PDF版 Demo我々の全面的なSDS問題集
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DASCA SDS 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| ビジネスにおけるデータサイエンスの活用 | 20% | - 業務上の要件をデータサイエンスの課題へと翻訳する手法 - データサイエンス戦略と企業全体の方針との整合性確保 - データサイエンス施策のROIの測定と効果の明示 |
| 高度なAI技術と生成AI | 20% | - 生成AIの技術、活用事例、限界と課題 - 深層学習、ニューラルネットワーク、基盤モデル - 責任あるAIの実践、倫理的配慮、公平性、透明性、法令遵守 |
| 基礎的手法とフレームワーク | 25% | - 機械学習アルゴリズムの種類、選定基準、評価手法 - 高度な統計学、確率論、実験計画法 - データの前処理、特徴量エンジニアリング、品質保証 |
| ビッグデータ環境と拡張可能なシステム | 20% | - 分散処理フレームワークとクラウドプラットフォーム - 拡張性、処理性能、最適化手法 - データの保存、処理パイプライン、ガバナンス体制 |
| MLOpsと本番環境への展開 | 15% | - モデルのライフサイクル管理、稼働状況の監視、保守運用 - モデルのガバナンス、セキュリティ、安定稼働の確保 - DevOpsとの連携、業務の自動化、CI/CD |
DASCA Senior Data Scientist 認定 SDS 試験問題：
問題 #1
Which of the following is NOT a cluster management tool?
A. Apache Mesos
B. Apache Ambari
C. Zettaset Orchestrator
D. Apache Hadoop
問題 #2
Which of the following errors refers to the wrong negation of a true null hypothesis?
A. Logical Error
B. None of the above
C. Type II Error
D. Type I Error
E. Hypothesis Error
問題 #3
Which of the following is NOT a main data container in Python?
A. LinkedList
B. Dict
C. Lists
D. Tuples
問題 #4
What is Scrumban?
A. It is Scrum
B. It combines the principles of Scrum and Kanban into a pull-based system
C. It combines the principles of Scrum and Kanban into a push-based system
D. It is Kanban
問題 #5
IoT is built on:
A. Networks of data gathering devices
B. Both A and B
C. Cloud Computing
D. None of the above
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： D | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： B |
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