試験コード： C1000-177
試験名称： Foundations of Data Science using IBM watsonx
認証ベンダー： IBM
対応認証： IBM Certification
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IBM C1000-177問題集
最近更新時間：2026-08-09
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IBM C1000-177 試験概要:
| 認定ベンダー: | IBM |
| 試験名: | Foundations of Data Science using IBM watsonx |
| 試験番号: | C1000-177 |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 対応言語: | 英語 |
| 合格点: | 43/61（約70%） |
| 試験形式: | 多肢選択式, 複数選択式 |
| 受験料: | USD 200（地域によって異なる場合があります） |
| 出題数: | 61 |
| 認定の有効期間: | 有効期限の定めなし／生涯有効 |
| 推奨トレーニング: | IBM公式 watsonx Data Scientist 学習ロードマップ |
| 受験申し込み: | Pearson VUE 受験登録 IBM認定資格ポータル |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験、またはPearson VUEの試験会場での受験 |
| 前提条件: | 必須の受験資格はなし。推奨される前提知識：基礎的な統計知識、Pythonの操作経験、機械学習の基礎概念の理解 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.ibm.com/training/certification/ibm-certified-watsonx-data-scientist-associate-C9006400 |
IBM C1000-177 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| 開発に用いるツールと手法 | 13% | - 適切な統計手法およびモデリング手法を選択する - Pythonおよびライブラリ（Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn）を使用する - 構造化データ・非構造化データの各形式に対応する - IBM watsonx.ai、Watson Studio、Jupyter環境の操作を行う |
| 探索的データ分析の実施 | 21% | - 記述統計や集計指標を適用する - 可視化手法を用いてデータのパターンや関連性を把握する - 欠損値、異常値、外れ値を検出する - 統計的な分布や相関関係を分析する - データの品質とモデリングへの適合性を評価する |
| データの前処理と特徴量エンジニアリング | 33% | - 有用な特徴量を選択し、次元削減を行う - 特徴量の変換やスケーリングを実施する - データセットのクレンジングと正規化を行う - 複数のデータソースからデータを統合する - カテゴリ変数・数値変数のエンコーディング手法を適用する - 欠損値や不均衡データへの対処を行う |
| モデルの選択・学習・評価・結果の提示 | 17% | - 適切な評価指標を用いて性能を測定する - モデルの学習を実施し、パラメータの調整を行う - 責任あるAIの原則とバイアス低減の考え方を適用する - 課題に適した機械学習アルゴリズムを選ぶ - 結果を解釈し、関係者に知見を伝える - データを学習用・検証用・テスト用に分割する |
| ビジネス課題の評価 | 16% | - ビジネス目標をデータサイエンス・ML・AIソリューションへと落とし込む - プロジェクトの範囲と達成基準を定義する - 検証可能な仮説を設定する - 適切な分析ツールと手法を選定する |
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