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試験コード:SDS

試験名称:Senior Data Scientist

認証ベンダー:DASCA

最近更新時間:2026-08-30

問題と解答:全87問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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SDS オンライン版

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DASCA SDS 試験概要:

認定ベンダー:DASCA
試験名:DASCA Senior Data Scientist認定
試験番号:SDS
出題数:100
関連資格:DASCA Principal Data Scientist (PDS)
DASCA Certified Data Scientist (CDS)
受験料:USD 650
合格点:65%
試験形式:シナリオベース問題, 複数選択問題, 単一選択問題
試験時間:100 分
認定の有効期間:3年
対応言語:英語
サンプル問題:DASCA SDS サンプル問題
受験方法:オンライン監督試験、または認定試験センターでの受験
前提条件:推奨: 定量分野の学士号、データサイエンスの実務経験、またはDASCA CDS認定
公式シラバスのURL:https://www.dasca.org/data-science-certifications/senior-data-scientist-sds

DASCA SDS 試験シラバストピック:

セクション比重目標
大規模機械学習25-30%- 教師あり学習
  • 1. 時系列予測
  • 2. サポートベクターマシン
  • 3. アンサンブル手法
- ディープラーニングの基礎
  • 1. 再帰型ニューラルネットワーク
  • 2. ニューラルネットワーク
  • 3. 畳み込みニューラルネットワーク
- 教師なし学習
  • 1. 異常検知
  • 2. 次元削減
  • 3. クラスタリングアルゴリズム
ビッグデータエンジニアリング15-20%- データサイエンスのためのクラウドコンピューティング
  • 1. AWS/Azure/GCP Services
  • 2. コンテナ化
  • 3. サーバーレスアーキテクチャ
- 分散コンピューティング
  • 1. Apache Spark
  • 2. Hadoop Ecosystem
  • 3. データパイプライン
データサイエンスの基礎15-20%- データサイエンス倫理
  • 1. 透明性と説明可能性
  • 2. バイアスと公平性
  • 3. プライバシーと機密保持
- データサイエンスのライフサイクル
  • 1. モデル構築と評価
  • 2. データ収集と前処理
  • 3. 展開と監視
  • 4. 課題定義
高度な統計モデリング20-25%- 回帰分析
  • 1. 一般化線形モデル
  • 2. 線形回帰とロジスティック回帰
  • 3. 正則化手法
- 統計的推論
  • 1. 信頼区間
  • 2. ベイズ法
  • 3. 仮説検定
データ可視化とコミュニケーション10-15%- ツールと技術
  • 1. Pythonの可視化ライブラリ
  • 2. Tableau/Power BI
- 可視化の原則
  • 1. データによるストーリーテリング
  • 2. ダッシュボード設計

DASCA Senior Data Scientist 認定 SDS 試験問題:

問題 #1

Which of the following is correct for Markov chain?

A. A Markov chain is a sequence of random variables X1, X2
B. A Markov chain is the state of a system at sequential points in time
C. Both B and C
D. Both A and B
E. A Markov chain is a sequence of fixed variables X1, X2


問題 #2

Exploratory analytic algorithms help the Data Science team to better:

A. All of the above
B. Understand patterns in the data
C. Understand the data content
D. Both A and B
E. Gain a high-level understanding of relationships


問題 #3

Which of the following is main Machine Learning Library in Python?

A. NumPy
B. SciPy
C. Scikit-learn
D. None of the above
E. Matplotlib


問題 #4

HDFS supports which quotas?

A. Name quotas
B. None of the above
C. Space quotas
D. Both A and B


問題 #5

Designing an algorithm to play chess is usually an example of which type of machine learning?

A. Pattern density
B. Clustering
C. Reinforcement learning
D. Supervised learning


解説:

問題 #1
正解: C
問題 #2
正解: A
問題 #3
正解: C
問題 #4
正解: D
問題 #5
正解: C

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沢井**

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Sai

SDS独学者はぜひ参考にしたい内容だなって実感しました。

泉じ**

9.8 / 10 - 705

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