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SDS Übungsmaterialien & SDS Lernführung: Senior Data Scientist & SDS Lernguide

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DASCA Senior Data Scientist SDS Prüfungsfragen mit Lösungen (Q10-Q15):

10. Frage
JSON takes hierarchical data structures and serializes them into:

• A. Both A and B
• B. Any desired format
• C. None of the above
• D. Plain string format
• E. Plain text format

Antwort: A

Begründung:
JSON (JavaScript Object Notation) is a lightweight data-interchange format widely used for storing and exchanging structured or semi-structured data. JSON allows hierarchical (tree-like) structures, such as nested objects and arrays, to be serialized into a textual representation.
Option A (Plain text format): Correct. JSON files are stored as plain text, making them human-readable and language-independent.
Option B (Plain string format): Correct. JSON objects are transmitted as strings across networks (e.g., via APIs, RESTful services).
Option C: Incorrect. JSON does not serialize into "any format," but specifically into text/string-based formats.
Option D: Correct. Since JSON is both plain text and transmitted as string format, the right answer is both A and B.
Option E: Incorrect.
Thus, JSON serializes hierarchical data into plain text and string formats.
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Data Engineering Tools: Data Serialization Formats (JSON, XML, Avro).

11. Frage
Which of the following is NOT a cluster management tool?

• A. Apache Ambari
• B. Zettaset Orchestrator
• C. Apache Hadoop
• D. Apache Mesos

Antwort: C

Begründung:
Cluster management tools help in orchestrating and monitoring large-scale distributed computing environments.
Zettaset Orchestrator (A): Commercial tool for Hadoop cluster management.
Apache Mesos (B): A cluster manager that abstracts CPU, memory, and storage to enable fault-tolerant distributed systems.
Apache Ambari (C): An open-source tool for provisioning, managing, and monitoring Hadoop clusters.
Apache Hadoop (D): Not a cluster management tool. Hadoop is a framework for distributed storage and processing (HDFS + MapReduce), not a management tool.
Thus, the correct answer is Option D (Apache Hadoop).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Big Data Ecosystem: Hadoop Tools & Cluster Management.

12. Frage
Which of the following is TRUE for Business Metamorphosis?

• A. The Business Metamorphosis phase is where organizations integrate the insights that they captured about their customers' usage patterns, product performance behaviors, and overall market trends to transform their business models
• B. The Business Metamorphosis phase helps drive an organization's core business model through the analytic insights gathered as the organization traverses the Big Data Business Model Maturity Index
• C. All of the above
• D. Business Metamorphosis exercise can uncover Big Data requirements around decisions, analytics and data sources that can be leveraged to transform or metamorphose your organization's business model
• E. Both A and C

Antwort: C

Begründung:
Business Metamorphosis is the most advanced phase in the Big Data Business Model Maturity Index (BDBMMI), where organizations fundamentally transform their business models through analytics-driven insights.
Option A: Correct. This phase helps organizations identify big data requirements related to decisions, analytics, and sources that drive business transformation.
Option B: Correct. Organizations integrate customer usage patterns, product behaviors, and market trends into their decision-making to redesign or innovate their business model.
Option C: Correct. Business Metamorphosis ensures that the core business model evolves continuously, guided by insights derived across maturity stages.
Since all are correct, the best answer is Option E (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Business Applications of Data Science: Big Data Business Model Maturity Index.

13. Frage
Which of the following is correct about customer lifetime value (CLTV)?
i. Most organizations determine the current customer lifetime value (CLTV) based on historic sales over past
12 to 18 months
ii. The goal of the CLTV score is to help marketing and store personnel to determine the "value" of a customer

• A. Only i
• B. Only ii
• C. Both i and ii

Antwort: C

Begründung:
Customer Lifetime Value (CLTV) is a predictive metric estimating the total revenue a business can reasonably expect from a customer during their entire relationship.
Statement i: Correct. Many organizations calculate CLTV using historic transactional data, often looking at sales records over the past 12-18 months to establish baselines.
Statement ii: Correct. The primary purpose of CLTV is to help marketing, sales, and retail teams understand customer value, enabling them to allocate budgets effectively for retention, promotions, and personalized marketing.
Thus, both statements are correct # Option C (Both i and ii).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Business Applications of Data Science: CLTV Metrics and Marketing Analytics.

14. Frage
The Big Data Vision Workshop process is ideal for organizations who:

• A. Have a desire to leverage Big Data to transform their business but do not know where and how to start
• B. Both A and B
• C. All of the above
• D. Have a wealth of data that they do not know how to monetize
• E. Have a desire to leverage the Big Data Vision Workshop to identify where and how to leverage data and analytics to power their business models

Antwort: C

Begründung:
The Big Data Vision Workshop is an early-phase framework designed to help organizations shape their data- driven transformation journey. It is particularly beneficial when:
Option A: Organizations want to leverage big data but lack clarity on where to start.
Option B: Organizations already have large volumes of data but struggle to derive monetization strategies from it.
Option C: Organizations want to identify use cases where data and analytics can enhance or even redefine their business models.
Since all three statements apply, the correct answer is Option E (All of the above).
Reference:
DASCA Data Scientist Knowledge Framework (DSKF) - Business Applications of Data Science: Big Data Vision Workshop.

15. Frage
......

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