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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
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| 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
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| 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
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| 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
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| 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
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| 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
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| 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
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