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IBM Data Science Professional Certificate

「IBM Data Science Professional Certificate」の記事一覧

分析結果のプレゼンテーションで最も重要なことはどれか。

プレゼンテーションの目的は聞き手に分析結果を理解させ次の具体的な行動を促すことにある。

2026年3月12日

顧客が競合他社に乗り換える可能性を予測する分析を何と呼ぶか。

チャーン予測は離脱の兆候がある顧客を特定し事前に対策を打つことで顧客維持率を高める。

2026年3月12日

自社にデータサイエンティストがいない場合外部のサービスを利用してAIを導入する戦略はどれか。

Buy戦略は既存のSaaS製品などを利用することで迅速かつ低コストでAI機能を導入する手法である。

2026年3月12日

プロジェクトの途中で目標や範囲がなし崩し的に拡大してしまう現象を何と呼ぶか。

スコープクリープは計画外の要求が増えることで納期遅延や予算超過を引き起こすリスクである。

2026年3月12日

AI導入による効果を「売上増加」や「コスト削減」などの数値で示すことを何と呼ぶか。

ビジネスインパクトの定量化はプロジェクトの価値を証明し継続的な投資を得るために不可欠である。

2026年3月12日

データサイエンスプロジェクトにおいて「ステークホルダー」とは誰を指すか。

ステークホルダーはスポンサー；経営者；エンドユーザーなどプロジェクトに関わるすべての人を含む。

2026年3月12日

データの「完全性（Completeness）」とは何を指すか。

完全性は分析に必要なデータ要素が欠けることなく揃っていることを意味する。

2026年3月12日

複数のモデル候補の中から最も優れたものを選択するために本番で一部のトラフィックを分けるテストはどれか。

A/Bテストは異なるバージョンを実際のユーザーに提示し定量的な反応の差を測定する手法である。

2026年3月12日

データの「鮮度（Timeliness）」が重要な理由として最も適切なものはどれか。

データの鮮度はビジネスの意志決定において現在の実態に基づいた判断を行うために極めて重要である。

2026年3月12日

データセットの中で「null」や「None」として記録されている値の一般的な名称はどれか。

欠損値は情報が収集できなかったり記録されなかったりした空白のデータ部分を指す。

2026年3月12日