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Huawei H13-731 試験概要:

認定ベンダー:Huawei
試験名:Huawei Certified ICT Expert-Big Data-Data Mining(筆記試験)V3.0
試験番号:H13-731
出題数:60~70問
受験料:USD 300
試験形式:複数選択問題, 単一選択問題, シナリオ設定型問題, ドラッグアンドドロップ問題, 穴埋め問題, 正誤判定問題
関連資格:HCIP-Big Data
HCIE-Big Data Lab Exam
HCIA-Big Data
対応言語:英語, 中国語
認定の有効期間:3年間
試験時間:90 分
合格点:600 / 1000
推奨トレーニング:Huawei ICTアカデミー
HCIE-Big Data-Data Mining V3.0 公式トレーニングコース
受験申し込み:Huawei資格認定ポータル
Pearson VUE 受験登録サイト
受験方法:Pearson VUEまたはHuawei認定試験会場での会場受験、またはオンライン監督付き受験が選択できます。
前提条件:受験に必須の前提資格は設けられていません。推奨される事前知識・経験としては、HCIP-Big Data相当の知識または同等の実務経験、Pythonの活用能力、機械学習・深層学習に関する基礎知識が挙げられます。
公式シラバスのURL:https://e.huawei.com/en/talent/certification/exam/h13-731

Huawei H13-731 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: 回帰分析と予測モデリング10%- 線形回帰およびロジスティック回帰
- モデルのチューニングと正則化
トピック 2: データの前処理13%- 欠損値および外れ値の処理
- 特徴量の選択と次元削減
- データのクレンジング、統合、変換
トピック 3: ビッグデータのアーキテクチャとガバナンス12%- Hadoopエコシステムのアーキテクチャ
- データのガバナンス、セキュリティおよび品質管理
- Sparkフレームワークとコンポーネント
- Huawei FusionInsightプラットフォーム
トピック 4: クラスタリングアルゴリズム12%- K-Means、DBSCAN、階層的クラスタリング
- クラスタリング結果の妥当性検証手法
トピック 5: 機械学習と深層学習15%- ニューラルネットワークの基礎
- 分散型機械学習
- Huawei ModelArtsおよびMindSpore
トピック 6: ビッグデータの分析と最適化10%- 処理性能の調整と最適化
- Spark SQL、Spark MLlib
- エンドツーエンドによるデータマイニングプロジェクトの設計
トピック 7: 分類アルゴリズム15%- モデルの評価手法と指標
- 決定木、ランダムフォレスト
- SVM、ナイーブベイズ、KNN
トピック 8: 相関ルールマイニング8%- ルールの評価と応用
- Apriori、FP-Growthアルゴリズム
トピック 9: データマイニングの概要5%- ビッグデータとデータマイニングの統合
- CRISP-DMフレームワーク
- データマイニングの概念とプロセス

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