IBM Data Science Professional Certificate Practice Test

147 preguntas disponibles

Gana confianza para IBM Data Science Professional Certificate. Practica los conceptos, comprende las respuestas y refuerza tus conocimientos pregunta a pregunta.

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IBM / Coursera147 preguntas de práctica
Temario verificadoVerificado con IBM / Coursera official objectivesMetadatos verificados 2026-09-02Cómo verificamos

Descripción y detalles del examen

The IBM Data Science Professional Certificate is a comprehensive, industry-recognized credential that validates proficiency in the full data science lifecycle. This certification demonstrates mastery of essential skills including data analysis, visualization, machine learning, and statistical modeling using Python, SQL, and leading data science tools. Developed by IBM experts, the program covers practical methodologies from data collection and cleaning to model deployment and communication of insights. Earning this certificate signals to employers that you possess the applied technical competencies and analytical mindset required to solve complex business problems with data. It bridges the gap between theoretical knowledge and real-world application, preparing professionals for roles such as Data Scientist, Data Analyst, and Machine Learning Specialist in diverse industries.

Preguntas de Muestra

Elige una respuesta y consulta la explicación para ver cómo funciona la práctica.

Data Wrangling, EDA, and Statistical Analysis

A city transit agency sees two columns in clinic encounter data: total_charge and charge_after_tax. Both are highly correlated and derived from each other. What issue should be considered before linear regression?

Data Wrangling, EDA, and Statistical Analysis

A date column in driver delivery events imports as text, so monthly grouping sorts April before February incorrectly. What wrangling step is needed?

Data Science Foundations and Methodology

A city transit agency wants a model built from bus arrival logs, but the sponsor has not agreed whether success means lower cost, fewer service failures, or improved equity by April 2025. In the IBM data science methodology, what should the learner settle first?

Data Wrangling, EDA, and Statistical Analysis

A learner scales all rows in claim notes and payments before splitting into train and test data, then reports excellent regression performance. What risk has been introduced?

Machine Learning and Model Evaluation

A decision tree for clinic encounter data has near-perfect training accuracy but weak test accuracy. What is the best diagnosis?

Oportunidades profesionales y salario

Salario medio: $120,230mercado de EE. UU.– Data Scientists

Fuente: BLS Occupational Employment and Wage Statistics, May 2025 -- Data Scientists (SOC 15-2051), US national. Occupation median, not a certification salary. (2025)

Data Scientists

Los rangos son cifras del mercado de EE. UU. salvo que se muestre un rango local.

Qué temas cubre este examen

Usa las ponderaciones publicadas de los dominios para planificar tu estudio. Los resultados de práctica no predicen tu puntuación en el examen de certificación.

01Python Programming and Data Acquisition

17%

02Applied Capstone and Generative AI

15%

03Data Science Foundations and Methodology

12%

04Data Visualization and Dashboards

11%

05Machine Learning and Model Evaluation

11%

06Data Wrangling, EDA, and Statistical Analysis

10%

07Databases, SQL, and Relational Data

10%

08Tools, Environments, and Collaboration

9%

09Career Readiness and Professional Practice

5%

Detalles del Examen A00-234

Código del Examen A00-234
Proveedor IBM / Coursera

Preguntas Frecuentes

¿Cuáles son los principales roles profesionales para los que me prepara esta certificación?

¿Es obligatoria la experiencia previa en programación para comenzar esta certificación?

¿En qué se diferencia este certificado de un título universitario en ciencia de datos?

¿Cuál es la importancia del proyecto Capstone?

¿La certificación expira y se requiere recertificación?