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 第206問
問題
画像生成AIにおいて、生成してほしくない要素や除外したい特徴を指定する手法を何と呼ぶか。
正解
A：ネガティブプロンプト
解説
いびつな形や不要な要素の生成を回避するために指定する手法をネガティブプロンプトと呼びます。
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 →同じ分野の関連問題
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 | ★★★☆☆ |
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。