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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
データサイエンスを通じて解決すべき課題の定義	7-9%	- ビジネス上の課題とデータサイエンスの目標を定義する - 関連するデータソース、ステークホルダー、成功基準を特定する
結果の報告と共有	4-7%	- レポートや視覚化を通じて結果を提示する - 洞察、制限事項、推奨事項をステークホルダーに伝える
パイプラインの運用化 (Operationalization)	5-8%	- 運用目的でモデルを準備し、デプロイする - データサイエンスパイプラインの自動化、監視、保守を行う
モデルの構築	19-27%	- 適切な統計モデルまたは機械学習モデルを選択し、訓練する - モデルのパラメータを調整し、モデルのパフォーマンスを比較する - 訓練用、テスト用、検証用のデータセットを準備する
データの抽出、変換、およびロード (ETL)	17-25%	- データセットのクレンジング、変換、検証、準備を行う - 関連するソースからデータを収集・統合する
モデルのテスト	4-7%	- 結果を検証し、モデルの制限事項を評価する - 適切な評価指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する
探索的データ分析 (EDA) の実行	25-36%	- パターン、異常値、欠損値、データ品質の問題を特定する - 分布、関係性、統計的特性を探索する - 記述統計およびデータ可視化の手法を適用する

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