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試験コード：DY0-001

試験名称：CompTIA DataAI Certification Exam

認証ベンダー：CompTIA

最近更新時間：2026-08-17

問題と解答：全85問

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CompTIA DY0-001 試験概要:

認定ベンダー:	CompTIA
試験名:	CompTIA DataAI 認定試験
試験番号:	DY0-001
試験形式:	多肢選択式問題, 実践能力確認問題（PBQ）
試験時間:	165 minutes
関連資格:	CompTIA Data+ CompTIA AI Essentials
対応言語:	英語, 日本語
合格点:	合否判定（数値による合格基準なし）
出題数:	最大90問
認定の有効期間:	3年間
受験料:	$544 USD
推奨トレーニング:	CompTIA CertMaster Learn for DataAI CompTIA 公式学習ガイド
受験申し込み:	Pearson VUE 試験予約ページ CompTIA 公式登録ページ
サンプル問題:	CompTIA DY0-001 サンプル問題
受験方法:	オンライン監督付き受験、またはPearson VUE試験会場での対面受験
前提条件:	受験に必須の前提条件はなし。データサイエンス、分析業務または関連分野で5年以上の実務経験が推奨されます
公式シラバスのURL:	https://www.comptia.org/certifications/dataai

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	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 2	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.
トピック 3	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 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	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.

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

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Hasebe

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