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CPMAI_v7学習指導 & CPMAI_v7科目対策

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>> CPMAI_v7学習指導 <<

CPMAI_v7試験の準備方法｜効率的なCPMAI_v7学習指導試験｜実用的なCognitive Project Management in AI CPMAI v7 - Training & Certification Exam科目対策

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PMI Cognitive Project Management in AI CPMAI v7 - Training & Certification Exam 認定 CPMAI_v7 試験問題 (Q36-Q41):

質問 # 36
You're working on a project and are working with personally identifiable information (PII). What's the best approach to take when it comes to collecting and using this data?

A. Use noise reduction techniques to reduce all forms of data noise
B. Implement a new data privacy policy
C. Store the data in a data warehouse
D. If this data is not needed, use Data anonymization techniques to remove it before feeding to models

正解：D

解説：
Under CPMAI Phase III: Data Preparation, the Data Format task includes "Data anonymization" as a core activity to remove or mask PII when it is not required for modeling, thereby protecting privacy while retaining data utility.
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質問 # 37
Senior management has tasked your group to analyze a data set to uncover insights into the data. What is the best approach to use to do this?

A. Data Governance
B. Data preparation
C. Data Mining or Data Analytics
D. Data Integration

正解：C

解説：
CPMAI defines analytics as "the use of statistical and computational methods to extract meaningful insights from data." When the goal is to discover and highlight patterns and insights within existing datasets, applying data mining or analytics techniques is the appropriate action.

質問 # 38
You are leading a project to develop a new predictive maintenance solution. Together with your project team you determine your data needs, see if you have access to the data, and then begin working on the project.
Which phase best describes the work you are performing?

A. Phase VI
B. Phase III
C. Phase IV
D. Phase II
E. Phase I
F. Phase V

正解：D

解説：
Phase II: Data Understanding is dedicated to identifying data requirements, collecting initial data, assessing data quality, and verifying that necessary datasets are accessible and fit for modeling. Determining what data you need and confirming access are the core activities of this phase .

質問 # 39
Enhancing and cleaning data is an important action during which phase of CPMAI?

A. Phase VI
B. Phase III
C. Phase II
D. Phase IV
E. Phase I
F. Phase V

正解：B

解説：
The CPMAI v7 methodology groups all data-centric preparation activities-including both data cleansing ("Clean data") and data augmentation ("Enhance & Augment data")-into Phase III: Data Preparation. In this phase, teams focus squarely on constructing the dataset to be used for modeling by performing all required cleaning, transformation, and enhancement operations.
Phase III: Data Preparation is defined in the Workbook's Table of Contents as covering Data Cleansing & Enhancement tasks ("Clean data" and "Enhance & Augment data") .
Under Phase III, the Generic Task Group: Data Cleansing & Enhancement explicitly lists "Task: Clean data" (bringing data quality to modeling-ready levels) and "Task: Enhance & Augment data" (producing derived attributes and new records) as core activities .
=========

質問 # 40
You are working on the data engineering pipeline for the AI project and you want to make sure to address the creation of pipelines to deal with model iteration. What part of the pipeline best deals with this step?

A. Data Acquisition / Ingest / Capture
B. ELT Pipeline
C. Feature Engineering
D. Retraining Pipelines

正解：D

解説：
Model iteration requires regularly updating a deployed model with new data and configuration. The CPMAI Workbook's Task: Fine-Tuning / Re-training of Pre-Trained Models prescribes defining and documenting re- training pipelines as part of the model-building lifecycle to ensure seamless iteration and ongoing performance improvements.

質問 # 41
......

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