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EMC D-DS-FN-23 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

ビッグデータのための高度な分析 - テクノロジーとツール：このセクションでは、データサイエンスの実践的なスキルを評価し、ビッグデータに関連する技術的な課題を取り上げます。MapReduce、Hadoop、Hadoopエコシステム、データベース内分析、SQLの基本、ウィンドウ関数やMADlibなどの高度なSQLテクニックといったツールとテクノロジーを紹介します。

トピック 2

データ分析ライフサイクル：このセクションでは、エントリーレベルのデータアナリストのスキルを測定し、データ分析ライフサイクルの目的とフェーズについて説明します。分析プロジェクトを成功裏に管理するために必要な、発見、データ準備、モデル計画、モデル構築の各フェーズにおける主要な活動と役割を理解することも含まれます。

トピック 3

高度な分析 - 8つの手法の理論、応用、結果の解釈：このセクションでは、エントリーレベルのデータアナリストのスキルを評価し、様々な高度な分析手法の基礎知識を網羅します。トピックには、K平均法クラスタリング、相関ルール、線形回帰とロジスティック回帰、ナイーブベイズ分類器、決定木、時系列分析、テキスト分析の理論、応用、解釈が含まれます。

トピック 4

分析プロジェクトの運用化とデータ可視化技術：このセクションでは、エントリーレベルのデータアナリストのスキルを評価し、分析結果の伝達と分析プロジェクトの運用化に関するベストプラクティスを解説します。様々な対象者に対してプロジェクトを効果的にプレゼンテーションする手法を網羅し、効果的なデータ可視化の計画と作成の重要性を強調します。

トピック 5

データの初期分析：このセクションでは、データサイエンスの実践者としてのスキルを評価し、データ分析の最初のステップに焦点を当てます。基本的なRコマンドを用いた探索方法、重要な統計指標と可視化、そしてモデル評価のための仮説検定手法について解説します。

EMC Dell Data Science Foundations 認定 D-DS-FN-23 試験問題 (Q42-Q47):

質問 # 42
You are given 10, 000, 000 user profile pages of an online dating site in XML files, and they are stored in HDFS. You are assigned to divide the users into groups based on the content of their profiles.
You have been instructed to try K-means clustering on this data. How should you proceed?

A. Run a Naive Bayes classification as a pre-processing step in HDFS.
B. Run MapReduce to transform the data, and find relevant key value pairs.
C. Partition the data by XML file size, and run K-means clustering in each partition.
D. Divide the data into sets of 1, 000 user profiles, and run K-means clustering in RHadoop iteratively.

正解：B

質問 # 43
A decision tree is being built. An internal node is being evaluated for partitioning on variables A and B.
The entropy of the internal node is 0.8. The entropy for each of the variables is as follows:
# Variable A: 0.5
# Variable B: 0.4
Which variable will be used to partition the data and what is the information gain?

A. Variable B; information gain is 0.1
B. Variable A; information gain is 0.5
C. Variable B; information gain is 0.4
D. Variable A; information gain is 0.1

正解：C

解説：
Information gain is calculated as the difference between the entropy of the node and the entropy after the split.
For Variable B, the information gain is 0.8 # 0.4 = 0.4, which is higher than the gain from Variable A (0.3).
The Variable B is selected for partitioning.

質問 # 44
What describes a true property of Logistic Regression method?

A. It works well with discrete variables that have many distinct values.
B. It works well with variables that affect the outcome in a discontinuous way.
C. It handles missing values well.
D. It is robust with redundant variables and correlated variables.

正解：D

質問 # 45
What is holdout data?

A. a subset of the provided data set selected at random and used to initially construct the model
B. a subset of the provided data set that is removed by the data scientist because it contains data errors
C. a subset of the provided data set that is removed by the data scientist because it contains outliers
D. a subset of the provided data set selected at random and used to validate the model

正解：D

質問 # 46
How does Pig's use of a schema differ from that of a traditional RDBMS?

A. Pig's schema is required for ETL
B. Pig's schema requires that the data is physically present when the schema is defined
C. Pig's schema supports a single data type
D. Pig's schema is optional

正解：D

質問 # 47
......

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