試験コード： A1000-144
試験名称： Assessment: IBM Machine Learning Data Scientist v1
認証ベンダー： IBM
対応認証： IBM Certification
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最近更新時間：2026-08-19
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IBM A1000-144 試験概要:
| 認定ベンダー: | IBM |
| 試験名: | 評価試験：IBM Machine Learning Data Scientist v1 |
| 試験番号: | A1000-144 / C1000-144 |
| 受験料: | 200米ドル |
| 試験形式: | 多肢選択式, シナリオ設問式 |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 対応言語: | 英語 |
| 出題数: | 61 |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 合格点: | 74%（61問中45問正解） |
| 関連資格: | IBM Certified Data Scientist - Watson Specialist v1 |
| 推奨トレーニング: | IBM 学習ロードマップ：Data Scientist IBM Machine Learning with Watson Studio |
| 受験申し込み: | Pearson VUE 受験登録ページ IBM Certificationポータル |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験、または認定されたPearson VUEテストセンターでの受験 |
| 前提条件: | 必須の受験資格は設けられていません。推奨される前提知識・経験：PythonまたはRの基礎、SQL、統計学、Watson Studioの使用経験 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.ibm.com/certify/certifications/c1000-144 |
IBM A1000-144 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| 運用環境におけるモデルの監視と保守 | 10% | - 必要に応じたモデルの更新と再学習の実施 - モデルの性能と精度の評価 - モデルドリフトおよびデータドリフトの検知 - バイアスと公平性に関する課題の把握と緩和策の実施 |
| 業務課題の評価と倫理的考慮事項 | 20% | - AIデザインシンキングおよびAI Ladderフレームワークの適用 - 業務上の要件と目標の理解 - 倫理的・法的・コンプライアンス上の影響の評価 - 利用可能なデータソースと制約事項の確認 |
| モデルの調整、最適化、デプロイ | 20% | - 特徴量エンジニアリングと特徴量選択 - モデルの説明可能性と解釈可能性の確保 - IBM Watson Studioおよび関連ツールの活用 - モデルのデプロイに向けた環境の準備 - ハイパーパラメータの調整とモデルの最適化 |
| 探索的データ分析とデータの前処理 | 25% | - データのクレンジング、ラベル付与、匿名化、変換処理 - 統計分析およびデータの可視化の実施 - データセットの均衡化、分割、区分け処理 - 欠損値および外れ値への対応 |
| 機械学習モデルの選定と実装 | 25% | - モデル選定の基準とトレードオフの考慮 - 教師あり学習：回帰手法 - 教師なし学習：クラスタリングアルゴリズム - 教師あり学習：分類手法 - 教師なし学習：次元削減手法 |
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