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최신 DASCA Data Scientist SDS 무료샘플문제 (Q45-Q50):

질문 # 45
Which of the following is an SLAs specification in case of Internet Service Provider (ISP)?

정답：D

설명：
Service Level Agreements (SLAs) define performance commitments between service providers (like ISPs) and customers. Key SLA metrics include:
MTBF (Option A): Measures reliability by defining the expected average time between service failures.
MTTR (Option B): Measures availability by defining how quickly service can be restored after a failure.
TAT (Option C): Measures responsiveness in resolving customer requests or incidents.
All three are standard SLA performance specifications. Hence, the correct answer is Option D (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Data Engineering and IT Practices: SLAs and Performance Metrics.


질문 # 46
What is Scrum?

정답：C

설명：
Scrum is a framework used to implement Agile principles. Agile itself is the overarching philosophy or mindset, while Scrum is one of the most popular frameworks that apply Agile values in practice.
Option A (Correct): Scrum is indeed a subset of Agile. Agile defines the principles (from the Agile Manifesto), and Scrum provides the structure (roles, artifacts, ceremonies).
Option B: Incorrect. Agile is broader and not a subset of Scrum.
Option C: Incorrect. Scrum and Agile are not the same; Agile is the philosophy, Scrum is a methodology under Agile.
Option D: Incorrect because Option A is valid.
Thus, the correct answer is Option A: Scrum is a subset of Agile.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Agile and Scrum in Data Science Projects.


질문 # 47
What is TRUE for "rehashing"?

정답：E

설명：
Rehashing is a technique used in dynamic hash tables when the load factor (ratio of entries to bucket size) exceeds a certain threshold. It ensures efficient lookup, insertion, and deletion operations.
Option A (Correct): A larger hash table is allocated in memory to accommodate more entries.
Option B (Correct): A new hash function is typically required to map keys into the expanded table range.
Option C (Correct): All key-value pairs from the old table are re-inserted (rehashed) into the new table using the new hash function.
Since all three conditions (A, B, and C) are true, the best choice is Option E (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Programming for Data Science: Data Structures & Hashing Techniques


질문 # 48
Bernoulli random variable is a type of:

정답：C

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 # 49
Semi-structured data does NOT include:

정답：B

설명：
Semi-structured data falls between structured data (e.g., relational databases with fixed schema) and unstructured data (e.g., free text, audio, video). It typically includes irregular or flexible schema information, such as XML, JSON, email data, or log files.
Option A (Database systems): Correct, databases may hold semi-structured content (e.g., JSON or XML columns).
Option B (File systems): Correct, file-based storage (logs, JSON, Avro, CSV) often contains semi-structured data.
Option C (Scientific data): Correct, many scientific applications generate semi-structured data formats (sensor readings, genomic sequences, etc.).
Option D (Schema-full data): Correct Answer. Schema-full (strict schema-defined relational tables) represent structured data, not semi-structured.
Thus, semi-structured data does NOT include schema-full data.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Big Data Fundamentals: Data Types & Sources.


질문 # 50
......

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