試験コード： A00-402
試験名称： SAS Viya 3.5 Supervised Machine Learning Pipelines
認証ベンダー： SASInstitute
対応認証： SASInstitute Certification
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SASInstitute A00-402問題集

A00-402

最近更新時間：2026-07-21

問題と解答：0 Q&As

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A00-402 PDF版

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  • A00-402無料PDFデモをご利用
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A00-402 ソフト版

  • インストール可能なソフトウェア応用
  • 本番の試験環境をシミュレート
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  • 練習用の2つモード
  • いつでもオフラインで練習
  • ソフト版キャプチャーをチェックする

A00-402 オンライン版

  • 学習を簡単に、便利オンラインツール
  • インスタントオンラインアクセス
  • すべてのWebブラウザをサポート
  • いつでもオンラインで練習
  • テスト履歴と性能レビュー
  • Windows/Mac/Android/iOSなどをサポート
  • オンラインテストエンジンを試用する

SASInstitute A00-402 試験概要:

認定ベンダー:SAS Institute
試験名:Supervised Machine Learning Pipelines on SAS Viya 3.5
試験番号:A00-402
受験料:180 USD（地域によって異なる場合があります）
認定の有効期間:3年間
関連資格:SAS 認定スペシャリスト: Visual Business Analytics Using SAS Viya
SAS 認定プロフェッショナル: Machine Learning Using SAS Viya
合格点:約 70%
試験形式:単一選択式, 複数選択式, インタラクティブ問題（SAS Viya Model Studio シナリオ）
対応言語:English
試験時間:110 minutes
出題数:60-65
推奨トレーニング:SAS トレーニング: Machine Learning Using SAS Viya
SAS Viya Model Studio コース
受験申し込み:SAS 認定ポータル
Pearson VUE 登録
受験方法:Pearson VUE によるオンライン監督試験またはテストセンターでの受験
前提条件:必須の前提条件はありません。SAS Viya の知識および基本的な機械学習の概念に関する知識が推奨されます。
公式シラバスのURL:https://www.sas.com/en_us/certification.html

SASInstitute A00-402 試験シラバストピック:

セクション目標
機械学習のためのデータ準備- SAS Viya におけるデータクレンジングと前処理
  • 1. カテゴリ変数のエンコーディング
    • 2. 欠損値の処理
      - 特徴量エンジニアリング
      • 1. 特徴量変換技術
        • 2. 変数選択手法
          モデルのトレーニングと最適化- SAS Viya Model Studio におけるモデルトレーニングワークフロー
          • 1. パイプラインの作成と管理
            • 2. ハイパーパラメータチューニング
              - モデルの検証
              • 1. 交差検証技術
                • 2. パフォーマンス指標（AUC、精度、リフト）
                  教師あり学習アルゴリズム- ツリーベースモデル
                  • 1. グラジエントブースティング
                    • 2. 決定木
                      • 3. ランダムフォレスト
                        - 回帰および分類モデル
                        • 1. ロジスティック回帰
                          • 2. 線形回帰
                            モデルの評価とデプロイ- SAS Viya へのデプロイ
                            • 1. スコアリングパイプライン
                              • 2. モデルのパブリッシュ
                                - モデル評価
                                • 1. ROCおよびゲインチャート
                                  • 2. 混同行列の解釈

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