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IBM C1000-177 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| モデルの選択・学習・評価・結果の提示 | 17% | - 結果を解釈し、関係者に知見を伝える - モデルの学習を実施し、パラメータの調整を行う - 責任あるAIの原則とバイアス低減の考え方を適用する - データを学習用・検証用・テスト用に分割する - 適切な評価指標を用いて性能を測定する - 課題に適した機械学習アルゴリズムを選ぶ |
| 開発に用いるツールと手法 | 13% | - 構造化データ・非構造化データの各形式に対応する - 適切な統計手法およびモデリング手法を選択する - Pythonおよびライブラリ(Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn)を使用する - IBM watsonx.ai、Watson Studio、Jupyter環境の操作を行う |
| ビジネス課題の評価 | 16% | - ビジネス目標をデータサイエンス・ML・AIソリューションへと落とし込む - プロジェクトの範囲と達成基準を定義する - 検証可能な仮説を設定する - 適切な分析ツールと手法を選定する |
| データの前処理と特徴量エンジニアリング | 33% | - 有用な特徴量を選択し、次元削減を行う - 特徴量の変換やスケーリングを実施する - データセットのクレンジングと正規化を行う - 複数のデータソースからデータを統合する - カテゴリ変数・数値変数のエンコーディング手法を適用する - 欠損値や不均衡データへの対処を行う |
| 探索的データ分析の実施 | 21% | - 可視化手法を用いてデータのパターンや関連性を把握する - 統計的な分布や相関関係を分析する - 記述統計や集計指標を適用する - データの品質とモデリングへの適合性を評価する - 欠損値、異常値、外れ値を検出する |



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