DS検定~模擬試験④~

1. 
「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?

2. 
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?

3. 
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?

4. 
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?

5. 
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?

6. 
「過学習(オーバーフィッティング)」を防ぐために、次のうちどの方法が適切ですか?

7. 
データの代表値の一つである「中央値」はどのようなデータの特徴を表しますか?

8. 
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?

9. 
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?

10. 
モデルのパフォーマンスがデータの品質に依存している理由として最も適切なものは次のうちどれですか?

11. 
ロジスティック回帰モデルは、どのようなタイプのデータに対して使用されますか?

12. 
データ共有プラットフォームで「データのインタープリタビリティ(相互運用性)」を確保するために必要なものは次のうちどれですか?

13. 
モデル評価において「リコール(再現率)」が低い場合に考えられる影響として最も適切なものは次のうちどれですか?

14. 
時系列データの傾向を説明する際、移動平均を用いる主な目的は次のうちどれですか?

15. 
データの散らばり具合を示す指標である「標準偏差」は、次のうちどのような意味を持ちますか?

16. 
次のうち、データを説明する際に避けるべき行動はどれですか?

17. 
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?

18. 
大規模なデータセットに対して、データのメモリ使用量を削減し、効率的に処理するための一般的な手法は次のうちどれですか?

19. 
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?

20. 
多クラス分類問題における評価指標として適切なものは次のどれですか?

21. 
線形回帰モデルにおける「重み」とは何を指しますか?

22. 
時系列データにおける「移動平均(Moving Average)」の主な目的は次のうちどれですか?

23. 
モデルの評価において、「再現率」とは何を示しますか?

24. 
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?

25. 
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?

26. 
データ分析でよく使用される「分散分析(ANOVA)」の目的は何ですか?

27. 
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?

28. 
分析評価における「F1スコア」とは何を表していますか?

29. 
「主成分分析(PCA)」の主な目的は次のうちどれですか?

30. 
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?

31. 
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?

32. 
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?

33. 
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?

34. 
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?

35. 
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?

36. 
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?

37. 
データ共有における「分散トレーシング」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか?

38. 
モデルの「ブラックボックス」問題とは何ですか?

39. 
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?

40. 
データの欠損値(Missing Data)に対して、一般的に使用される処理方法として正しいものはどれですか?

41. 
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?

42. 
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?

43. 
データが不均衡である場合にモデル評価の指標として推奨されるのは次のうちどれですか?

44. 
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?

45. 
大規模データセットにおいて、相関関係が高いとされる2つの変数が実際には因果関係を持たないことを示す概念は何ですか?

46. 
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?

47. 
「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?

48. 
回帰分析における「多重共線性」が問題となる理由として正しいものは次のうちどれですか?

49. 
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?

50. 
クロスバリデーションの主な目的は何ですか?

51. 
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?

52. 
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?

53. 
決定木モデルにおいて「枝刈り(pruning)」を行う目的は何ですか?

54. 
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?

55. 
データ共有の場面で、パブリッククラウド環境を使用する際の主なリスクは次のうちどれですか?

56. 
比較を行う際に使用するべきグラフとして最も適切なものは次のうちどれですか?

57. 
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?

58. 
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?

59. 
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?

60. 
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?

61. 
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?

62. 
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?

63. 
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?

64. 
「データガバナンス」における主な目的は次のうちどれですか?

65. 
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?

66. 
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?

67. 
「再現率」は何を示す指標ですか?

68. 
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?

69. 
データ共有における「データ共有契約」の主な目的は次のうちどれですか?

70. 
モデルの「正則化(regularization)」とは何を指しますか?

71. 
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?

72. 
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?

73. 
分析評価において「A/Bテスト」を実施する際、最も重要な前提条件は次のうちどれですか?

74. 
データのトレンドを説明する際、折れ線グラフを使用したが、季節性が不明確な場合に最も適切な対応は次のうちどれですか?

75. 
データの「信頼区間」を説明する際に重要なポイントは次のうちどれですか?

76. 
分析評価で使用される「A/Bテスト」の主な目的は次のうちどれですか?

77. 
外れ値の検出と除去において、IQR(四分位範囲)を使用する理由は次のうちどれですか?

78. 
モデルの利活用において、バイアスとバリアンスのトレードオフはどのように関連していますか?

79. 
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?

80. 
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?

81. 
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?

82. 
相関関係を持つ2つの変数間の因果関係を説明する際に避けるべきことは次のうちどれですか?

83. 
モデルの利活用において、データが定期的に追加されるシナリオで推奨される手法はどれですか?

84. 
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?

85. 
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?

86. 
カテゴリ変数を数値に変換する際に、頻度ベースのエンコーディング手法を使用する利点は次のうちどれですか?

87. 
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?

88. 
Lasso回帰におけるL1正則化の主な効果はどれですか?

89. 
データを扱う際に重要な「分位点」とは何を意味しますか?

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. 
分析評価において、モデルの「過適合(オーバーフィッティング)」を軽減するために効果的な手法は次のうちどれですか?

92. 
モデルが本番環境で意図しないバイアスを持つ可能性を最小限に抑えるためには、次のどの手法が有効ですか?

93. 
欠損値が多く存在するデータに対して、モデル化を行う前に推奨される処理方法は次のどれですか?

94. 
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?

95. 
モデルにおける「バイアス-バリアンストレードオフ」とは何を指しますか?

96. 
あるデータセットにおいて、平均値が中央値よりも大きい場合、データの分布に関して最も適切な説明は次のうちどれですか?

97. 
時系列データの分割において、「スライディングウィンドウ法」を使用する主な目的は次のうちどれですか?

98. 
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?

99. 
複数の要因が結果にどのように影響しているかを説明する際、最も適切な分析手法は次のうちどれですか?

100. 
データ加工において、非線形な特徴量をモデルに取り入れるために一般的に使用される手法は次のうちどれですか?

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