Data-Architect Practice Questions

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Aber was, wenn er es ist?

NEW QUESTION: 1


Which THREE of the following components should you be very careful with, when working inside an Apple portable? SELECT THREE
A. Ribbon cable
B. Small screw
C. Flyback transformer
D. Anode aperture
E. Plastic tab
F. Deflection coil
Answer: A,B,E
Explanation:
A portable computer's compact design results in smaller, lighter ribbon cables,connectors, tabs and latches. In addition, some components are more sensitive to ESDdamage. Also, to minimize weight, the casing on some models is made chiefly from plastic. To minimize the risk of damage during repairs, you may use a plastic pry tool, such asApple's Nylon Probe Tool, to separate plastics and to lift components.

NEW QUESTION: 2
You have a reporting database that includes a non-partitioned fact table named Fact_Sales. The table is persisted on disk.
Users report that their queries take a long time to complete. The system administrator reports that the table takes too much space in the database. You observe that there are no indexes defined on the table, and many columns have repeating values.
You need to create the most efficient index on the table, minimize disk storage and improve reporting query performance.
What should you do?
A. Create a nonclustered index on the table.
B. Create a nonclustered column store index on the table.
C. Create a clustered column store index on the table.
D. Create a clustered index on the table.
E. Create a nonclustered filtered index on the table.
F. Create a hash index on the table.
Answer: C

NEW QUESTION: 3
You are performing feature scaling by using the scikit-learn Python library for x.1 x2, and x3 features.
Original and scaled data is shown in the following image.

Use the drop-down menus to select the answer choice that answers each question based on the information presented in the graphic.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: StandardScaler
The StandardScaler assumes your data is normally distributed within each feature and will scale them such that the distribution is now centred around 0, with a standard deviation of 1.
Example:
All features are now on the same scale relative to one another.
Box 2: Min Max Scaler
Notice that the skewness of the distribution is maintained but the 3 distributions are brought into the same scale so that they overlap.
Box 3: Normalizer
References:
http://benalexkeen.com/feature-scaling-with-scikit-learn/