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DASCA Certified Data Scientist Exam Practice Test

119 preguntas disponibles

Preparation for DASCA CDS covering data science methodology, machine learning algorithms, statistical modeling, Python/R programming, big data tools, and data visualization. Administered by DASCA. Key domains include Data Science Foundation, Deep Learning Foundation, Machine Learning Associate and Machine Learning Expert.

119 Preguntas de Práctica
1 hora 59 minutos Tiempo de Práctica
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El banco 119 Preguntas de práctica verificadas con los objetivos oficiales.
qf-import119 preguntas de prácticaTemario 1.0Banco actualizado el 2026-05-04

Preguntas de Muestra

Prueba algunas preguntas para ver cómo es el examen completo.

Advanced Data Science and Generative AI

A logistics carrier is preparing the winter 2025 dispatch redesign for 1.4 billion route events and weather joins from three providers. The case notes that weather joins are missing for rural lanes and drivers need recommendations within two minutes, and dispatch wants better ETA accuracy without destabilizing daily route planning. fleet branding is changing on the mobile app. The validation note says the holdout was collected after a policy change and before a marketing campaign; the test plan must preserve temporal order and site boundaries. the evidence sample contains 1267 records from 6 operating units. The workstream is SHAP explanations. Which explanation approach best fits a tabular gradient-boosting credit model?

Advanced Data Science and Generative AI

A steering committee at A regional hospital network is comparing options for 37 facilities and two imaging vendors. The case file notes that FHIR feeds arrive 45 minutes late twice a week and a rural site changed triage workflow, and the clinical safety board needs an auditable go/no-go decision. Ignore the side issue that an executive also asks whether the dashboard can use the corporate color palette. The latest slice shows the model card must document assumptions before approval; the service must support both batch scoring and a real-time API; the evidence sample contains 1441 records from 3 operating units. Regarding transformer sequence modeling, Why can a transformer handle long text better than a simple RNN baseline?

Big Data and Cloud Platforms

A B2B software company has a production analytics issue involving product telemetry, support cases, and renewal records. In the FY2025 renewal forecast, enterprise customers use private deployments and success teams update records late, and finance wants a forecast that sales leaders will trust for pipeline planning, but a new logo package is being released in the same quarter. Current measurements show the champion has 0.82 ROC AUC but weak calibration in a high-risk segment; privacy counsel will not approve raw-record sharing across business units; the evidence sample contains 2195 records from 11 operating units. For master data management, the committee asks: Which action best reduces customer-identity errors across systems?

Data Science Applications and Driving Business Through Analytics

After a post-release review, A B2B software company documents a concern in product telemetry, support cases, and renewal records. The review finds that enterprise customers use private deployments and success teams update records late, and finance wants a forecast that sales leaders will trust for pipeline planning. The team also hears that a new logo package is being released in the same quarter. The model evidence shows a shadow deployment shows stable throughput but a shifted score distribution; privacy counsel will not approve raw-record sharing across business units; the evidence sample contains 1499 records from 5 operating units. In this analytics adoption decision, Which leadership action most reduces the risk that a technically sound model will not be used?

Big Data and Cloud Platforms

A pharmaceutical research group is preparing the 2025 interim analysis for multi-site trial data with lab values, notes, and imaging features. The case notes that one site changed lab equipment mid-study and the endpoint committee receives delayed labels, and the sponsor asks for explainable evidence before changing enrollment strategy. one investigator also requested a different chart style. The validation note says the validation set contains delayed labels from two independent review teams; privacy counsel will not approve raw-record sharing across business units. the evidence sample contains 3355 records from 6 operating units. The workstream is vector database retrieval. Which retrieval design best reduces unsupported answers in a RAG system?

Plan de Estudio

01Data Science Foundation
02Deep Learning Foundation
03Machine Learning Associate
04Machine Learning Expert
05Model Deployment
06Python for Data Science
07SQL for Data Science
08Statistics for Data Science
09Time Series Foundation
10Visual Analytics Foundation

Detalles del Examen CDS-DASCA

Código del Examen CDS-DASCA
Proveedor qf-import

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es el perfil profesional típico requerido antes de intentar este examen?

DASCA recomienda que los candidatos tengan al menos 3-5 años de experiencia profesional en un rol intensivo en datos, como análisis de datos, inteligencia empresarial o investigación cuantitativa. Una sólida base en estadísticas, programación (Python/R) y sistemas de bases de datos es esencial. Aunque no siempre es obligatorio, se aconseja encarecidamente tener un título universitario en un campo cuantitativo (ciencias de la computación, estadísticas, ingeniería, etc.) para manejar el rigor matemático y algorítmico del examen.

¿Cómo se diferencia esta certificación de las específicas de proveedores (por ejemplo, de AWS o Microsoft)?

El DCDS es una certificación neutral ante proveedores, basada en un cuerpo de conocimiento. Se centra en principios, conceptos y técnicas fundamentales que son aplicables independientemente de la herramienta o plataforma en la nube específica. Las certificaciones de proveedores son excelentes para validar la competencia dentro de ese ecosistema específico. El DCDS valida tu experiencia central en ciencia de datos, haciéndola portátil y demostrando que tus habilidades no están atadas a una única pila tecnológica.

¿La codificación práctica es parte del examen?

El examen se centra principalmente en la comprensión conceptual, la selección de algoritmos y el diseño de soluciones a través de preguntas de opción múltiple y basadas en escenarios. No se te pedirá que escribas o depures fragmentos de código completos durante la prueba. Sin embargo, se requiere una comprensión profunda y práctica de la lógica de programación, bibliotecas (como Pandas, Scikit-learn) y la capacidad de interpretar pseudocódigo o salidas algorítmicas, lo cual se adquiere mejor a través de la práctica práctica durante tu preparación.

¿Cuánto tiempo debo planear para prepararme y cuáles son los mejores recursos?

El tiempo de preparación varía significativamente según la experiencia previa, pero un período dedicado de 3-6 meses de estudio constante (10-15 horas por semana) es un rango común. Comienza con el plan de examen y el manual oficial de DASCA. Utiliza libros de texto autorizados sobre estadísticas, aprendizaje automático (por ejemplo, Hastie, Tibshirani) y big data. Complementa esto con cursos en línea que ofrezcan proyectos prácticos. Los exámenes de práctica son cruciales para entender el formato de las preguntas e identificar brechas de conocimiento.

¿Cuál es el proceso de recertificación?

La credencial DCDS es típicamente válida por tres años. Se requiere recertificación para mantener la relevancia y el valor de la credencial. Esto generalmente implica obtener Unidades de Educación Continua (CEUs) a través de actividades profesionales como asistir a capacitaciones aprobadas, publicar investigaciones, presentar en conferencias o completar cursos avanzados relevantes. Los requisitos específicos y los umbrales de CEU se detallan en la política de recertificación de DASCA.