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IBM C1000-059 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	Describe the differences between traditional programming and machine learning Use data summarization and visualization techniques to find relevant insight
主題 2	Show knowledge of the benefits of cloud computing for building and deploying AI models Demonstrate knowledge of requirements for model monitoring, management and maintenance
主題 3	Demonstrate mastery preparing and cleaning unstructured text data Explain the different types of fundamental Data Science
主題 4	Demonstrate foundational knowledge of using python as a tool for building AI solutions Show knowledge of feature engineering and dimensionality reduction techniques
主題 5	Show knowledge of how to communicate technical results to business stakeholders Explain and calculate different types of matrix operations
主題 6	Identify IBM technology capabilities for building, deploying, and managing AI models Identify use cases where artificial intelligence solutions can address business opportunities
主題 7	Describe the key considerations when selecting a platform for AI model deployment Demonstrate successful application of model validation and selection methods
主題 8	Translate business opportunities into a machine learning scenario Show knowledge of data exploration techniques and data anomaly detection
主題 9	Demonstrate knowledge on open source technologies for deployment of AI solutions Demonstrate expertise cleaning data and addressing data anomalies
主題 10	Demonstrate basic understanding of natural language processing Explain the general properties of common probability distributions

參考：https://www.ibm.com/certify/exam?id=C1000-059

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