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CertNexus CertNexus Certification DSP-210

DSP-210

試験コード:DSP-210

試験名称:CertNexus Certified Data Science Practitioner

最近更新時間:2026-10-25

問題と解答:全0問

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CertNexus DSP-210 試験シラバストピック:

セクション比重目標
モデルのテスト4-7%- モデルパフォーマンスの評価
  • 1. 適切な評価指標を選択する
    • 2. 評価結果を解釈し、モデルの制限事項を特定する
      • 3. モデルのパフォーマンスと汎化性能を評価する
        探索的データ分析の実行25-36%- データ分布の探索
        • 1. 変数間の関係性と相関を調査する
          • 2. 分布と統計的特性を分析する
            - データの前処理
            • 1. 適切なエンコーディング、正規化、特徴量準備の手法を適用する
              • 2. モデリングに向けたデータの準備と変換を行う
                - 可視化を用いたデータの分析
                • 1. 適切なデータ可視化手法を選択する
                  • 2. チャート、グラフ、統計的可視化を解釈する
                    - データの検証
                    • 1. データ構造、型、分布、要約統計量を検査する
                      • 2. パターン、関係性、異常値、外れ値を特定する
                        パイプラインの運用化5-8%- データサイエンスパイプラインの最終化と実装
                        • 1. 本番パイプラインを実装し、アプリケーションにモデルを統合する
                          • 2. 運用化されたモデルとパイプラインのテスト、監視、保守を行う
                            • 3. デプロイに向けてモデルとパイプラインコンポーネントを準備する
                              データサイエンスの適用を通じて対処すべきニーズの定義7-9%- 課題の理解
                              • 1. データアクセス権限を取得し、インフォームド・コンセントを確立する
                                • 2. データプライバシー、セキュリティ、ガバナンス、規制要件を理解する
                                  • 3. プロジェクトの用語、マイルストーン、概念実証(PoC)、最小限の製品(MVP)を理解する
                                    - プロジェクトスコープの特定
                                    • 1. プロジェクトの仕様、目的、指標、KPI、およびステークホルダーの要件を特定する
                                      • 2. 必須および任意の成果物を特定する
                                        • 3. プロジェクトのタイムラインと制約事項を決定する
                                          - 問いを既知のデータサイエンスの問題に分類する
                                          • 1. 構造化データ、非構造化データ、画像、テキスト、数値データ、カテゴリカルデータを特定する
                                            • 2. 最適化、予測、回帰、分類、クラスタリングの問題を特定する
                                              • 3. 推薦システムを含む適切なモデリングアプローチを選択する
                                                発見事項の伝達4-7%- 結果の伝達
                                                • 1. 適切な可視化とレポートを使用してインサイトを伝達する
                                                  • 2. 分析結果とモデルの結果をステークホルダーにプレゼンテーションする
                                                    • 3. 技術系および非技術系両方のオーディエンスに対して、データ駆動型の推奨事項を説明する
                                                      モデルの構築19-27%- 分類モデルの開発
                                                      • 1. 分類モデルのトレーニングとチューニングを行う
                                                        • 2. 特徴量を選択し、分類アプローチを評価する
                                                          - 仮説の検証
                                                          • 1. 統計的結果と関係性を解釈する
                                                            • 2. 仮説を立て、適切な統計手法を選択する
                                                              - 回帰モデルの開発
                                                              • 1. 回帰アプローチを評価する
                                                                • 2. 回帰モデルのトレーニングとチューニングを行う
                                                                  - 機械学習の概念の特定
                                                                  • 1. 適切なアルゴリズムとモデリングアプローチを選択する
                                                                    • 2. 教師あり学習と教師なし学習を理解する
                                                                      - クラスタリングモデルの開発
                                                                      • 1. クラスタリングモデルのトレーニングとチューニングを行う
                                                                        • 2. クラスタリングアプローチを評価する
                                                                          データの抽出、変換、ロード(ETL)17-25%- データセットのマージとロード
                                                                          • 1. 共通のキーとユニーク識別子を使用して、異なるソースからのデータを結合する
                                                                            • 2. クレンジング済みデータセットのエクスポートと、可視化ツールへのデータロードを行う
                                                                              • 3. データベースやデータフレームにデータをロードする
                                                                                - データセットのクレンジング
                                                                                • 1. 欠損値(null)、重複、外れ値、不規則性、破損した値を特定して修正する
                                                                                  • 2. データ監査、系統追跡(プロベナンス)、ガバナンスプラクティスを適用する
                                                                                    • 3. 探索的分析を使用して異常を検出し、データ品質を評価する
                                                                                      • 4. データのパース、フォーマットの修正、レコードの重複排除を行う
                                                                                        • 5. データおよび機械学習におけるバイアスを特定、評価、軽減する
                                                                                          - データセットの収集
                                                                                          • 1. ファーストパーティ、セカンドパーティ、サードパーティのデータソースを特定する
                                                                                            • 2. ダミーデータ、ランダム化データ、匿名化データ、および合成データを生成する
                                                                                              • 3. データの読み取り、およびSQL・NoSQLデータベースへのクエリ実行を行う
                                                                                                • 4. クラウドストレージソリューションを使用してデータの読み書きを行う
                                                                                                  • 5. オープンソースデータの収集、APIの使用、ウェブスクレイピングを行う
                                                                                                    DSP-210 関連試験
                                                                                                    ITP-110 - Certified Internet of Things Practitioner
                                                                                                    CFR-310 - CertNexus CyberSec First Responder (CFR)
                                                                                                    DSP-110 - Certified Data Science Practitioner
                                                                                                    CET-110 - Certified Ethical Emerging Technologist
                                                                                                    CSC-210 - Cyber Secure Coder
                                                                                                    DSP-210 - CertNexus Certified Data Science Practitioner
                                                                                                    関連する認定
                                                                                                    Certified IoT Security Practitioner
                                                                                                    CyberSec First Responder (CFR)
                                                                                                    CertNexus Certification
                                                                                                    Certified AI Practitioner
                                                                                                    JapanCert問題集を選ぶ理由は何でしょうか?
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                                                                                                    CheckPoint
                                                                                                    Citrix
                                                                                                    CIW
                                                                                                    CompTIA
                                                                                                    EC-COUNCIL
                                                                                                    EXIN
                                                                                                    FileMaker
                                                                                                    IBM
                                                                                                    Juniper
                                                                                                    Lotus
                                                                                                    Lpi
                                                                                                    Network Appliance
                                                                                                    OMG
                                                                                                    Oracle
                                                                                                    PMI
                                                                                                    SNIA
                                                                                                    Symantec
                                                                                                    VMware
                                                                                                    XML Master
                                                                                                    Zend-Technologies
                                                                                                    The Open Group
                                                                                                    H3C
                                                                                                    F5
                                                                                                    3COM
                                                                                                    BEA
                                                                                                    すべてのベンダー
                                                                                                    レビュー  レビュー
                                                                                                    JapanCertおすすめします。分かりやすい言葉で解説されており、力作だと思いますので、使い込みたいと思います。

                                                                                                    Matsuyama  5 starts

                                                                                                    解釈でわかりやく内容を明示。つまづきやすいポイントをフォローしてくれてる。MC-Con-201試験用のテキストです。

                                                                                                    花清**  5 starts

                                                                                                    あまり時間をかけずに効率力学ぶのがいいと思います。回答などもあり、SC-5001冊で試験に対応できる良い本だと思います。

                                                                                                    Fujimoto  5 starts

                                                                                                    ※免責事項

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