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試験コード： DA01
試験名称： BCS Professional Certificate in Data Analysis
認証ベンダー： BCS
対応認証： BCS Other Certification
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DA01 PDF版

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BCS DA01問題集

DA01

最近更新時間：2026-10-05

問題と解答：0 Q&As

ダウンロード制限：無制限

弊社はぜひ全力を尽くして DA01 試験問題集をお客様に提供いたします。もしお客様は DA01 試験問題集に興味を持たれば、お客様のメールアドレスを書いていただきます。もしあれば、弊社はすぐお客様に通知いたします。

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BCS DA01 試験概要:

認定ベンダー:BCS, The Chartered Institute for IT
試験名:BCS Professional Certificate in Data Analysis
試験番号:DA01
合格点:65% (26/40)
受験料:GBP £360
関連資格:BCS Advanced International Diploma in Business Analysis
BCS International Diploma in Business Analysis
出題数:40
試験時間:90 分
対応言語:英語
試験形式:デジタル試験, クローズドブック（参考書などの持ち込み不可）, シナリオベースの多肢選択式問題
認定の有効期間:規定なし
推奨トレーニング:BCS Professional Certificate in Data Analysis トレーニング
受験申し込み:BCS Professional Certificate in Data Analysis
Pearson VUE BCS Exams
受験方法:世界各地のPearson VUEテストセンター、または承認されたリモートプロクタリング（オンライン試験監督）サービスを通じて実施されるデジタル試験。
前提条件:正式な受験資格はありません。BCS International Diploma in Business AnalysisまたはBCS Solutions Development Diplomaと同等の知識を有していることが推奨されますが、必須ではありません。
公式シラバスのURL:https://www.bcs.org/qualifications-and-certifications/certifications-for-professionals/business-analysis/professional-certificate-in-data-analysis/

BCS DA01 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: データ入門10%- 初期概念と用語
  • 1. 情報とデータの違い
    • 2. データ分析とデータアナリティクスの違い
      - 構造化データと非構造化データ
      - データモデリングとデータモデル
      • 1. データの静的および動的ビュー
        • 2. 概念、論理、物理データモデル
          - データライフサイクル
          トピック 2: クラス図を使用したデータモデリング35%- 命名規則
          - 関連と多重度
          • 1. 1対1の関連
            • 2. 多対多の関連
              • 3. 1対多の関連
                • 4. 多対多の関連の解消
                  • 5. 複数のロール
                    - 汎化
                    - クラスとオブジェクト
                    - クラス図
                    - 集約とコンポジション
                    - 属性
                    トピック 3: 意思決定のためのデータ分析25%- 結果の解釈
                    - データアナリティクスプロセス
                    - データセットの計算
                    • 1. NULL値
                      • 2. 合計
                        • 3. 最大値と最小値
                          • 4. 中央値
                            • 5. カウント
                              • 6. 平均値
                                • 7. 最頻値
                                  • 8. 確率
                                    - データセットの調達
                                    • 1. データリネージ
                                      - データセットの検証とクレンジング
                                      • 1. 確証バイアス
                                        • 2. サンプリング
                                          • 3. 外れ値
                                            • 4. 一貫性
                                              - 意味のある関係の特定
                                              • 1. 時系列分析と予測
                                                • 2. 相関と因果関係
                                                  • 3. 回帰分析
                                                    トピック 4: データの取得と記録10%- CRUDマトリクスの検証
                                                    - データナビゲーションパス
                                                    - データナビゲーション図
                                                    - データソースの特定
                                                    トピック 5: データの保護5%- データの倫理的利用
                                                    - データ保護の原則
                                                    トピック 6: データ要件の定義15%- 正規化
                                                    • 1. 第三正規形
                                                      • 2. 第一正規形
                                                        • 3. 第三正規形モデル
                                                          • 4. 非正規形
                                                            • 5. 第二正規形
                                                              - ドメイン定義
                                                              - データ定義
                                                              - 関係データ理論
                                                              • 1. 主キー
                                                                • 2. 二次元構造
                                                                  • 3. 外部キー
                                                                    • 4. 複合キーと連結キー
                                                                      - データの品質
                                                                      - メタデータ
                                                                      • 1. 記述メタデータ
                                                                        • 2. 統計メタデータ
                                                                          • 3. 構造メタデータ

                                                                            0 お客様のコメント最新のコメント 「一部の類似なコメント・古いコメントは隠されています」

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