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CompTIA DY0-001 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

機械学習：このセクションでは、機械学習エンジニアのスキルを評価し、過学習、特徴選択、アンサンブルモデルといった機械学習の基礎概念を網羅します。教師あり学習アルゴリズム、ツリーベース手法、回帰分析手法などが含まれます。また、CNN、RNN、Transformerといったディープラーニングのフレームワークとアーキテクチャ、そして最適化手法についても解説します。さらに、教師なし学習、次元削減、クラスタリングモデルについても取り上げ、受験者が最新の分析で使用される幅広い機械学習アプリケーションと手法を理解するのに役立ちます。

トピック 2

モデリング、分析、そして成果：このセクションでは、データサイエンスコンサルタントのスキルを評価し、探索的データ分析、特徴量特定、そしてオブジェクトの挙動と関係性を解釈するための可視化技術に焦点を当てます。データ品質の問題、特徴量エンジニアリングや変換といったデータエンリッチメントの実践、そして反復処理やパフォーマンス評価といったモデル設計プロセスについても考察します。また、実験結果に基づいてモデル選択の正当性を示す能力、そして適切な可視化ツールを用いて多様なビジネスオーディエンスに効果的にインサイトを伝える能力も評価されます。

トピック 3

運用とプロセス：この試験セクションでは、AI
ML運用スペシャリストのスキルを測定し、データサイエンスワークフローにおけるデータ取り込み手法、パイプラインオーケストレーション、データクリーニング、バージョン管理の理解度を評価します。受験者は、様々なデータタイプとフォーマットに対するインフラストラクチャのニーズを理解し、クリーンコードプラクティスを管理し、ドキュメント標準に準拠することが求められます。また、このセクションでは、継続的デプロイメント、モデルパフォーマンスモニタリング、クラウド、コンテナ、エッジシステムなどの環境全体へのデプロイメントなど、DevOpsとMLOpsの概念についても考察します。

トピック 4

数学と統計：このセクションでは、データサイエンティストのスキルを測定し、仮説検定、回帰分析、確率関数など、データサイエンスで用いられる様々な統計手法の応用について学びます。また、統計分布、データ欠損の種類、確率モデルに関する理解度も評価します。受験者は、データの操作と分析に関連する基本的な線形代数と微積分の概念を理解し、ARIMAなどの時間ベースモデルと予測や因果推論に用いられる縦断的研究を比較することが求められます。

トピック 5

データサイエンスの専門応用：この試験セクションでは、シニアデータアナリストのスキルを評価し、制約付き最適化、強化学習、エッジコンピューティングといった高度なトピックを扱います。テキストのトークン化、埋め込み、感情分析、法学修士（LLM）といった自然言語処理の基礎も網羅します。さらに、物体検出やセグメンテーションといったコンピュータービジョンのタスクについても学習し、グラフ理論、異常検出、ヒューリスティックス、マルチモーダル機械学習の理解度も評価されます。これにより、データサイエンスが複数の分野やアプリケーションにまたがってどのように展開していくかが示されます。

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CompTIA DataX Certification Exam 認定 DY0-001 試験問題 (Q44-Q49):

質問 # 44
A data scientist is using the following confusion matrix to assess model performance:
Actually Fails
Actually Succeeds
Predicted to Fail
80%
20%
Predicted to Succeed
15%
85%

The model is predicting whether a delivery truck will be able to make 200 scheduled delivery stops.
Every time the model is correct, the company saves 1 hour in planning and scheduling.
Every time the model is wrong, the company loses 4 hours of delivery time.
Which of the following is the net model impact for the company?

A. 25 hours lost
B. 165 hours saved
C. 25 hours saved
D. 165 hours lost

正解：B

解説：
First, we assume 100 trucks (or 100 predictions), as the percentages are easiest to scale on a base of 100.
Using the confusion matrix:
* True Positives (Predicted Fail & Actually Fails): 80 trucks - correct # +1 hr each = +80 hrs
* False Positives (Predicted Fail & Actually Succeeds): 20 trucks - incorrect # -4 hrs each = -80 hrs
* False Negatives (Predicted Succeed & Actually Fails): 15 trucks - incorrect # -4 hrs each = -60 hrs
* True Negatives (Predicted Succeed & Actually Succeeds): 85 trucks - correct # +1 hr each = +85 hrs Now calculate net hours:
Total gain: 80 hrs (TP) + 85 hrs (TN) = +165 hrs
Total loss: 80 hrs (FP) + 60 hrs (FN) = -140 hrs
Net Impact: 165 - 140 = +25 hours saved
So the correct answer is:
B : (25 hours saved)
However, based on the table provided (which appears to be normalized as percentages), the values apply to a total of 100 predictions. Let's recalculate carefully and validate.
Breakdown:
* TP = 80% # 80 × +1 hr = +80 hrs
* FP = 20% # 20 × -4 hrs = -80 hrs
* FN = 15% # 15 × -4 hrs = -60 hrs
* TN = 85% # 85 × +1 hr = +85 hrs
Total hours = +80 + 85 - 80 - 60 = +25 hrs
Final answer: B. 25 hours saved
Official References:
* CompTIA DataX (DY0-001) Study Guide - Section 4.3:"Business cost/benefit analysis based on confusion matrix performance is critical for evaluating model ROI."

質問 # 45
The following graphic shows the results of an unsupervised, machine-learning clustering model:

k is the number of clusters, and n is the processing time required to run the model. Which of the following is the best value of k to optimize both accuracy and processing requirements?

A. 0
B. 1
C. 2
D. 3

正解：B

解説：
# The graph represents a classic "elbow curve," which is often used in clustering (e.g., k-means) to help determine the optimal number of clusters. The point where the curve starts to level off (the "elbow") reflects the best trade-off between model accuracy and processing efficiency.
In this graph, the elbow visually occurs around k = 10. Beyond that, the processing time continues to decrease, but the marginal gain in clustering quality (or drop in processing time) diminishes.
Why the other options are incorrect:
* A: k = 2 underfits the data - too few clusters.
* C & D: k = 15 or 20 provides minimal additional benefit in processing but may overcomplicate the model.
Official References:
* CompTIA DataX (DY0-001) Study Guide - Section 4.2:"The elbow method identifies the optimal number of clusters where the rate of improvement drops significantly."
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質問 # 46
A data scientist has constructed a model that meets the minimum performance requirements specified in the proposal for a prediction project. The data scientist thinks the model's accuracy should be improved, but the proposed deadline is approaching. Which of the following actions should the data scientist take first?

A. Request additional funding.
B. Continue collecting data.
C. Consult the key project stakeholder.
D. Test additional model specifications.

正解：C

解説：
# The model already meets the performance goals outlined in the project proposal. However, since the deadline is near and the data scientist is considering further improvements, the correct approach is to:
# Consult the key project stakeholder. This ensures transparency and aligns actions with stakeholder priorities
- whether to proceed with deployment or invest in further model tuning.
Why the other options are incorrect:
* A: Collecting more data requires time and may exceed project scope.
* B: Requesting funding is premature and not justified if performance goals are already met.
* D: Testing new models takes time and may delay delivery - stakeholder input is needed first.
Official References:
* CompTIA DataX (DY0-001) Study Guide - Section 5.1:"Stakeholder engagement is critical in project decision-making, especially when trade-offs exist between quality and timelines."
* CRISP-DM Framework - Evaluation Phase:"Before modifying models that meet objectives, it is essential to consult business stakeholders to align with their expectations."
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質問 # 47
A data scientist would like to model a complex phenomenon using a large data set composed of categorical, discrete, and continuous variables. After completing exploratory data analysis, the data scientist is reasonably certain that no linear relationship exists between the predictors and the target. Although the phenomenon is complex, the data scientist still wants to maintain the highest possible degree of interpretability in the final model. Which of the following algorithms best meets this objective?

A. Decision tree
B. Artificial neural network
C. Random forest
D. Multiple linear regression

正解：A

解説：
# Decision trees offer excellent interpretability while handling complex, non-linear relationships and multiple variable types (categorical, discrete, continuous). They provide easy-to-understand visualizations and logic- based rules, making them ideal when transparency and insight are priorities.
Why other options are incorrect:
* A: Neural networks are powerful but are considered "black box" models, with low interpretability.
* C: Linear regression assumes a linear relationship, which contradicts the scenario.
* D: Random forests are ensembles of trees - more accurate, but less interpretable.
Official References:
* CompTIA DataX (DY0-001) Study Guide - Section 4.2:"Decision trees are interpretable models that support non-linear, multi-type data with logical branching."
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質問 # 48
A data scientist is standardizing a large data set that contains website addresses. A specific string inside some of the web addresses needs to be extracted. Which of the following is the best method for extracting the desired string from the text data?

A. Regular expressions
B. Named-entity recognition
C. Large language model
D. Find and replace

正解：A

解説：
# Regular expressions (regex) are powerful tools for pattern matching in text. They are ideal for extracting substrings, such as domains, parameters, or specific keywords from URLs or structured text fields.
Why the other options are incorrect:
* B: NER is used to extract named entities (like names, places) - not substrings in structured text.
* C: LLMs are overkill and not efficient for simple string matching tasks.
* D: Find and replace is manual and non-scalable for large data sets.
Official References:
* CompTIA DataX (DY0-001) Official Study Guide - Section 6.3:"Regular expressions provide a flexible method to extract patterns and substrings in structured or semi-structured text."
* Data Cleaning Handbook, Chapter 3:"Regex is the most effective tool for parsing text formats like URLs, emails, or custom tags."
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質問 # 49
......

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