DASCA SDS 試験概要:
| 認定ベンダー: | DASCA（Data Science Council of America） |
| 試験名: | Senior Data Scientist認定試験 |
| 試験番号: | SDS |
| 認定の有効期間: | 5年間 |
| 関連資格: | Principal Data Scientist（PDS™） Senior Big Data Engineer（SBDE™） Senior Big Data Analyst（SBDA™） |
| 出題数: | 85 |
| 試験形式: | 択一選択問題, 複数選択問題 |
| 対応言語: | English |
| 合格点: | 65% |
| 受験料: | USD 950 |
| 試験時間: | 100 minutes |
| 推奨トレーニング: | DataScienceSkool™ 公式学習リソース |
| 受験申し込み: | 公式登録ポータル |
| サンプル問題: | DASCA SDS サンプル問題 |
| 受験方法: | ExamStrong™プラットフォームを介した遠隔監視付きのオンライン試験。世界中で受験可能 |
| 前提条件: | 学士号取得者の場合、関連分野での実務経験4～5年、または修士号取得者の場合、データサイエンス、データ分析または関連分野での実務経験3～4年 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.dasca.org/data-science-certifications/senior-data-scientist |
DASCA SDS 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 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 |
| トピック 2: 基礎的手法とフレームワーク | 25% | - データの前処理、特徴量エンジニアリング、品質保証 - 高度な統計学、確率論、実験計画法 - 機械学習アルゴリズムの種類、選定基準、評価手法 |
| トピック 3: 高度なAI技術と生成AI | 20% | - 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 - 生成AIの技術、活用事例、限界と課題 |
| トピック 4: MLOpsと本番環境への展開 | 15% | - DevOpsとの連携、業務の自動化、CI/CD - モデルのガバナンス、セキュリティ、安定稼働の確保 - モデルのライフサイクル管理、稼働状況の監視、保守運用 |
| トピック 5: 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 - データの保存、処理パイプライン、ガバナンス体制 - 拡張性、処理性能、最適化手法 |
DASCA Senior Data Scientist 認定 SDS 試験問題：
1. Which of the following is a trend analysis component of time series decomposition?
A) Seasonal
B) Irregular
C) All of the above
D) Cyclical
E) Both A and B
2. Which of the following is a Python library for fitting Bayesian networks to real data?
A) PyMC
B) SciLib
C) MyLib
D) SCIMC
E) MCMC
3. Which of the following errors refers to the wrong negation of a true null hypothesis?
A) Type II Error
B) None of the above
C) Logical Error
D) Hypothesis Error
E) Type I Error
4. Which of the following is TRUE about Avro?
A) Avro is a data serialization framework
B) None of the above
C) Avro is based on Remote Procedure Call (RPC)
D) Both A and B
5. Which of these are open-source column-oriented databases?
A) Cassandra
B) HBase
C) Accumulo
D) All of the above
E) Both A and B
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： C | 質問 # 2 正解： A | 質問 # 3 正解： E | 質問 # 4 正解： D | 質問 # 5 正解： D |
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