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Questions gratuites DA0-001 — CompTIA Data+

Téléchargez gratuitement 30 questions d'entraînement pour la certification DA0-001 proposée par CompTIA. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationDA0-001
ÉditeurCompTIA
Nombre de questions30
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauspecialty
CatégorieData
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement DA0-001. Pour accéder aux 30 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Quelle est la différence entre les données structurées et les données non structurées dans le contexte de l'analyse de données ?
  1. Les données structurées et non structurées sont identiques en termes d'analyse
  2. Structurées = format prédéfini (SQL, CSV) ; Non structurées = pas de format fixe (emails, images, vidéos)
  3. Les données non structurées ne peuvent jamais être analysées
  4. Les données structurées sont toujours stockées dans le cloud
Question 2
Qu'est-ce que la gouvernance des données et pourquoi est-elle importante dans une organisation ?
  1. La gouvernance des données est uniquement une obligation légale sans valeur opérationnelle
  2. Cadre de politiques et rôles pour gérer l'accès, l'intégrité, le cycle de vie et la conformité réglementaire des données
  3. La gouvernance des données est uniquement la responsabilité du département IT
  4. Une fois établie, la gouvernance des données ne nécessite aucune révision
Question 3
Qu'est-ce que la corrélation et en quoi diffère-t-elle de la causalité dans l'analyse de données ?
  1. La corrélation et la causalité sont synonymes en statistique
  2. Corrélation = relation entre variables ; Causalité = une variable cause l'autre ; la corrélation n'implique pas la causalité
  3. Une corrélation de 0.9 prouve toujours une relation causale
  4. La causalité peut être prouvée uniquement par des méthodes de data mining
Question 4
Qu'est-ce que la normalisation des données dans le contexte du prétraitement pour l'analyse ?
  1. La normalisation supprime les valeurs aberrantes des données
  2. Transformation des valeurs numériques pour une plage comparable (Min-Max : 0-1, Z-score : moyenne 0, écart-type 1)
  3. La normalisation et la catégorisation des données sont identiques
  4. La normalisation est uniquement nécessaire pour les données textuelles
Question 5
Qu'est-ce qu'un KPI (Key Performance Indicator) et comment est-il différent d'une métrique ordinaire ?
  1. Un KPI et une métrique sont identiques dans le contexte des données
  2. Un KPI est une mesure stratégique SMART alignée sur les objectifs métier critiques, contrairement aux métriques ordinaires
  3. Les KPI ne sont pertinents que pour les équipes de vente et marketing
  4. Un KPI est uniquement exprimé en pourcentage
Question 6
Qu'est-ce que la pseudonymisation et l'anonymisation des données dans le contexte de la protection des données personnelles ?
  1. Pseudonymisation et anonymisation sont identiques et offrent la même protection légale
  2. Pseudonymisation = réidentification possible (reste données personnelles) ; Anonymisation = suppression définitive de tout lien identifiable
  3. L'anonymisation est réversible avec les bonnes clés de chiffrement
  4. Les données pseudonymisées ne sont plus soumises au RGPD
Question 7
Qu'est-ce que le concept de "data lineage" (lignage des données) et pourquoi est-il important ?
  1. Le data lineage est le processus de suppression des données obsolètes
  2. Traçabilité complète du parcours des données de la source à la destination, incluant toutes les transformations
  3. Le data lineage s'applique uniquement aux données financières réglementées
  4. Le data lineage est une technique de visualisation de données
Question 8
Quel type de visualisation est le plus adapté pour montrer l'évolution d'une valeur numérique au fil du temps ?
  1. Graphique à secteurs (pie chart)
  2. Graphique en courbes (line chart)
  3. Diagramme de dispersion (scatter plot)
  4. Carte thermique (heat map)

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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