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 |
| 出題数: | 85 |
| 試験時間: | 100 分 |
| 認定の有効期間: | 5年間 |
| 合格点: | 65% |
| 受験料: | USD 950 |
| 対応言語: | English |
| 試験形式: | 複数選択問題, 択一選択問題 |
| 関連資格: | Principal Data Scientist（PDS™） Senior Big Data Engineer（SBDE™） Senior Big Data Analyst（SBDA™） |
| 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: MLOpsと本番環境への展開 | 15% | - モデルのガバナンス、セキュリティ、安定稼働の確保 - DevOpsとの連携、業務の自動化、CI/CD - 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 2: 基礎的手法とフレームワーク | 25% | - 機械学習アルゴリズムの種類、選定基準、評価手法 - 高度な統計学、確率論、実験計画法 - データの前処理、特徴量エンジニアリング、品質保証 |
| 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 - 生成AIの技術、活用事例、限界と課題 - 責任あるAIの実践、倫理的配慮、公平性、透明性、法令遵守 |
| トピック 4: ビジネスにおけるデータサイエンスの活用 | 20% | - データサイエンス施策のROIの測定と効果の明示 - 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 - 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 |
| 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 - 拡張性、処理性能、最適化手法 - データの保存、処理パイプライン、ガバナンス体制 |
DASCA Senior Data Scientist 認定 SDS 試験問題：
問題 #1
Bernoulli random variable is a type of:
A. Discrete random variable
B. Sometimes Discrete or sometimes Continuous random variable
C. Continuous random variable
D. Both A and B
問題 #2
Which of the following is NOT a valid section of Big Data Strategy document?
A. Business strategy
B. Business decisions
C. Key decisions
D. Key business initiatives
E. Key business entities
問題 #3
Which of the following phases is NOT a Big Data Business Model Maturity Index?
A. Business Strategy
B. Business Metamorphosis
C. Business Monitoring
D. Business Optimization
E. Data Monetization
問題 #4
Which of the following is correct?
i. LaTeX is used to publish work in a scientific journal
ii. LaTeX is a markup language that can be compiled into formatted documents iii. LaTeX is for publishing scientific papers
A. i, iii
B. i, ii, iii
C. i, ii
D. ii, iii
問題 #5
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
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： E |
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