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試験コード:A00-406
試験名称:SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines
認証ベンダー:SASInstitute
最近更新時間:2026-09-22
問題と解答:全98問
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| 認定ベンダー: | SAS Institute |
|---|---|
| 試験名: | SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines |
| 試験番号: | A00-406 |
| 受験料: | 180米ドル |
| 対応言語: | English |
| 試験時間: | 90 分 |
| 出題数: | 50-55 |
| 合格点: | 62% |
| 認定の有効期間: | 5年間 |
| 試験形式: | 記述式, 多肢選択式 |
| 推奨トレーニング: | SAS Visual Data Mining and Machine Learning SAS Viya Machine Learning学習ロードマップ |
| 受験申し込み: | Pearson VUEでの受験予約 SAS認定試験の登録 |
| サンプル問題: | SASInstitute A00-406 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験、またはPearson VUE試験会場での受験 |
| 前提条件: | SAS Viya、統計学、教師あり機械学習の基礎知識を有すること。Model Studioの使用経験があることが推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://www.sas.com/en_us/certification/credentials/advanced-analytics/machine-learning-using-sas-viya.html |
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: モデルの構築 | 40-46% | - 教師あり機械学習の概念を理解する - モデルの解釈性向上ツールを使用する - 決定木およびアンサンブルモデルを構築する - ニューラルネットワークおよびSVMモデルを構築する - 回帰モデルを構築する - カスタムコードを統合する |
| トピック 2: モデルの評価と運用展開 | 24-30% | - モデルの性能を評価・比較する - 最適なモデルを選定する - モデル評価の原則を適用する - モデルを実運用環境に展開する |
| トピック 3: データソース | 30-36% | - データを調査し内容を理解する - 変数選択を行う - Model Studioでプロジェクトを作成する - データの加工と前処理を行う - 次元削減を実施する |
What is the primary purpose of model documentation in the model deployment phase?
正解:B 🗳️
What is the main advantage of using a RESTful API (Representational State Transfer) as a data source?
正解:B 🗳️
What is the significance of the "bias-variance trade-off" in machine learning?
正解:A 🗳️
What is the main purpose of feature engineering in model building?
正解:B 🗳️
Which type of model is typically used for time-series forecasting?
正解:B 🗳️
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