ケンテイラボ

⑤ データエンジニアリング力

データサイエンティスト検定リテラシーレベル183

問題

Jupyter NotebookやRStudioのような、プログラムを段階的に実行して結果を確認できる開発環境を何と呼ぶか。

A対話型の開発環境✓ 正解
B統合型の開発環境
C分散型の開発環境
D仮想型の開発環境

正解

A対話型の開発環境

解説

プログラムを入力し実行するとすぐ結果が返ってくる対話型の開発環境と呼ばれています。

分野解説:⑤ データエンジニアリング力

システム開発とAI活用の実装面を学ぶ分野です。ホワイトボックステスト・ブラックボックステスト・境界値分析といったソフトウェアテストの手法、Pythonの機械学習ライブラリ、音声認識のWER(単語誤り率)などのAI精度評価、AIによるコードレビューといった開発現場での実践知識が問われます。データサイエンスを支えるエンジニアリングの土台なので、テスト技法やライブラリの役割を実務のイメージと結びつけて理解するのが効果的です。

この分野の問題をすべて見る →

本番形式で問題を解いてみよう

クイズモードで挑戦 →
← 第182184問 →

同じ分野の関連問題

182プログラムの実行時間を計測する際、OSが機能を使用している時間を表す指標はどれか。184クラウド上の統合開発環境を利用するメリットとして適切でないものはどれか。181AIを用いたソースコードのレビュー機能を活用するメリットとして考えにくいものはどれか。185情報セキュリティにおける「機密性(Confidentiality)」を実現するための対策例として適切...

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CBT(コンピュータ上で受験する方式)。試験時間は公式サイトで要確認
試験時間試験時間は実施回により変動するため公式サイトで要確認
受験料受験料は改定されるため公式サイトで要確認
合格基準合格基準は公式サイトで要確認
難易度★★★☆☆
試験詳細を見る →

データサイエンティスト検定リテラシーレベルの関連記事

データサイエンティスト検定リテラシーレベルの勉強法・合格のコツ【完全ガイド】

データサイエンティスト検定(DS検定★リテラシーレベル)に合格するための勉強法を徹底解説。データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3領域と数理・統計の基礎、7分野の学習ポイント、3パターンの学習スケジュール、ケンテイラボでの演習方法までまとめました。

データサイエンティスト検定リテラシーレベルの難易度・合格率は?勉強時間の目安を徹底分析

データサイエンティスト検定(DS検定★リテラシーレベル)の難易度・合格率・勉強時間の目安を徹底解説。数理・統計、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力を横断する出題の特性、難易度を構成する要素、受験者層の傾向、合格率を上げる5つのコツ、他のデータ・IT系資格との比較までまとめました。

DS検定★リテラシーレベル 統計・機械学習・SQL用語 早見チートシート

データサイエンティスト検定リテラシーレベルで頻出の統計・機械学習・SQL・データ技術の用語を一気に整理。代表値や確率分布、評価指標、機械学習の手法、SQLや分散処理の基礎まで、試験直前に確認したい重要用語をコンパクトにまとめました。

← 問題一覧へ戻る