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Questions and Answers
Un data scientist utilise différentes approches statistiques pour analyser des données. Parmi les suivantes, laquelle est principalement utilisée pour prédire des valeurs futures basées sur des données historiques ?
Un data scientist utilise différentes approches statistiques pour analyser des données. Parmi les suivantes, laquelle est principalement utilisée pour prédire des valeurs futures basées sur des données historiques ?
- L'analyse de variance (ANOVA)
- Le test du Chi-deux
- La régression linéaire (correct)
- L'analyse en composantes principales (ACP)
Lors de la création d'un modèle de machine learning, un data scientist observe que le modèle a une performance exceptionnellement bonne sur les données d'entraînement mais une performance faible sur les données de test. Quel est le problème le plus probable et comment peut-il être atténué ?
Lors de la création d'un modèle de machine learning, un data scientist observe que le modèle a une performance exceptionnellement bonne sur les données d'entraînement mais une performance faible sur les données de test. Quel est le problème le plus probable et comment peut-il être atténué ?
- Biais élevé ; utiliser un algorithme linéaire
- Surapprentissage ; augmenter la quantité de données d'entraînement
- Variance élevée ; simplifier le modèle ou utiliser la régularisation (correct)
- Sous-apprentissage ; augmenter la complexité du modèle
Un data scientist travaille sur un projet de classification d'images et souhaite évaluer la performance de son modèle. Quelle métrique est la plus appropriée pour évaluer la capacité du modèle à correctement identifier les positifs, en minimisant les faux négatifs ?
Un data scientist travaille sur un projet de classification d'images et souhaite évaluer la performance de son modèle. Quelle métrique est la plus appropriée pour évaluer la capacité du modèle à correctement identifier les positifs, en minimisant les faux négatifs ?
- Rappel (Sensibilité) (correct)
- Précision
- Spécificité
- Exactitude (Accuracy)
Un data scientist doit choisir un algorithme de clustering pour segmenter une base de données clients. Il ne connaît pas le nombre de clusters à priori et souhaite un algorithme qui fonctionne bien avec des clusters de formes irrégulières. Lequel des algorithmes suivants serait le plus approprié ?
Un data scientist doit choisir un algorithme de clustering pour segmenter une base de données clients. Il ne connaît pas le nombre de clusters à priori et souhaite un algorithme qui fonctionne bien avec des clusters de formes irrégulières. Lequel des algorithmes suivants serait le plus approprié ?
Un data scientist explore un ensemble de données et souhaite réduire le nombre de variables pour simplifier le modèle sans perdre trop d'informations. Laquelle des techniques suivantes est la plus appropriée pour réduire la dimensionnalité tout en préservant la variance des données ?
Un data scientist explore un ensemble de données et souhaite réduire le nombre de variables pour simplifier le modèle sans perdre trop d'informations. Laquelle des techniques suivantes est la plus appropriée pour réduire la dimensionnalité tout en préservant la variance des données ?
Quelle est la principale différence entre un audit interne et un audit externe du contrôle interne d'une organisation?
Quelle est la principale différence entre un audit interne et un audit externe du contrôle interne d'une organisation?
Dans le contexte du contrôle interne, quel est le rôle du conseil d'administration?
Dans le contexte du contrôle interne, quel est le rôle du conseil d'administration?
Parmi les affirmations suivantes, laquelle décrit le mieux l'importance de la séparation des tâches dans un système de contrôle interne efficace?
Parmi les affirmations suivantes, laquelle décrit le mieux l'importance de la séparation des tâches dans un système de contrôle interne efficace?
Quelle est la principale limitation des contrôles internes, même lorsqu'ils sont bien conçus et mis en œuvre?
Quelle est la principale limitation des contrôles internes, même lorsqu'ils sont bien conçus et mis en œuvre?
Comment l'évaluation des risques influence-t-elle la conception et la mise en œuvre du contrôle interne?
Comment l'évaluation des risques influence-t-elle la conception et la mise en œuvre du contrôle interne?
Flashcards
Qu'est-ce que l'évaluation des risques?
Qu'est-ce que l'évaluation des risques?
C'est l'évaluation systématique des risques pour identifier les dangers et estimer leur probabilité et leur gravité.
Qu'est-ce qu'un danger?
Qu'est-ce qu'un danger?
Un danger est une source ou une situation qui a le potentiel de causer des dommages, des blessures ou des problèmes de santé.
Qu'est-ce que l'élimination des dangers?
Qu'est-ce que l'élimination des dangers?
C'est la méthode de contrôle des risques qui consiste à éliminer complètement le danger.
Qu'est-ce que le contrôle des risques?
Qu'est-ce que le contrôle des risques?
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Qu'est-ce qu'une évaluation des risques?
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