模擬試験形式ランダム100問出題│データサイエンティスト検定対策 WEB問題集・一問一答

模擬試験形式ランダム100問出題

全領域・全問題から100問を模擬試験形式でランダムに出題します。

1 / 100

Category: データサイエンス力

1) 次のうち、相関関係があるが因果関係がない可能性が最も高いのはどれか

テレビの視聴時間と視力の低下

チョコレートの消費量とノーベル賞受賞者数

教育レベルの高さと収入の多さ

喫煙と肺がんの発症率

2 / 100

Category: データサイエンス力

2) データセットの分散が16である場合、標準偏差は次のうちのどれか

16

8

32

4

3 / 100

Category: データサイエンス力

3) 推測統計学は何を目的としているか

標本の特徴の記述

母集団の特徴や情報の推測

データの収集方法の決定

データの記述

4 / 100

Category: データサイエンス力

4) 次のデータセット {5, 7, 12, 13, 13, 14, 21, 23, 23, 23} の中央値はいくつか

21

14

13

13.5

5 / 100

Category: データサイエンス力

5) 時系列データ分析において、季節変動を考慮することの重要性は次のうちどれか

データの量を増やすため

データの周期性を考慮するため

データのトレンドを正確に把握するため

データの質を向上させるため

6 / 100

Category: データサイエンス力

6) 2つの母集団の分散が等しいと仮定できる場合に使用するt検定はどれか

対応のあるt検定

スチューデントのt検定

対応のないt検定

ウェルチのt検定

7 / 100

Category: データサイエンス力

7) 外れ値と欠損値の共通点について正しいのはどれか

両方ともデータの誤りを意味する

両方とも常にデータの不完全性を示す

両方とも分析に有益な情報を含むことがある

両方とも英語でmissing valueという

8 / 100

Category: データサイエンス力

8) 機械学習モデルの構築において、モデルの評価指標を最大化するために行う作業は次のうちどれか

データクレンジング

データ拡張

特徴選択

パラメータチューニング

9 / 100

Category: データサイエンス力

9) 関数の x = 1 での接線の傾きはどうなりますか？

無限大

-1

0

1

10 / 100

Category: データサイエンス力

10) アクティブラーニングのプロセスには何が含まれるか

すべてのデータにタグ付けをする

教師なしデータからランダムにデータを選ぶ

教師データでモデルを構築し、効果的なデータを抽出する

データ全体にアノテーションを行う

11 / 100

Category: データサイエンス力

11) ある検査が陽性であった場合、その人が実際に病気である確率は次のうちどれか
以下の情報を考慮してください。

・病気の人が検査で陽性と判定される確率: 98%

・健康な人が検査で陰性と判定される確率: 90%

・実際の罹患率: 5%

約75%

約23%

約34%

約20%

12 / 100

Category: データサイエンス力

12) 次のうち、教師なし学習に分類される手法はどれか

階層型クラスタリング

決定木

ロジスティック回帰

線形回帰

13 / 100

Category: データサイエンス力

13) 「子ども」と「成人」の2つのカテゴリーを持つ変数をダミー変数に変換する場合、どのように設定するか

子ども：1、成人：2

子ども：0、成人：1

子ども：2、成人：1

子ども：-1、成人：1

14 / 100

Category: データサイエンス力

14) 統計学において、相関係数は変数間の関係性を理解するための重要な指標です。次のうち、最も適切な記述はどれか

ピアソンの積率相関は、変数間の線形関係のみを評価する。

スピアマンの順位相関は、値の増加の幅を評価する。

ピアソンの積率相関は、順位データに最適である。

スピアマンの順位相関は、量的データには適用されない。

15 / 100

Category: データサイエンス力

15) サイコロを2回投げるとき、最初に偶数が出る確率は1/2です。最初に偶数が出た場合、次に奇数が出る条件付き確率はどれか

2/3

1/3

1/2

1/4

16 / 100

Category: データサイエンス力

16) 回帰分析において、予測値と実測値の差の二乗の平均を求める評価指標はどれか

MSE

MAPE

MAE

RMSE

17 / 100

Category: データサイエンス力

17) 機械学習における「ロジスティック回帰」とは次のうちどれか

データのグループ分けを行う手法

教師あり学習の分類手法

報酬を基に学習する手法

教師あり学習の予測手法

18 / 100

Category: データサイエンス力

18) 信頼度が同じ場合、信頼区間の幅が広いとは次のうちどれを表しているか

推定の精度が高い

真の値に対する確信が高い

推定のあいまいさが大きい

推定にあいまいさが少ない

19 / 100

Category: データサイエンス力

19) 5個の異なる色のペンから2個を選んで並べる順列は何通りあるか

10通り

25通り

20通り

30通り

20 / 100

Category: データサイエンス力

20) 次のデータセット {4, 8, 15, 16, 23, 42} の中央値はいくつか

15

20

16

15.5

21 / 100

Category: データサイエンス力

21) 順序尺度に関する記述として最も適切でないものはどれか

間隔が明確でない。

等級の比較が可能。

平均値の計算に意味がある。

等号での比較ができる。

22 / 100

Category: データサイエンス力

22) アノテーションに関する説明として正しいものは次のうちどれか

教師なしデータに正解を付与する

データセットのサイズを減らす

モデルの学習時間を減らす

データの品質を上げる

23 / 100

Category: データサイエンス力

23) 6人の候補者から委員長、副委員長、書記の3役を選ぶ方法は何通りあるか

20通り

120通り

216通り

60通り

24 / 100

Category: データサイエンス力

24) 信頼度90％、95％、99％の信頼区間についての説明として最も適切なものはどれか

信頼度が高いほど信頼区間は狭くなる。

信頼度が低いほど信頼区間は広くなる。

信頼度が高いほど信頼区間は広くなる。

信頼度が同じであれば信頼区間の幅は同じである。

25 / 100

Category: データサイエンス力

25) 2値分類問題において、モデルが犬以外の写真を誤って犬と識別した場合、これを何と呼ぶか

偽陰性

偽陽性

真陽性

真陰性

26 / 100

Category: データサイエンス力

26) 強化学習の特徴として正しいものはどれか

教師データが必要

データの次元を削減する

報酬を基に学習する

データをグループ分けする

27 / 100

Category: データサイエンス力

27) 形態素解析において、形態素とは次のうちどれか

文章を構成する意味のある最小の単位。

文章を構成する任意の文字列。

文章を構成するパラグラフ。

文章を構成する文節。

28 / 100

Category: データサイエンス力

28) 機械学習において過学習が起こる主な原因は次のうちどれか

モデルが単純すぎる

正則化が行われている

モデルが複雑で自由度が高い

学習データが多すぎる

29 / 100

Category: データサイエンス力

29) 標準正規分布において、確率変数Zが0以上の値を取る確率は次のうちどれか

約100%

約0%

約50%

約25%

30 / 100

Category: データサイエンス力

30) データの尺度についての説明で、間隔尺度に関する記述として最も適切なものはどれか

和や差の計算に意味がない。

倍率の計算ができる

温度や日付などの尺度。

絶対的なゼロ点を持つ。

31 / 100

Category: データサイエンス力

31) 2つの母集団の分散が異なると仮定する場合に使用するt検定はどれか

スチューデントのt検定

対応のないt検定

対応のあるt検定

ウェルチのt検定

32 / 100

Category: データサイエンス力

32) 支持度（Support）に関する説明について、正しいものは次のうちどれか

事象Xと事象Yが独立して発生する回数

事象Yが発生する確率

事象Xが発生する確率

事象Xと事象Yが同時に発生する回数

33 / 100

Category: データサイエンス力

33) ダイエットプログラムによる体重の変化を検証する際、帰無仮説として適切なのはどれか

プログラム前後の体重に差はない

プログラムによって体重が減った

プログラムによって体重が増えた

プログラム前後の体重に差はある

34 / 100

Category: データサイエンス力

34) 音波をデジタルデータに変換する際に、マイクが1秒間に波の情報を数字に変換する回数を何と呼ぶか

量子化ビット数

サンプリングレート

データレート

ビットレート

35 / 100

Category: データサイエンス力

35) 機械学習モデルの可読性を高めると、どのような影響が考えられるか

モデルのトレーニングコストが増加する

モデルのセキュリティが低下する

モデルの精度が向上する

モデルの精度が低下する可能性がある

36 / 100

Category: データサイエンス力

36) インフォデミックの原因として、以下のうち正しいものはどれか

感情に基づく判断

情報の過小評価

データの過剰な分析

エビデンスベーストの欠如

37 / 100

Category: ビジネス力

37) データサイエンスにおけるELSIの研究が重要視される理由は次のうちどれか

倫理的・社会的課題に対処するため

データの量を増やすため

研究費用を削減するため

法的な問題を重視するため

38 / 100

Category: ビジネス力

38) KGIを達成するためにKPIを設定する際、最も重要な考慮事項は次のうちどれか

KPIは競合他社と比較して優れている必要がある。

KPIは具体的で測定可能である必要がある。

KPIは毎日変更されるべきである。

KPIは業務の全ての側面をカバーする必要がある。

39 / 100

Category: ビジネス力

39) データサイエンティストが新しい機械学習モデルを構築した後の最も重要なステップは次のうちどれか

モデルのパフォーマンスを評価する

モデルを本番環境にデプロイする

データ収集を直ちに停止する

次のプロジェクトに移る

40 / 100

Category: ビジネス力

40) 二次情報とは何か、最も適切な説明は次のうちどれか

実際に体験した情報

自身で収集したデータ

情報源が不明な情報

他者から得た情報

41 / 100

Category: ビジネス力

41) プロジェクト管理において、タスクの進捗を追跡するために最も適切でないツールは次のうちどれか

ガントチャート

ソーシャルメディア

スケジュール表

WBS

42 / 100

Category: ビジネス力

42) 分析プロジェクトの初期段階で最も重要なステップは次のうちどれか

データの収集

仮説の設定

課題の整理

結論の導出

43 / 100

Category: ビジネス力

43) プロジェクトメンバーが自身のタスクを計画どおりに完遂するためには、どのようなことが重要か

毎日残業する

他のメンバーの仕事を手伝う

常に最新の技術を学ぶ

作業期間とリソースの範囲内で活動する

44 / 100

Category: ビジネス力

44) ビジネスにおけるモニタリングの目的は次のうちどれか

目標の設定

モデルの構築

データの収集

評価・改善活動

45 / 100

Category: ビジネス力

45) アジャイル開発におけるスプリントの期間は通常どのくらいか

1日から1週間

1週間から1ヶ月

1年以上

3ヶ月から6ヶ月

46 / 100

Category: ビジネス力

46) アジャイル開発のメリットとして最も適切なものは次のうちどれか

長期間の計画が不要

ドキュメント作成が不要

固定価格契約が可能

要求と完成品の間の齟齬が少ない

47 / 100

Category: ビジネス力

47) プロジェクトのタスクを効率的に管理するためには、どのようなツールが適しているか

ソーシャルメディア

メール・チャット

BIツール

ガントチャート

48 / 100

Category: ビジネス力

48) プレゼンテーション資料で「WHYの並び立て」を使用する目的は次のうちどれか

メッセージを論理的にサポートするため

資料のページ数を増やすため

プレゼンテーションの時間を短縮するため

聴衆を混乱させないため

49 / 100

Category: ビジネス力

49) プロジェクトの分析結果がビジネス上の価値を生み出すためには、何を念頭に置くべきか

複雑なグラフを使用する

目的やゴールからの意味合いを考慮する

大量のデータを収集する

高度な分析手法を使用する

50 / 100

Category: ビジネス力

50) SLA違反が発生した場合、通常どのような措置が取られるか

サービスの品質向上計画の提出

違約金の支払い

サービスの即時終了

新しいSLAの交渉

51 / 100

Category: ビジネス力

51) ビジネス分析において、データを用いる目的は次のうちどれか

結論や主張を支持するため

分析ツールを適切に選定するため

分析効率を向上させるため

ステークホルダーを納得させるため

52 / 100

Category: ビジネス力

52) WBSを用いたプロジェクト管理において、タスクの進捗を追跡するために役立つのはどの要素か

タスクの責任者

タスクのコスト

タスクの成果物

タスクの期限

53 / 100

Category: ビジネス力

53) 障害が発生した際に、プロジェクトリーダーに報告する方法として最も適切なものはどれか

口頭で正確に伝える

報告しない

メールやチャットで迅速に伝える

社内掲示板に書き込む

54 / 100

Category: ビジネス力

54) SLAにおいて重要な「可用性」の指標とは何を意味するか

サービスがどれだけ停止せず提供されるか

サービスがどれだけ広範囲に提供されるか

サービスがどれだけ安全に提供されるか

サービスがどれだけ迅速に提供されるか

55 / 100

Category: ビジネス力

55) データビジュアライゼーションの目的は次のうちどれか

データの量を増やすこと

データの処理速度を上げること

データを美しく見せること

データからインサイトを得ること

56 / 100

Category: ビジネス力

56) 分析者が新たな仮説や考察結果を得るために有効な方法は次のうちどれか

分析結果を可視化する

分析プロセスを手早く進める

プロジェクト外のメンバーに意見を求める

既存のデータを徹底的に分析する

57 / 100

Category: ビジネス力

57) 継続的な評価・改善のために効果的なモニタリングには何が必要か

データの定期的な削除

目標の定期的な変更

KGIとKPIの定期的な確認

モデルの定期的な変更

58 / 100

Category: ビジネス力

58) プロジェクトの品質管理において、最も効果的な手法は次のうちどれか

品質管理の責任をプロジェクトメンバーに任せる

品質管理をプロジェクトの最後に行う

品質の問題が発生したら対応する

品質基準を設定し、それに従って監視する

59 / 100

Category: ビジネス力

59) PoC（概念実証）プロジェクトを行う際に選ばれる契約形態は次のうちどれか

委任契約

請負契約

準委任契約

労働契約

60 / 100

Category: ビジネス力

60) データ分析において、分析の中止を検討すべき状況は次のうちどれか

データの入手コストが高い

データのセキュリティが確保できない

データの品質が低い

データの量が多すぎる

61 / 100

Category: ビジネス力

61) プロジェクトのスケジュール遅延を防ぐためには、どのような行動が推奨されるか

休憩時間を極力減らす

すべてのタスクを自分で行う

タスクの優先順位をつける

他のプロジェクトメンバーのタスクも管理する

62 / 100

Category: ビジネス力

62) SLAに含まれる「パフォーマンス指標」とは何を評価するものか

サービスの利用頻度

サービスの利用者数

サービスの応答時間

サービスの更新頻度

63 / 100

Category: データエンジニアリング力

63) 暗号化において、鍵の流出を防ぐために最も重要なことは次のうちどれか

鍵の長さを増やす

鍵を頻繁に変更する

鍵の複雑さを増やす

鍵の管理を徹底する

64 / 100

Category: データエンジニアリング力

64) 無作為サンプリングについての説明として最も適切でないものはどれか

SQLでも無作為サンプリングが可能

乱数を用いてデータを抽出する

ランダムサンプリングとも呼ばれる

特定のパターンに基づいてデータを選ぶ

65 / 100

Category: データエンジニアリング力

65) ハッシュ値に関する以下の記述のうち、正しいものはどれか

ハッシュ値は元のデータよりも長くなることがある。

ハッシュ値は元のデータを復元するために使用される。

ハッシュ値はデータの改ざんを防ぐことができる。

ハッシュ値は常に固定長である。

66 / 100

Category: データエンジニアリング力

66) ハッシュ関数の利用用途として正しいものは次のうちどれか

データの復元

データの暗号化

データの圧縮

改ざんの検出

67 / 100

Category: データエンジニアリング力

67) アプリケーションレベルのアクセス権限で、ユーザーがデータベース内の特定のデータのみを参照できる権限はどれか

更新

参照

制限付き参照

フルコントロール

68 / 100

Category: データエンジニアリング力

68) SOAPを利用したWebサービスの特徴として、最も適切でないものはどれか

高いセキュリティを提供する

プロトコルに依存しない

XMLベースのプロトコルである

リアルタイムでのデータ交換には向かない

69 / 100

Category: データエンジニアリング力

69) RStudioで簡単に出力できるものは次のうちどれか

分析結果となる図表

ビデオファイル

実行可能ファイル

3Dモデル

70 / 100

Category: データエンジニアリング力

70) 次のうち、HTTPメソッドではないものはどれか

LINK

TRACE

PATCH

CONNECT

71 / 100

Category: データエンジニアリング力

71) SQLでレコードの集計を行うにはどの関数を使用するか

MIN

MAX

すべての選択肢

COUNT

72 / 100

Category: データエンジニアリング力

72) 次のうち、ユーザーに特定のアクションを許可するプロセスを指す用語はどれか

ログイン

認可

アクセス権限

認証

73 / 100

Category: データエンジニアリング力

73) SQLでデータをグループ化し、集計するために使用するものは次のうちどれか

COLLECT

AGGREGATE

SUMMARIZE

GROUP BY

74 / 100

Category: データエンジニアリング力

74) 構造化データについての説明として、最も適切でないものはどれか

ExcelやRDBのように「列」と「行」の概念で表される。

音声、画像、動画などは構造化データの一例である。

JSON・XML・CSV・TSVなどのフォーマットで表現されることがある。

データの関係性が明確になっているデータである。

75 / 100

Category: データエンジニアリング力

75) SQLで次のクエリを実行した場合、total_price の値は次のうちどれか
syohin テーブルの product ‘A001’ の price は1200円、discount は200円です。

1000円

1400円

1200円

100円

76 / 100

Category: データエンジニアリング力

76) 動的コンテンツに関する説明として最も適切なものを一つ選べ

ユーザーの入力に関係なく同じ内容が表示されるWebページ

静的なデータのみを含むWebページ

アクセスした際の状況に応じて異なる内容が表示されるWebページ

インターネット接続がなくても表示されるWebページ

77 / 100

Category: データエンジニアリング力

77) スパイウェアの主な目的は次のうちどれか

ユーザーの行動を監視しデータを盗む

インターネットの速度を低下させる

ユーザーのコンピュータを破壊する

コンピュータのパフォーマンスを低下させる

78 / 100

Category: データエンジニアリング力

78) 高可用性を向上させるために行う行動として次の中で最も適切なものを選べ

サーバーを減らす

サーバーの冷却を強化する

サーバーの故障率を下げる

サーバーの電力を上げる

79 / 100

Category: データエンジニアリング力

79) ExcelでセルA1に5、セルB1に4が入力されているとき、セルC1に次の式を入力した場合、セルC1に表示される値は次のうちどれか

=A1 * B1 + 7

24

27

14

22

80 / 100

Category: データエンジニアリング力

80) 正規表現でA00～A99の文字列を表すとき、どの表現が最も適切か

A[0-9]{1,2}

A[0-9]{2,3}

A[0-9]{2}

A[0-9]{3}

81 / 100

Category: データエンジニアリング力

81) 共通鍵暗号方式の主な欠点は次のうちどれか

個人間の通信に適していない

暗号化・復号の処理が遅い

利用手順が複雑

鍵の漏洩リスクが高い

82 / 100

Category: データエンジニアリング力

82) データベースから外部にデータを抽出した後、元のデータベースが更新された場合、抽出したデータにどのような影響があるか、次の中で最も適切なものを選べ

抽出したデータは更新されない

抽出したデータも自動的に更新される

抽出したデータが100万行を超えるとExcelで読み込めない

抽出したデータが削除される

83 / 100

Category: データエンジニアリング力

83) データクレンジングにおける「フィルタリング処理」の目的は次のうちどれか

データのセキュリティを確保すること

クレンジングの対象となるデータを抽出すること

データの重複を削除すること

データの整合性を保つこと

84 / 100

Category: データエンジニアリング力

84) 情報セキュリティにおいて、データ分析を行うシステムを開発する際に重要となるのはどの要素か

完全性

機密性

すべての要素

可用性

85 / 100

Category: データエンジニアリング力

85) 次のうち、データ結合処理において最も重要なスキルはどれか

対象データを理解し、適切な結合条件を設定する

VLOOKUP関数の使い方を理解する

UNION処理を理解する

INNER JOINとLEFT OUTER JOINを理解する

86 / 100

Category: データエンジニアリング力

86) 公開鍵認証基盤（PKI）において、認証局が担う役割は次のうちどれか

ユーザーの公開鍵と身元情報の関連付けを保証する

ユーザーの公開鍵と秘密鍵のペアを配布する

ユーザーの秘密鍵を生成する

ユーザーのデータを暗号化する

87 / 100

Category: データエンジニアリング力

87) ハッシュ関数の特徴についての説明で、正しいものは次のうちどれか

ハッシュ関数は改ざんを防止する手法である。

ハッシュ関数は非可逆的である。

ハッシュ関数は可逆的である。

ハッシュ関数は改ざんを修復する手段である

88 / 100

Category: データエンジニアリング力

88) 次のうち、SQLでのデータ結合処理に最も頻繁に使用される操作はどれか

SELECT文

UPDATE文

INSERT文

INNER JOINとLEFT OUTER JOIN

89 / 100

Category: データエンジニアリング力

89) データセットの中で最も多く出現する値、つまり最頻値を求めるためには、PythonのPandasライブラリではどの関数を使用するか

median()

mode()

mean()

sum()

90 / 100

Category: データエンジニアリング力

90) 次のうち、構造化データの例として最も適切でないものはどれか

Excelのスプレッドシート

JSONフォーマットのデータ

リレーショナルデータベース

自然言語の文章

91 / 100

Category: データエンジニアリング力

91) セルフBIの利点は次のうちどれか

専門部署による管理

複雑なデータの加工

高度なプログラミングスキル要求

直感的なUIでの分析

92 / 100

Category: データエンジニアリング力

92) DWHアプライアンスの特徴として、一般的なRDBMSと比較して正しいものはどれか

データの追加が頻繁に行われる

行指向型DBを採用している

大量データの高速処理が得意

トランザクション処理が得意

93 / 100

Category: データエンジニアリング力

93) クライアントがサーバーに対して、自分が理解できるデータ形式を伝えるために使用するHTTPヘッダーはどれか

Accept

Host

Content-Length

Content-Type

94 / 100

Category: データエンジニアリング力

94) データベースにおける第一正規化の目的として最も適切なものはどれか

データの重複を許可する

部分関数従属を解消する

繰り返される項目を別項目として切り出す

推移関数従属を解消する

95 / 100

Category: データエンジニアリング力

95) SDKの正式名称は次の中でどれか

Server Deployment Kit

Software Design Kit

System Development Kit

Software Development Kit

96 / 100

Category: データエンジニアリング力

96) ER図において、エンティティ間のつながりを何と呼ぶか

リレーション

エンティティ

アトリビュート

カーディナリティ

97 / 100

Category: データエンジニアリング力

97) データベースにデータを挿入する際、留意すべき事項は次のうちどれか

データの質

データの量

データの整合性

データの色

98 / 100

Category: データエンジニアリング力

98) ホットスタンバイに関する説明として最も適切なものを１つ選べ

負荷分散を行い、システム全体の性能を高めることができる構成

予備機を用意しますが、停止させておくことでコストを下げる構成

本番機と同期する予備機を用意しておき、障害発生時に即座に切り替えられるようにする構成

最小限のOSなどのみを起動しておくような構成

99 / 100

Category: データエンジニアリング力

99) オープンデータの利用がもたらす効果として、最も適切でないものはどれか

データの独占利用

社会的課題の解決

情報の透明性の向上

新たなサービスの創出

100 / 100

Category: データエンジニアリング力

100) 情報セキュリティのCIAのうち、ファイアウォールの設置が関連する要素はどれか

機密性

可用性

完全性

認証性

0%

模擬試験形式 ランダム100問出題

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