| 주제 7: SPSS Modeler Professional 기능 | 10% | - 흐름 생성 및 관리 - 노드 팔레트 및 SuperNodes - 스크립트 작성 및 자동화 |
최신 SPSS Certification IBMSPSSMPRO 무료샘플문제
문제 #1
Which outlier treatment is not available in the Quality tab of the Data Audit output?
A. Coerce
B. Discard
C. Recode
D. Nullify
문제 #2
Which nodes can be used to replace missing data with valid values? [Select all that apply.)
A. Data Audit node
B. Distribution node
C. Filter node
D. Filler node
문제 #3
Which statement is correct interpretation of the rule, "those that use less than or equal to
4.976 of LOCAL are predicted to be inVol "?
A. This rule was accurate 88 times which was 80.7% of the time.
B. The accuracy of this cannot be determined
C. The rule applies to 88 people and the confidence is 80.7%.
D. This rule does not exist.
문제 #4
Which outlier treatment is not available in the Quality tab of the Data Audit output?
A. Coerce
B. Discard
C. Recode
D. Nullify
문제 #5
The Feature Selection node is used for what reasons? (Select all that apply)
A. Ranks the model by importance.
B. Selects the best input fields for model.
C. Screens input fields for problems such as missing data.
D. Selects the best fitting model
질문과 대답:
| 문제 #1 정답: C | 문제 #2 정답: A,C,D | 문제 #3 정답: A | 문제 #4 정답: C | 문제 #5 정답: A,C |
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