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Pegasystems PEGAPCDS87V1 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| 適応的分析 | 28% | - モデルの性能監視と診断 - Adaptive Decision Manager (ADM) の基礎概念 - 予測モデルの設定と調整 |
| 意思決定戦略と最適次アクションの提案 | 20% | - 意思決定戦略の設計と検証 - 意思決定の基本原則 - 調整および優先順位付けのロジック |
| AIと自然言語処理 | 12% | - 感情分析とテキスト処理 - Pega NLP の基礎知識 |
| モデルの管理と倫理的運用 | 5% | - AIガバナンスのフレームワーク - 偏りの検出と法令・規範への準拠 |
| 予測分析 | 25% | - Prediction Studio の利用方法 - モデル評価指標(AUC、リフト、確率値) - PMML形式モデルおよび外部モデルのインポートと妥当性確認 |
| Pega Process AI | 10% | - 業務処理完了予測 - 不正行為・リスク検知モデル |
Pegasystems Pega Certified Data Scientist (PCDS) 87V1 認定 PEGAPCDS87V1 試験問題:
1. An online store is interested in increasing its revenues from cross-selling and wants to predict the acceptance rate of the offers presented on their website.
A customer's propensity to accept an offer increases when___________________. .
A) the offer was rejected by similar customers
B) similar offers were accepted by the customer
C) similar offers were rejected by the customer
D) the offer was accepted by similar customers
2. You are a company with a new and unique product, and you want to offer it to the right customer.
Given the scenario, which rule type should you use?
A) Scorecard
B) Adaptive Model
C) Predictive Model
D) Decision Table
3. As a Data Scientist you want to use a predictive model to detect potential churn for a telco company .
Which three options do you have? (Choose Three)
A) Use a Google ML model
B) Import a third party PMML model
C) Use Pega machine learning to build a model
D) Create a Text extraction model
E) Create an adaptive self-learning model
4. A company wants to create a data set that includes mock-up customer add Which method is available to populate these fields?
A) Monte Carlo
B) Propensity
C) Import
D) Bayesian
5. Which data is usually not appropriate to be used as a predictor?
A) Customer name
B) Historical interaction data
C) Usage data
D) Customer zip code
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: B | 質問 # 2 正解: D | 質問 # 3 正解: B、C、D | 質問 # 4 正解: A | 質問 # 5 正解: D |

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