DS検定～模擬試験③～ 2024年12月7日 ailearn 1. データ分析において「因果関係」と「相関関係」の違いとして正しいものは次のうちどれですか？ 因果関係は、2つの変数が無関係であることを示す 相関関係は、2つの変数が同時に変動するが、因果関係は1つの変数がもう1つに影響を与えることを意味する 相関関係は、常に因果関係を意味する 因果関係と相関関係は同義である None 2. データの分布が正規分布に従っているかどうかを検証する手法は次のうちどれですか？ t検定 カイ二乗検定 シャピロ・ウィルク検定 分散分析 None 3. AI技術が進化する中で、プライバシー保護に対する最新の対応策として注目されている技術は次のうちどれですか？ 中央集権的なデータ管理 データの分散処理やフェデレーテッドラーニングの導入 データの完全な公開 データの一元的な収集 None 4. データ理解のプロセスにおいて最初に行うべきステップは次のうちどれですか？ データの収集 データの前処理 データの定義と目標の設定 データの分析 None 5. アプローチ設計における「フェーズゲート法」とは何ですか？ プロジェクトの各フェーズごとに進行状況を評価し、次のフェーズに進むかどうかを判断する手法 各フェーズでチームの成果を報告する手法 プロジェクト全体を一度に評価し、終了するタイミングを決定する手法 各フェーズごとに異なる解決策を適用する手法 None 6. アプローチ設計において「バックキャスティング」を使用する目的は何ですか？ 未来の目標を達成するために、現在の状況から逆算して具体的なアクションを設定するため 現在の課題を分析し、将来的なシナリオを描くため データを基に未来の予測を行い、計画を立てるため プロジェクトのリソースを最適に配分するため None 7. データの種類を理解する上で、次のうち「構造化データ」とはどのようなものを指しますか？ 一定の形式で組織化されたデータ 画像や動画などの形式を持たないデータ センサーデータなどのリアルタイム情報 データ収集の途中で不完全なデータ None 8. データ蓄積において、データウェアハウスの主な利用目的は何ですか？ データを短期間だけ保存すること データをリアルタイムで処理すること データを圧縮して保存すること 大量のデータを分析するためにデータを集約すること None 9. データ可視化において、変数の密度分布を滑らかに表現するために使用される手法はどれですか？ ヒストグラム KDE（カーネル密度推定） 散布図 箱ひげ図 None 10. 次元削減後のデータを可視化するために、UMAPの利点は何ですか？ 高次元データの構造を保持しやすい 可視化が容易なため、データの理解が進む 計算が早く、大規模データにも適応できる 全てが利点 None 11. AIを活用した「顧客リテンション分析」の主な目的は次のうちどれですか？ 顧客の離脱を予測し、離脱を防止するための施策を講じる 新規顧客を獲得する すべての顧客に同じ対応をする 顧客データを削除する None 12. 円グラフを使用する際の一般的な注意点はどれですか？ 変数の分布が正規分布であること データの比率が小さい場合には適さない 多次元データに対して適している データの順序を表す必要がある None 13. 最新のAI技術「ディープフェイク」がもたらす社会的なリスクとして最も適切なものは次のうちどれですか？ AIの導入が遅れる データの削除 動画の圧縮 動画や音声の不正な生成による情報操作や詐欺の増加 None 14. 最新のAI動向において、「フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）」が注目される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データのプライバシーを保ちながら分散型学習を実現する能力 大規模データセットを中央サーバーで一括処理する能力 学習モデルのサイズを削減し計算コストを下げる能力 データの重複を防ぐ能力 None 15. カテゴリカルデータをエンコードする際、One-hotエンコーディングを使用する理由は何ですか？ カテゴリ間に序列がある場合のエンコードが容易であるため カテゴリカルデータが数値データとして扱われるようになるため カテゴリカルデータ間に意味のない序列が生じるのを防ぐため カテゴリカルデータの次元が増加しないため None 16. 小売業界でAIを活用した「パーソナライズ広告配信」が注目されています。このシステムが特に効果を発揮する状況として最も適切なものは次のうちどれですか？ 顧客の好みに基づいた広告をリアルタイムで配信する場合 顧客の購入履歴が乏しい場合 全顧客に同じ広告を一斉配信する場合 広告費を大幅に削減したい場合 None 17. AIが医療現場で活用される例として最も適切なものは次のうちどれですか？ 手術を全自動で行う 診断支援システムとして活用し、画像診断の精度を向上させる 医師の役割をすべて代替する 患者のコミュニケーションを代行する None 18. AIを活用した「物流最適化システム」において、AIが主に分析対象とするデータとして最も重要なものは次のうちどれですか？ 商品のデザイン情報 倉庫内の従業員のシフト表 販売促進キャンペーンの予算 配送ルート、交通状況、天候情報 None 19. 農業分野におけるAIの利活用として最も効果的なものは次のうちどれですか？ 農作物の種類をAIが決定する AIを利用して農作物の成長を監視し、収穫時期を最適化する 農業のすべての作業をAIに任せる 気象予測を無視して作業を進める None 20. 欠損データを補完するための「多重代入法（Multiple Imputation）」の主な利点として正しいものは次のうちどれですか？ 欠損値を平均値で簡単に補完できる。 欠損データの影響を無視するモデルを作成できる。 欠損データに関する不確実性を考慮できる。 欠損データの除外を容易にする。 None 21. テキストデータの「トークン化」が重要視される理由は次のうちどれですか？ データの分布を確認するため 非構造化データを完全に削除するため 生データを構造化し、機械学習モデルで扱いやすくするため データを視覚化するため None 22. データセット全体の傾向を一目で把握するために最適な可視化手法は次のどれですか？ 散布図 棒グラフ 箱ひげ図 ヒートマップ None 23. 地理情報データを可視化する際、特定の値の濃淡を色で表現する手法は次のうちどれですか？ カートグラム ヒートマップ 散布図 チョロプレス図（Choropleth Map） None 24. 「外れ値（アウトライヤー）」を理解する際に重要な点は次のうちどれですか？ 他のデータから大きく離れた値が、全体の傾向を歪める可能性があるため 外れ値は常に無視すべきものであるため 外れ値を取り除くことで、分析結果が必ず正確になるため 外れ値は分析に関係しないため None 25. 最新のAI技術である「ニューラルネットワーク圧縮」の利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの精度を向上させるが、メモリ使用量が増加する データの圧縮を無視する モデルのサイズを小さくし、メモリ使用量と推論速度を最適化する モデルの学習速度が低下する None 26. 「強化学習」が活用される最新の分野として最も適切なものは次のうちどれですか？ 自動化されたゲームのプレイ 音声データのリアルタイム解析 データの前処理 テキスト生成 None 27. カテゴリカルデータを機械学習モデルに使用するための一般的な手法はどれですか？ 平均値で補完する 標準化する One-hotエンコーディングを使用する 中央値で補完する None 28. 分散データベースのレプリケーション方式の一つである「マスタースレーブレプリケーション」の特徴は何ですか？ 全てのサーバーが同時に書き込みと読み込みを行う データがリアルタイムで同期される データベースのスケーリングが不可能である マスターサーバーが書き込みを担当し、スレーブサーバーが読み込みを担当する None 29. 高次元データを可視化するための次元削減手法として「t-SNE」を使用する場合の注意点は次のうちどれですか？ t-SNEは計算速度が非常に速いため、大規模データにも適している。 t-SNEは教師あり学習にのみ使用可能である。 t-SNEはカテゴリカルデータのみに適用可能である。 t-SNEは局所的な構造を重視するため、大域的な構造を把握しづらい。 None 30. 「Explainable AI（XAI）」の最新動向に関する利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIの決定プロセスを透明化し、結果の説明が可能になる AIの精度を低下させる AIの結果をブラックボックス化する AIの学習速度を遅くする None 31. ヒストグラムと箱ひげ図（ボックスプロット）の違いとして正しいものは次のうちどれですか？ ヒストグラムは分布の形状を、箱ひげ図は分散や異常値を示す。 ヒストグラムはカテゴリデータ、箱ひげ図は数値データに使用する。 箱ひげ図は分布の形状を示し、ヒストグラムは平均値を強調する。 ヒストグラムと箱ひげ図は同じ目的で使用される。 None 32. アプローチ設計において「データ駆動型の意思決定」が重視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データを基にリスクを最小限に抑えるため 主観的な判断を避け、客観的なデータに基づいて解決策を選択するため データを活用して迅速な意思決定を行うため すべてのステークホルダーの意見を反映させるため None 33. 大規模な欠損値を含むデータセットに対して、単純な平均補完では不十分な場合に推奨される手法は何ですか？ k-近傍補完 (k-NN Imputation) 平均補完 欠損データの削除 モード補完 None 34. アプローチ設計における最初のステップとして適切なものは次のうちどれですか？ 課題の明確化 データ収集の開始 解決策の実施 成果の評価 None 35. アプローチ設計における「アジャイル手法」の特徴として正しいものは次のうちどれですか？ 事前に詳細な計画を立て、変更を最小限に抑える プロジェクトの全体像を一度に完了させる 柔軟に対応し、短期間で反復的に成果を出すことができる 固定されたスケジュールで一貫して進行する None 36. データベースのシャーディング（Sharding）において、データのパーティショニングを行う主な理由は次のうちどれですか？ データ量が増加した際に、システムのスケーラビリティを確保するため データのセキュリティを強化するため データの保存コストを削減するため データを複数のバックアップサーバーに保存するため None 37. データ理解において、「データの分布」を確認する理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの傾向や偏りを把握するため データの欠損箇所を確認するため データの統合方法を検討するため データの収集元を特定するため None 38. AIを活用した「ゼロショット学習」の最新動向について最も適切な説明は次のうちどれですか？ 新しいデータセットを用いてモデルを再訓練する手法 複数のデータセットを用いて同時に学習を行う手法 新しいクラスのデータが与えられたとき、訓練されていないデータでも予測できるモデル データの可視化に特化した学習手法 None 39. データ可視化の際、外れ値が多いデータセットで正確な可視化を行うために適した手法はどれですか？ 箱ひげ図 散布図 ヒストグラム 折れ線グラフ None 40. 大規模データセットのサンプリングを行う際に、サンプリングバイアスを防ぐために重要な手法はどれですか？ 系統抽出 ランダムフォレストを使用する クロスバリデーション 無作為抽出 None 41. 高次元データのクラスタリング結果を2次元で可視化するために推奨される手法はどれですか？ 箱ひげ図 散布図 t-SNE ヒートマップ None 42. AIが金融業界で行う「不正検知システム」の特徴として正しいものは次のうちどれですか？ 不正取引を手動で確認する 顧客のデータを削除する 全ての取引を同一基準で扱う 顧客の取引データをリアルタイムで分析し、異常なパターンを検出する None 43. 金融業界でAIが活用されている分野として最も一般的なものは次のうちどれですか？ 融資判断とリスク管理 預金の管理 現金の流通 支店の設計 None 44. 散布図において、データポイントが過剰に重なり合う場合、それを解消するための一般的な手法は次のうちどれですか？ データの正規化 ヒートマップを使用する 点をランダムにずらす（ジッターリング） データをカテゴリに変換する None 45. データ蓄積において「データウェアハウス」と「データレイク」の主な違いとして正しいものは次のうちどれですか？ データウェアハウスはスキーマを事前に定義する必要があるが、データレイクはスキーマが不要である。 データウェアハウスは非構造化データに特化しているが、データレイクは構造化データに特化している。 データウェアハウスはクラウド環境でしか使用できないが、データレイクはオンプレミス環境でしか使用できない。 データウェアハウスは主にデータ保存に使用されるが、データレイクはデータ分析専用である。 None 46. データ蓄積における「キャッシング」の主な目的は次のうちどれですか？ 頻繁にアクセスされるデータを一時的に高速メモリに保存して、応答時間を短縮する データを圧縮して保存することで、ストレージの使用量を減らす データのバックアップを取るためのメカニズム データを暗号化して保存すること None 47. 生成AIを活用した「フェイクニュース検出システム」の主な課題として最も適切なものは次のうちどれですか？ 検出精度の向上によるコスト増加 システムの運用におけるサイバー攻撃のリスク増加 AIが誤って正確な情報をフェイクニュースと判断する可能性 検出システムが大規模データを処理できない None 48. アプローチ設計における「バックキャスティング」とはどのような方法を指しますか？ 現在の状況を分析して未来を予測する方法 未来の目標から逆算して現在取るべき行動を決定する方法 過去のデータを基に分析を行う方法 現在の制約条件を優先して設計を行う方法 None 49. AIの活用が進む医療分野での最新技術として最も関連が深いものは次のうちどれですか？ 遺伝子編集 画像診断におけるAI支援 生体組織の生成 手術ロボットの完全自動化 None 50. アプローチ設計において「ファシリテーション」の役割は何ですか？ データの収集と分析を管理する 解決策を評価し、フィードバックを提供する チームのコミュニケーションを円滑にし、効果的な意思決定をサポートする プロジェクトの予算を管理する None 51. アプローチ設計において「パイロットプロジェクト」を実施する主な目的は何ですか？ 完全な実装前にすべてのデータを収集するため プロジェクトの全体像を短期間で完成させるため プロジェクトのコストを最小限に抑えるため 小規模で解決策をテストし、その有効性を確認するため None 52. AI倫理において「AIバイアスの除去」が重視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIが複雑なデータを処理できるようにするため AIシステムが特定の属性に不公平な判断をしないようにするため AIの計算速度を向上させるため AIモデルのサイズを小さくするため None 53. アプローチ設計において「データ駆動型の意思決定」が最も重要になる状況として適切なものは次のうちどれですか？ データが少なく、意思決定に経験が優先される場合 データの品質が低い場合 データが豊富で、意思決定が複数の利害関係者に影響を与える場合 短期間で感覚的な意思決定が必要な場合 None 54. データサイエンスにおける「転移学習（Transfer Learning）」の最新動向として、最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルをゼロから学習させる手法 全てのデータを破棄する手法 データ前処理を無視する手法 既存のモデルの知識を利用して、新しいタスクに応用する手法 None 55. データ蓄積において、データの冗長性を減らし、効率的に保存するために使用される技術は何ですか？ 正規化 非正規化 分割統治 シャーディング None 56. データの標準化を行う際、標準偏差が0に近い場合、次のうちどの問題が発生しますか？ 外れ値が検出されない データがスケーリングされない 分散がゼロとなり、標準化できない 平均値が歪む None 57. 農業分野でAIが導入され、収穫量の予測を行う場合、AIモデルの精度を向上させるために最も重要なデータは次のうちどれですか？ 農作物の販売価格 農機具の種類と台数 地域の人口密度 土壌の成分、気象データ、過去の収穫データ None 58. 散布図は主にどのようなデータの可視化に使用されますか？ カテゴリカルデータの分布 2つの連続変数間の関係 時系列データの変動 データの中心傾向 None 59. AIがエネルギー管理システムで活用される場合の主な利点は次のうちどれですか？ エネルギー供給と消費を最適化し、コストを削減する エネルギー供給を停止する エネルギーの消費量を増加させる エネルギーの管理に人手を増やす None 60. データのクレンジングを行う際に考慮すべき要素として最も適切なものは次のうちどれですか？ データを全て再収集すること データの正規化を優先すること データの一部を削除すること データの一貫性、重複、欠損を修正し、分析に適した状態に整えること None 61. アプローチ設計において、「リスク管理」の主な目的は何ですか？ 予測されるリスクを特定し、事前に対策を講じることで影響を最小限に抑える プロジェクトの完了後にリスクを評価するため リスクが発生した際に即座に解決策を実行するため リスクを完全に排除し、失敗を防ぐため None 62. 大規模データセットのサンプリングを行う際の注意点として最も重要なものは次のうちどれですか？ サンプルが全体のデータを代表するものであること サンプルがランダムに選ばれていること サンプルが欠損データを含まないこと サンプルが少ない方が効率的な分析ができること None 63. 非構造化データを効率的に処理するために使用される技術として最も適切なものは次のうちどれですか？ 正規化 相関分析 主成分分析（PCA） 自然言語処理（NLP） None 64. 時系列データのトレンドや季節性を視覚化するために最も適したグラフは次のどれですか？ 散布図 棒グラフ 折れ線グラフ 箱ひげ図 None 65. 欠損データの割合を視覚化するために最も適した手法はどれですか？ ヒートマップ 散布図 円グラフ ヒストグラム None 66. 「CAP定理」において、ネットワーク分断耐性を維持しつつ可用性を優先するシステムの課題として最も適切なものは次のうちどれですか？ トランザクション処理の速度が低下すること。 データベースが分断されると操作が停止すること。 データの一時的な不整合が発生すること。 データが大量に保存できなくなること。 None 67. 「エッジAI」の最新技術に関する利点として正しいものは次のうちどれですか？ データ処理をクラウドで行い、低遅延で結果を得る データ処理をデバイス自体で行い、リアルタイムで応答が可能 データの保存ができない データ処理に時間がかかる None 68. スマートシティの実現において、AIが果たす役割として最も重要なものは次のうちどれですか？ 都市計画を完全に自動化する 全ての市民サービスをAIに置き換える 都市内のすべてのビルを自動的に設計する 交通管理やエネルギー消費の最適化など、都市運営を効率化する None 69. データ理解の過程で「バイアス」を検出することが重要な理由は次のうちどれですか？ 分析結果が偏り、不正確な結論を導くリスクがあるため データが不足している可能性があるため データをランダムに選ぶことで、正確な分析ができるため データの欠損を埋めるため None 70. データの分布を視覚化するために最も適したグラフは次のうちどれですか？ ヒストグラム 棒グラフ 散布図 箱ひげ図 None 71. AIを活用した交通管理システムにおいて、最も一般的な目的は次のうちどれですか？ 交通事故のデータを削除する 信号の故障を予測する 渋滞の予測とリアルタイム交通制御 車両の登録情報を一括管理する None 72. 最新のAI倫理に関する議論で注目されている課題は次のうちどれですか？ AIによるバイアスや公平性の問題 AIがすべての仕事を自動化すること AIの使用を完全に禁止すること AIによるデータ削除 None 73. 最近注目されている生成AI技術に関連し、企業が「テキスト生成AI」を活用する際の主な目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの保存容量を削減する カスタマーサポートやコンテンツ作成を効率化する AIモデルの透明性を向上させる データ分析の速度を向上させる None 74. 変数間の相関関係を視覚化するためのペアプロットは、どのようなデータに適していますか？ カテゴリカルデータ 時系列データ 数値データ テキストデータ None 75. 小売業界でのAI活用の典型的な用途は次のうちどれですか？ 店舗の設計をAIが行う 顧客の購買データを基にしたパーソナライズドレコメンデーションの提供 顧客が購入する商品をランダムに決定する 価格設定を自動化することなく固定する None 76. データ理解の際に「正規化」を行う主な目的は何ですか？ 欠損値を補完するため データの異常値を排除するため データの精度を高めるため データのスケールを統一し、比較しやすくするため None 77. カテゴリカルデータが高次元になる問題（次元の呪い）に対処するために推奨される手法はどれですか？ PCAを使用して次元削減を行う One-hotエンコーディングを使用する ラベルエンコーディングを使用する 特徴選択を行う None 78. カテゴリカル変数と数値変数の関係を視覚化する際に適したグラフはどれですか？ ヒストグラム 散布図 ペアプロット 箱ひげ図 None 79. データの欠損が「MCAR」（Missing Completely at Random）である場合、どのような仮定が成り立ちますか？ 欠損データは他の観測データと無関係に発生している 欠損データは特定の変数の値に依存して発生している 欠損データは外れ値によって発生している 欠損データは観測データ全体の分布に依存している None 80. オブジェクトストレージとブロックストレージの主な違いは次のうちどれですか？ ブロックストレージは分散環境でしか使用できない オブジェクトストレージはメタデータを持ち、ブロックストレージは持たない オブジェクトストレージはSQLクエリをサポートする ブロックストレージはスケーラビリティに優れている None 81. データ分析における「エンコーディング」とは、どのようなプロセスを指しますか？ カテゴリデータを数値データに変換するプロセス データの欠損を補完するプロセス 時系列データを分析するためのプロセス データのクレンジングを行うプロセス None 82. AIを活用した「物流最適化システム」が導入されている企業の主な利点として正しいものは次のうちどれですか？ 配送ルートの最適化によりコストを削減し、配送効率を向上させる 倉庫の管理をAIに任せる AIが荷物を自動的に運ぶ 在庫の削減 None 83. データベースのシャーディング（Sharding）において、データの一貫性を保つための主な課題は次のうちどれですか？ データの物理的な保存場所を変更すること シャード間でデータの同期を保つこと データを圧縮して保存すること データベースのバックアップを行うこと None 84. データベースにおける「インデックス」の主な目的は何ですか？ データの保存容量を削減する データの検索を高速化する データのバックアップを取る データを圧縮する None 85. ヘルスケア分野でAIが導入されている例として、患者モニタリングシステムの主な目的は次のうちどれですか？ 医療記録の自動削除 患者のバイタルサインをリアルタイムで監視し、異常を検知する 薬剤の価格を一括管理する 病院のスタッフスケジュールを最適化する None 86. アプローチ設計において、パイロットプロジェクトを実施する際の主要な成功要因として最も適切なものは次のうちどれですか？ パイロットプロジェクトで利用するデータ量を最小化すること パイロットプロジェクトを終了後すぐに本番導入すること パイロットプロジェクトの失敗を避けるためにリスクを完全に排除すること パイロットプロジェクトの結果を実際の運用環境に適用できること None 87. データの分散を最大限に保ちながら次元削減を行う手法は次のうちどれですか？ t-SNE 階層的クラスタリング ランダムフォレスト 主成分分析 (PCA) None 88. アプローチ設計における「ベストプラクティス」の活用の主な利点は何ですか？ 既存のアプローチをそのまま模倣することができる 迅速に解決策を実施できる 革新的なアイデアを生み出すことができる 過去の成功例を基に、リスクを最小限に抑えた設計ができる None 89. AIを活用した農業の最新技術として、農作物の生育状況をリアルタイムでモニタリングするシステムが注目されています。この技術が最も貢献する分野は次のうちどれですか？ 労働力の削減 農地の拡大 水資源の保護 農産物の輸出拡大 None 90. 製造業でAIを活用した「予知保全システム」の主な目的は次のうちどれですか？ 機械の修理コストを完全にゼロにする 機械の故障を未然に防ぎ、稼働率を向上させる 工場の電力使用量を削減する 従業員の配置計画を最適化する None 91. 分散ファイルシステムにおいて、「HDFS」がデータの冗長性を確保するために使用する技術は次のうちどれですか？ データの暗号化 レプリケーション シャーディング キャッシング None 92. 欠損値がMCAR（Missing Completely at Random）ではなくMAR（Missing at Random）の場合に推奨される欠損値処理方法は次のうちどれですか？ 欠損値を無視して分析を続ける。 欠損値を平均値で補完する。 欠損値の補完に予測モデルを使用する。 欠損データを全て削除する。 None 93. 外れ値が多く含まれるデータセットを扱う際、最も適切な手法は次のうちどれですか？ 外れ値を全て削除する 外れ値を中央値で補完する 外れ値に対してロバストな手法を使用する 外れ値を全て0にする None 94. 時系列データの特性として、次のうち正しいものはどれですか？ データが一貫して変動しない データがランダムに取得される データが構造化されていない 時間に沿った順序が重要である None 95. 複数の解決策を比較するために「コストベネフィット分析」を使用する際、考慮すべき要素として適切なものは次のうちどれですか？ 各解決策のコストと、それに伴う利益や効果 各解決策にかかる時間とリスク 各解決策に必要なリソースと技術的難易度 各解決策の影響範囲と利益率 None 96. データの標準化と正規化の違いとして正しいものはどれですか？ 標準化はデータの分布を均一化し、正規化はデータを特定の範囲にスケーリングする 標準化は欠損値を補完し、正規化は外れ値を除外する 標準化はデータを整数に変換し、正規化は分散を一定にする 標準化と正規化は同じ意味で使用される None 97. アプローチ設計において「リスク軽減策」として「リスク共有」が選択される状況として最も適切なものは次のうちどれですか？ 特定のリスクが他のステークホルダーと共有可能な場合 プロジェクトリーダーが全てのリスクを管理できる場合 リスクが重大であり、プロジェクトを中止する必要がある場合 リスクが発生しても影響が軽微である場合 None 98. 複雑なプロジェクトにおける「クリティカルパス分析」の目的は次のうちどれですか？ プロジェクト全体の進行において、遅延が最も影響を与えるタスクを特定するため プロジェクト全体のタスクを短縮するため すべてのタスクを同時に完了させるため コストを最小限に抑えるため None 99. データサイエンスの最新技術として「自動機械学習（AutoML）」の目的は次のうちどれですか？ 機械学習モデルの構築プロセスを自動化し、専門知識がなくても高性能なモデルを作成できるようにする データの収集を自動化する データの前処理を行う モデルの評価を手動で行う None 100. NoSQLデータベースの特徴として正しいものはどれですか？ トランザクションのサポートが強力である 関係データベースの一種である スキーマが柔軟である クエリはSQLで書く必要がある None Time's up
