1.
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？
2.
データ理解において、「特徴量エンジニアリング」が重要とされる理由は次のうちどれですか？
3.
データ理解の際に「正規化」を行う主な目的は何ですか？
4.
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？
5.
データセットの「次元削減」が必要とな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？
6.
欠損データが大規模に発生しているデータセットに対して最も適切な処理方法は次のうちどれですか？
7.
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？
8.
データ理解のプロセスで、「データのバイアス」を検出する主な目的として最も適切なものは次のうちどれですか？
9.
「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？
10.
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？
11.
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？
12.
データの前処理における「欠損データの処理」方法として適切なものは次のうちどれですか？
13.
データ理解のために行う「相関分析」の目的は次のうちどれですか？
14.
「時系列データ」の特徴として、分析時に特に考慮すべき事項は次のうちどれですか？
15.
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？
16.
非構造化データの典型的な例として適切なものは次のうちどれですか？
17.
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？
18.
大規模データセットに対する次元削減を行う主な目的は次のうちどれですか？
19.
非構造化データに対する主な課題として最も適切なものは次のうちどれですか？
20.
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？
21.
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？
22.
ビッグデータの分析において「分散処理」が必要とされる理由は次のうちどれですか？
23.
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？
24.
データセット内で「異常値（アウトライヤー）」を適切に処理する理由として最も適切なものは次のうちどれですか？
25.
「データの一貫性」を確認する目的として最も適切なものは次のうちどれですか？
26.
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？
