④ データ加工・DB・BI
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第155問
問題
データクレンジングを実施する際の方針として最も適切なものはどれか。
A外れ値や異常値を発見した場合は機械的にすべて削除して分析を進める
B欠損値があるレコードは一律で代表値に変換するルールを全体に適用する
Cデータの特性や発生原因を把握した上で都度クレンジングルールを決める✓ 正解
Dクレンジング後のデータは完全に正確な値に復元される前提で分析を行う
正解
C：データの特性や発生原因を把握した上で都度クレンジングルールを決める
解説
データの振る舞いや特性を理解し何が起きているかを把握したうえで都度クレンジングルールを決めて対応することが推奨されます。
分野解説：④ データ加工・DB・BI
データを扱うための実務スキルを学ぶ分野です。SQLによるデータ抽出（LIKE演算子や条件指定など）、正規表現によるパターン処理、HadoopのHDFSやSparkといった分散処理技術、NoSQLデータストア、クラウドのオブジェクトストレージ、BIツールによる可視化などが問われます。分析の前段となるデータの取得・加工・蓄積を横断的に扱う分野なので、各技術が「どんなデータをどう処理するのに向くか」を整理しながら学ぶと定着します。
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データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて
DS検定リテラシーレベルの基礎を固める
| 主催 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会 |
|---|---|
| 出題形式 | 100問（CBT方式） |
| 試験時間 | 100分 |
| 受験料 | 11,000円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公式サイトで要確認 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
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DS検定リテラシーレベルは広く浅い、その広さが壁になる
暗記で押し切れないのがビジネス力のケーススタディで、目的から逆算する思考に慣れていないと失点する。一方でSQLや分散処理は実装力でなく役割の理解を問うため、食わず嫌いが損になる。
統計・機械学習・SQLを横断するDS検定の用語早見表
代表値や確率分布から評価指標、SQLや分散処理まで、性質の違う用語を横に並べて対比。決定木を深くすると過学習を招くように、手法は問題が起きる場面とセットで覚える構成にした。