Simulateur d’examen Dernière mise à jour: Jun 6, 2026

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Dernière mise à jour Jun 6, 2026 Professional Data Engineer Simulateur d’examen

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You work on a regression problem in a natural language processing domain, and you have 100M labeled exmaples in your dataset. You have randomly shuffled your data and split your dataset into train and test samples (in a 90/10 ratio). After you trained the neural network and evaluated your model on a test set, you discover that the root-mean-squared error (RMSE) of your model is twice as high on the train set as on the test set. How should you improve the performance of your model?

A Increase the share of the test sample in the train-test split. B Try to collect more data and increase the size of your dataset. C Try out regularization techniques (e.g., dropout of batch normalization) to avoid overfitting. D Increase the complexity of your model by, e.g., introducing an additional layer or increase sizing the size of vocabularies or n-grams used.

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Utilisez ce test pratique Professional Data Engineer pour évaluer votre préparation avec des questions d'entrainement originales, des choix de réponse structurés et un simulateur d'examen clair.

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Le simulateur démarre avec un échantillon gratuit, enregistre vos réponses et vous donne un parcours de révision clair pour repérer vos points faibles.