DS検定~模擬試験④~

1. 
あるデータセットの2つの変数間の関係を可視化するために最も適切なグラフは次のうちどれですか?

2. 
「ハイパーパラメータのチューニング」において「ランダムサーチ」の利点は次のうちどれですか?

3. 
ビッグデータ解析において、非常に大量のデータから有用な情報を抽出するための技術として最も適切なものは次のうちどれですか?

4. 
モデルの「過学習」とは何を指しますか?

5. 
次のうち、モデルのハイパーパラメータを調整する手法はどれですか?

6. 
時系列データの分析において、データの「自己相関」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?

7. 
分析評価のプロセスで「AUC(ROC曲線下の面積)」を使用する理由は次のうちどれですか?

8. 
データの分布を把握するために、累積度数分布(CDF)を使用する場合、その主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか?

9. 
分析評価における「F1スコア」とは何を表していますか?

10. 
クロス集計表を用いる主な目的は次のうちどれですか?

11. 
モデルの「ブラックボックス」問題とは何ですか?

12. 
データ共有の際に「分散ファイルシステム」を利用する利点は次のうちどれですか?

13. 
多クラス分類問題において、「One-vs-Rest」戦略を使用する主な理由として最も適切なものは次のうちどれですか?

14. 
ランダムフォレストはどのようにして過学習を防いでいますか?

15. 
データの説明において、偏りを防ぐために考慮すべき重要な要素は次のうちどれですか?

16. 
精度と再現率を評価する際、精度とはどのような指標を示していますか?

17. 
データ共有において、「アクセストークン」が使用される主な理由は次のうちどれですか?

18. 
テキストデータの前処理において、「ステミング(Stemming)」とはどのような処理ですか?

19. 
データの正規性を確認するために使用される統計手法として最も適切なものは次のうちどれですか?

20. 
クラウド環境において、異なるユーザー間でデータを共有する際に考慮すべき主要な課題は次のうちどれですか?

21. 
データ分析において「外れ値」の影響を軽減するための一般的な手法として最も適切なものは次のうちどれですか?

22. 
モデルのパフォーマンスを評価するためにROC曲線を使用する主な目的は何ですか?

23. 
データ共有における「Data Lake」と「Data Warehouse」の主な違いは次のうちどれですか?

24. 
Lasso回帰におけるL1正則化の主な効果はどれですか?

25. 
データ共有において、「データレイク」の設計時に最も注意すべき課題は次のうちどれですか?

26. 
データの分布が正規分布であるかどうかを視覚的に確認するために最も適切な方法は次のうちどれですか?

27. 
「主成分分析(PCA)」の主な目的は次のうちどれですか?

28. 
非対称なデータセットの中心傾向を表すために、最も適切な代表値は次のうちどれですか?

29. 
モデルを本番環境にデプロイする際に、クラウドプラットフォームを利用する主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか?

30. 
データサイエンスにおいて、モデルを活用する際に最も重要なステップの一つは何ですか?

31. 
モデルのフェアネス(公平性)を担保するために使用される評価手法はどれですか?

32. 
データの不均衡を解消するために、「オーバーサンプリング」を行う利点は次のうちどれですか?

33. 
モデルの公平性を確保するために行うべきアプローチとして最も適切なものは次のうちどれですか?

34. 
モデルの汎化性能を評価するために行う手法の一つはどれですか?

35. 
データを扱う際に重要な「分位点」とは何を意味しますか?

36. 
データを効果的に説明するために最も重要なステップは次のうちどれですか?

37. 
データの標準化と正規化の違いとして、正しい説明は次のうちどれですか?

38. 
「モデルのバイアス-バリアンストレードオフ」が示す課題は次のうちどれですか?

39. 
次のうち、データを説明する際に「ピボットテーブル」を使う主な利点は何ですか?

40. 
モデル評価において「損失関数」の役割は次のうちどれですか?

41. 
時系列データの予測結果を説明する際に、データのトレンドや季節性を強調するために最も適したグラフは次のうちどれですか?

42. 
モデルがデータの相関に基づいて誤った予測を行わないようにするためには、次のどの手法が有効ですか?

43. 
分析評価における「ベイズ最適化」の利点として最も適切なものは次のうちどれですか?

44. 
分析結果の評価において最も重要な要素は次のうちどれですか?

45. 
データ共有における「データカタログ」の主な機能は次のうちどれですか?

46. 
予測モデルを本番環境にデプロイする際、APIの利用が推奨される理由は何ですか?

47. 
データの正規性を説明するために最もよく使用されるグラフは次のうちどれですか?

48. 
以下のPythonコードを使用して、「欠損値の補完」を実行する際に、fillna() の引数として適切な値を指定することで、各列の平均値で補完するコードとして正しいものは次のうちどれですか?

import pandas as pd

data = {'col1': [1, None, 3], 'col2': [4, 5, None]}
df = pd.DataFrame(data)
# 欠損値補完
df_filled = df.fillna(_____)

49. 
データセットにおいて、目的変数が連続値である場合に使用される最も一般的なモデルは次のうちどれですか?

50. 
次のうち、「多重共線性」が回帰分析の結果に与える影響として最も適切な説明はどれですか?

51. 
勾配ブースティングのアンサンブル学習において、弱学習器とはどのような役割を果たしますか?

52. 
モデル評価において、「混同行列」が提供する情報は次のうちどれですか?

53. 
本番環境で使用されているモデルが突然精度低下を起こした場合、考えられる原因として最も適切なものは次のうちどれですか?

54. 
散布図で2つの変数間の相関を観察したところ、データがほぼ一直線に並んでいる場合、相関係数は次のうちどれに最も近い値をとると考えられますか?

55. 
モデルの評価指標として、精度(accuracy)以外にモデルの性能を評価するために適切な指標はどれですか?

56. 
データをグループごとに分類し、それぞれの傾向を説明する際に最も適切な分析手法は次のうちどれですか?

57. 
データの「異常値」を説明する際に使用する適切な手法は次のうちどれですか?

58. 
正規化の手法の一つである「最小-最大スケーリング(Min-Max Scaling)」の目的は何ですか?

59. 
「ファイル共有サービス」で一般的に使用されるプロトコルは次のうちどれですか?

60. 
回帰モデルの説明において「決定係数(R²)」が示す意味として正しいものは次のうちどれですか?

61. 
データの分布が時間とともに変わる場合、モデルのパフォーマンスを向上させるために推奨される手法はどれですか?

62. 
次のうち、「ロジスティック回帰分析」を使用する際に最も適切な場合はどれですか?

63. 
分析評価で「ヒストリカルバイアス」を検出する最適な方法として最も適切なものは次のうちどれですか?

64. 
分析評価において、「リコール(再現率)」が高いことが重要とされる場面は次のうちどれですか?

65. 
データ共有における「API」の役割として正しいものはどれですか?

66. 
データ共有において、SFTP(Secure File Transfer Protocol)が選ばれる主な理由は次のうちどれですか?

67. 
主成分分析(PCA)による次元削減の利点は次のうちどれですか?

68. 
データ共有プロセスにおいて、「データ所有権」の管理が重要な理由は次のうちどれですか?

69. 
データの標準化(Standardization)において、最も一般的に使用される手法は次のうちどれですか?

70. 
変数間の因果関係を説明するために用いられる「因果モデル」の一例として最も適切なものは次のうちどれですか?

71. 
データの季節性やトレンドを把握するために、時系列データを平滑化する手法として最も適切なものは次のうちどれですか?

72. 
時系列データのモデル化において、「自己回帰(AR)」モデルが前提とする条件として正しいものは次のうちどれですか?

73. 
モデルの性能を検証するために、データセットを訓練データとテストデータに分割する理由は何ですか?

74. 
モデルのパフォーマンスを向上させるために、次元削減が必要な場合に使用される手法はどれですか?

75. 
データ加工で、カテゴリ変数を数値データに変換する手法として正しいものはどれですか?

76. 
モデルを運用環境にデプロイする際に考慮すべき「レイテンシー」とは何ですか?

77. 
データ共有プラットフォームで「マルチテナントアーキテクチャ」が使用される理由は次のうちどれですか?

78. 
モデルのフェアネス(公平性)を評価する際に使用される指標として適切なものは次のうちどれですか?

79. 
モデルの精度を向上させるために、次のどの手法が有効ですか?

80. 
データ分析の評価指標として「R²(決定係数)」が示すものは次のうちどれですか?

81. 
モデル構築において、特徴量の「スケーリング」が必要となる理由は次のうちどれですか?

82. 
決定木モデルにおいて、各ノードに分岐する際の基準としてよく使われる指標はどれですか?

83. 
モデルの学習において、「早期終了(Early Stopping)」が適用される主な目的は次のうちどれですか?

84. 
データ加工において、特徴量の次元削減を行う主な目的は次のうちどれですか?

85. 
データを説明する際、対象者の理解を促進するために考慮すべき要素は次のうちどれですか?

86. 
ヒストグラムの役割として正しいものは次のうちどれですか?

87. 
データを説明する際、適切なグラフの軸設定に関する最も重要な注意点は次のうちどれですか?

88. 
データを説明する際に、棒グラフを選択する最も適切な状況は次のうちどれですか?

89. 
データ共有において、ファイルベースの共有よりも「データベースを介した共有」が推奨される理由は次のうちどれですか?

90. 
クラスが不均衡なデータセットにおいて、モデルのパフォーマンスを正確に評価するために推奨される指標は次のどれですか?

91. 
デプロイされたモデルの性能を定期的に監視する理由は何ですか?

92. 
データの相関関係を説明する際、散布図を使用した結果、明確な相関が見られない場合に考慮すべき最も適切な対応は次のうちどれですか?

93. 
線形回帰モデルにおける「重み」とは何を指しますか?

94. 
2つのカテゴリ変数間の関係性をデータフレームで確認したい場合、最も適切な方法は次のうちどれですか?

95. 
データの不均衡に対処するための「アンダーサンプリング」の主なデメリットは次のうちどれですか?

96. 
データ共有において、「非構造化データ」として適切な例は次のうちどれですか?

97. 
データを「説明する」ときに最も重要なポイントの1つは次のうちどれですか?

98. 
ハイパーパラメータチューニングにおいて、「グリッドサーチ」が適用される主な目的は何ですか?

99. 
相関係数が正の値を示す場合、次のうちどの関係性があると考えられますか?

100. 
データ加工において、「ワンホットエンコーディング」を適用した場合のデータの特徴として正しいものは次のうちどれですか?

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