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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:2026-08-04
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 minutes |
| 出題数: | 50-55 |
| 合格点: | 62% |
| 認定の有効期間: | 5年間 |
| 試験形式: | 多肢選択式, 記述式 |
| 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 |
1. What is the primary purpose of model documentation in the model deployment phase?
A) To evaluate the model's accuracy
B) To provide information on the model's development, architecture, and usage
C) To create synthetic data
D) To assess data quality
2. What is the main advantage of using a RESTful API (Representational State Transfer) as a data source?
A) High security features
B) Simple and standardized communication
C) Real-time data processing
D) Support for complex data structures
3. What is the significance of the "bias-variance trade-off" in machine learning?
A) It represents the trade-off between underfitting and overfitting.
B) It refers to the trade-off between the number of features and the model's complexity.
C) It is not relevant in machine learning.
D) It indicates the trade-off between accuracy and precision.
4. What is the main purpose of feature engineering in model building?
A) Data visualization
B) Creating new features or transforming existing ones to improve model performance
C) Data preprocessing
D) Model evaluation
5. Which type of model is typically used for time-series forecasting?
A) Logistic Regression
B) AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA)
C) K-Means Clustering
D) Decision Trees
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: B | 質問 # 2 正解: B | 質問 # 3 正解: A | 質問 # 4 正解: B | 質問 # 5 正解: B |
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