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IBM C1000-144問題集
最近更新時間：2026-09-29
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IBM C1000-144 試験概要:
| 認定ベンダー: | IBM |
|---|---|
| 試験名: | IBM Machine Learning Data Scientist v1 |
| 試験番号: | C1000-144 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 関連資格: | IBM Certified Data Scientist IBM AI and Data Science Professional |
| 試験形式: | 複数選択式, 多肢選択式 |
| 出題数: | 60～61問 |
| 受験料: | 200米ドル |
| 合格点: | 65% / 74%（バージョンにより異なる；設問数45/61問） |
| 対応言語: | 英語, 日本語 |
| 推奨トレーニング: | IBM Machine Learning Specialist 学習ロードマップ IBM Watson Studio 公式ドキュメント |
| 受験申し込み: | IBM認定資格ポータル Pearson VUE 受験申込み |
| 受験方法: | オンラインによる監督付き受験、または認定試験会場での受験から選択できます。 |
| 前提条件: | 必須の受験資格は設けられていません。ただし、データサイエンス分野での実務経験1年以上、PythonまたはRの使用経験、IBM Watson Studioの利用経験が推奨されます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.ibm.com/training/certification/C1000-144 |
IBM C1000-144 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: モデルの調整と本番環境への展開 | 18% | - 実行環境の設定と学習処理の準備 - IBM Watson Studioおよび関連ツールの活用 - 特徴量エンジニアリングと特徴量選択 - モデルの説明性と解釈可能性の確保 - ハイパーパラメータの最適化 |
| トピック 2: 適切な機械学習モデルの実装 | 26% | - 教師なし学習：次元削減 - 教師あり学習：回帰分析 - 教師あり学習：分類問題 - 教師なし学習：クラスタリング - モデルの選択と妥当性検証 |
| トピック 3: 探索的データ分析とデータの前処理 | 18% | - データのクレンジング、ラベリング、匿名化 - データの可視化と統計的分析 - データの均衡化、分割、変換処理 |
| トピック 4: 本番環境におけるモデルの監視 | 17% | - バイアスと公平性の評価 - モデルの性能評価 - 保守管理と再学習の方針策定 - 本番運用時の監視とデータドリフトの検知 |
| トピック 5: 倫理的側面を含む業務上の課題の評価 | 21% | - 倫理的およびコンプライアンス上の課題の抽出 - 業務要件の理解 - AI Ladder手法に基づく実施 - 利用可能なデータと実行可能性の評価 - AIデザインシンキングの適用 |
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