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PEGACPDS88V1 시험은 90분 동안 답변해야 하는 65개의 객관식 문제로 구성됩니다. 시험은 온라인으로 진행되며 전 세계 어디에서나 응시할 수 있습니다. 시험 문제는 Pega 소프트웨어에 대한 지식과 이를 실제 시나리오에 적용하는 능력을 테스트하기 위해 설계되었습니다. 시험에 합격하려면 최소 65% 이상의 점수를 얻어야 합니다.

Pegasystems PEGACPDS88V1는 Pega 데이터 과학자로 인증받기를 원하는 개인들을 위해 설계된 자격증 시험입니다. 이는 Pega의 데이터 과학 및 기계 학습 능력에 대한 지식과 기술을 시험하는 고급 수준의 시험입니다. 이 시험은 Pega의 도구와 기술을 사용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다.

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Pegasystems PEGACPDS88V1 시험은 Pega 플랫폼에서 전문성을 과시하려는 데이터 과학자를 대상으로 설계되었습니다. 이 시험은 후보자의 Pega 기반 데이터 분석 솔루션 설계, 개발 및 배포 능력을 테스트하기 위해 고안되었습니다. 이 자격증은 Pega 도구와 기술을 사용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 후보자의 능력을 증명하는 전 세계적으로 인정받는 자격증입니다.

최신 Pega PCDS PEGACPDS88V1 무료샘플문제 (Q24-Q29):

질문 # 24
U+ Telecom wants to engage in proactive retention to reduce churn. As a data scientist, you create a prediction that calculates the probability that a client is likely to cancel a subscription. What type of prediction do you create?

  • A. Case management_____
  • B. Customer Decision Hub
  • C. Text analytics

정답：B

설명：
Explanation
As a data scientist, you create a prediction that calculates the probability that a client is likely to cancel a subscription. The type of prediction you create is Customer Decision Hub.

질문 # 25
Pega Customer Decision Hub uses the P*C*V*L arbitration formula to select the next best action for each customer. Which description best describes the purpose of the formula?

  • A. To provide insight into business processes
  • B. To ensure that the customer is always given the best offer, regardless of the business objective
  • C. To balance customer needs with business objectives
  • D. To ensure that every customer receives the same action

정답：C

설명：
Explanation
Pega Customer Decision Hub uses the PCV*L arbitration formula to select the next best action for each customer. The purpose of the formula is to balance customer needs with business objectives.

질문 # 26
.Prediction Studio supports keyword-based topic detection, model-based topic detection, or a combination of both. When using a text prediction based on machine learning with keywords configured,_________________.

  • A. keywords and training data have a similar impact on the model
  • B. the Must keywords are required to detect the topic
  • C. the Not keywords function as negative features
  • D. the keywords are ignored

정답：C

설명：
Explanation
When using a text prediction based on machine learning with keywords configured, the Not keywords function as negative features, meaning that they reduce the probability of detecting the topic if they appear in the text. The Must keywords and May keywords do not have any impact on the machine learning model.
References: https://academy.pega.com/module/text-analytics/topic/configuring-keywords

질문 # 27
You are the Decisioning Consultant on an Al-powered one-to-one Customer Engagement implementation project. You are asked to design the Next-Best-Action prioritization expression that balances the customer needs with the business objectives.
What factors do you consider in the prioritization expression?

  • A. business levers
  • B. product eligibility rules
  • C. product compatibility rules
  • D. customer contact rules

정답：A

설명：
Explanation
Business levers are factors that you consider in the prioritization expression to balance the customer needs with the business objectives. They can include revenue, cost, risk, retention, satisfaction, or any other custom metric that reflects the value of an action. References:
https://academy.pega.com/module/creating-and-understanding-decision-strategies-archived/topic/using-business-

질문 # 28
The Pega Customer Decision Hub delivers Next-Best-Actions consistently through multiple channels. To which of the following channels does this apply?

  • A. Cable television
  • B. Traditional newspaper
  • C. Mobile
  • D. Billboard

정답：C

설명：
Explanation
The Pega Customer Decision Hub delivers Next-Best-Actions consistently through multiple channels. This applies to Mobile channels.

질문 # 29
……

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