試験コード： DY0-001
試験名称： CompTIA DataAI Certification Exam
認証ベンダー： CompTIA
対応認証： CompTIA Data+

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CompTIA DY0-001問題集

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DY0-001 ソフト版

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CompTIA DY0-001 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Machine Learning: This section of the exam measures skills of a Machine Learning Engineer and covers foundational ML concepts such as overfitting, feature selection, and ensemble models. It includes supervised learning algorithms, tree-based methods, and regression techniques. The domain introduces deep learning frameworks and architectures like CNNs, RNNs, and transformers, along with optimization methods. It also addresses unsupervised learning, dimensionality reduction, and clustering models, helping candidates understand the wide range of ML applications and techniques used in modern analytics.
トピック 2	Modeling, Analysis, and Outcomes: This section of the exam measures skills of a Data Science Consultant and focuses on exploratory data analysis, feature identification, and visualization techniques to interpret object behavior and relationships. It explores data quality issues, data enrichment practices like feature engineering and transformation, and model design processes including iterations and performance assessments. Candidates are also evaluated on their ability to justify model selections through experiment outcomes and communicate insights effectively to diverse business audiences using appropriate visualization tools.
トピック 3	Specialized Applications of Data Science: This section of the exam measures skills of a Senior Data Analyst and introduces advanced topics like constrained optimization, reinforcement learning, and edge computing. It covers natural language processing fundamentals such as text tokenization, embeddings, sentiment analysis, and LLMs. Candidates also explore computer vision tasks like object detection and segmentation, and are assessed on their understanding of graph theory, anomaly detection, heuristics, and multimodal machine learning, showing how data science extends across multiple domains and applications.
トピック 4	Operations and Processes: This section of the exam measures skills of an AI ML Operations Specialist and evaluates understanding of data ingestion methods, pipeline orchestration, data cleaning, and version control in the data science workflow. Candidates are expected to understand infrastructure needs for various data types and formats, manage clean code practices, and follow documentation standards. The section also explores DevOps and MLOps concepts, including continuous deployment, model performance monitoring, and deployment across environments like cloud, containers, and edge systems.
トピック 5	Mathematics and Statistics: This section of the exam measures skills of a Data Scientist and covers the application of various statistical techniques used in data science, such as hypothesis testing, regression metrics, and probability functions. It also evaluates understanding of statistical distributions, types of data missingness, and probability models. Candidates are expected to understand essential linear algebra and calculus concepts relevant to data manipulation and analysis, as well as compare time-based models like ARIMA and longitudinal studies used for forecasting and causal inference.

参照：https://www.comptia.org/en-us/certifications/dataai/

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CompTIA DataAI Certification 認定 DY0-001 試験問題：

問題 #1

A data scientist needs to:
Build a predictive model that gives the likelihood that a car will get a flat tire.
Provide a data set of cars that had flat tires and cars that did not.
All the cars in the data set had sensors taking weekly measurements of tire pressure similar to the sensors that will be installed in the cars consumers drive. Which of the following is the most immediate data concern?

A. Insufficient domain expertise
B. Multivariate outliers
C. Granularity misalignment
D. Lagged observations

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正解：D 🗳️

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問題 #2

A data scientist is building a proof of concept for a commercialized machine-learning model. Which of the following is the best starting point?

A. Model selection
B. Model performance evaluation
C. Hyperparameter tuning
D. Literature review

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正解：D 🗳️

解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

問題 #3

Which of the following describes the appropriate use case for PCA?

A. Classification
B. Dimensionality reduction
C. Recommendation
D. Regression

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正解：B 🗳️

解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

問題 #4

A data scientist is building a forecasting model for the price of copper. The only input in this model is the daily price of copper for the last ten years. Which of the following forecasting techniques is the most appropriate for the data scientist to use?