申し込みから学習開始まで待ちたくない方に、JPNTestのA00-406問題集は即時ダウンロードに対応しています。お支払い完了後すぐにSASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelinesの98の練習問題を入手でき、思い立ったその日から学習を始められます。
SASInstitute A00-406 試験概要:
| 認定ベンダー: | SAS Institute |
|---|---|
| 試験名: | SAS® Viya® の教師あり機械学習パイプライン(SAS Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya) |
| 試験番号: | A00-406 |
| 合格点: | 62% |
| 対応言語: | 英語 |
| 認定の有効期間: | 5年 |
| 試験形式: | 多肢選択式, 短答式 |
| 受験料: | USD 180 |
| 関連資格: | SAS Certified Specialist: SAS Viya を使用した自然言語処理とコンピュータビジョン SAS Certified Specialist: SAS Viya を使用した予測と最適化 SAS Certified Associate: 機械学習のための応用統計 |
| 出題数: | 50-55 |
| 試験時間: | 90 分 |
| サンプル問題: | SASInstitute A00-406 サンプル問題 |
| 受験方法: | SAS および Pearson VUE により実施(オンラインまたは試験会場) |
| 前提条件: | SAS Visual Data Mining and Machine Learning software に精通していること。統計の基礎知識が推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://www.sas.com/en_gb/certification/credentials/advanced-analytics/machine-learning-using-sas-viya.html |
SASInstitute A00-406 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| データソース | 30-36% | - データの探索と修正 - データの取り込みと準備 - 次元削減と特徴量エンジニアリング |
| モデル構築 | 40-46% | - モデルの比較と選択 - 教師ありモデルの作成 (decision trees, ensembles, SVM, neural networks) |
| モデルの評価とデプロイメント | 24-30% | - モデル性能の評価 (metrics, ROC curves, confusion matrices) - モデルを本番環境にデプロイする |
A00-406試験についてよくあるご質問
「A00-406」は、SAS Instituteが実施する「SAS® Viya® の教師あり機械学習パイプライン(SAS Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya)」の試験コードです。この試験に合格すると、「SAS Certified Specialist」の認定を取得できます。認定レベルはスペシャリスト / 中級に位置づけられています。関連する認定としては、SAS Certified Specialist: SAS Viya を使用した予測と最適化・SAS Certified Specialist: SAS Viya を使用した自然言語処理とコンピュータビジョン・SAS Certified Associate: 機械学習のための応用統計などが挙げられます。JPNTestでは、A00-406試験対策として98の練習問題をご用意しています。
A00-406試験の出題数は50-55、制限時間は90 分です。限られた時間内で全問に取り組む必要があるため、1問にかけられる時間を常に意識し、難しい問題に長く留まりすぎないペース配分が求められます。本番で時間不足に慌てないよう、JPNTestのテストエンジンで制限時間つきの模擬試験に挑戦し、時間配分の感覚を体に覚えさせておくことをおすすめします。
A00-406試験の合格ラインは62%、受験料はUSD 180です。万が一不合格だった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、費用面の負担も無視できません。受験前にJPNTestの98の練習問題で模擬試験に取り組み、安定して合格ラインを超えられることを確認してから本番に臨むと安心です。
SAS Visual Data Mining and Machine Learning software に精通していること。統計の基礎知識が推奨されます
受験条件は変更される場合があります。最新かつ正確な情報は、SASInstituteの公式ページで必ずご確認ください。
はい、ご購入前にJPNTestのA00-406問題集の無料サンプル(PDFデモ)をダウンロードして、問題の品質や形式をご確認いただけます。ご購入後は365日間の無料更新が付帯し、更新期間の終了後も50%割引で継続更新をご利用いただけるため、常に最新の出題傾向に沿った内容で学習を続けられます。
JPNTestでは「返金保証」制度をご用意しています。ご購入後60日以内にA00-406試験を受験して不合格となった場合、全額返金をご申請いただけます。なお、ご購入後3日以内の受験や、ダウンロード後に実際の受験をしていない場合、無料資料や期限切れのご注文は対象外となり、受験者氏名とお支払い者氏名が一致している必要があります。ご申請の際は、受験票(enrollment slip)の写しと公式スコアレポート(Score Report)のPDFを試験後2日以内にご提出いただき、受理後7日以内に手続きが完了します。返金をご希望でない場合は、同等価値の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、元の製品の更新サービスを継続する選択肢もございます。
また、ご購入いただいた製品はお支払い完了後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。2時間以内に届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストール可能なパソコンの台数に制限はありません。
A00-406試験の出題範囲は、全部で3分野で構成されています。主な分野としては、「モデル構築」(40-46%)、「モデルの評価とデプロイメント」(24-30%)、「データソース」(30-36%)などが挙げられます。各分野の詳細なトピックと配点は、上記の試験大綱をご確認ください。JPNTestのA00-406練習問題は、これらの出題分野を幅広くカバーしています。
SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 認定 A00-406 試験問題:
In the context of model assessment, what does "bias" refer to?
- A. The simplicity of the model
- B. A measure of the model's precision
- C. A systematic error that causes a model to consistently overpredict
- D. The process of feature engineering
正解:C 🗳️
Which feature extraction method can take both interval variables and class variables as inputs?
- A. Autoencoder
- B. Principal component analysis
- C. Singular value decomposition
- D. Robust PCA
正解:A 🗳️
What does API stand for in the context of data sources?
- A. Automated Program Integration
- B. Advanced Programming Integration
- C. Application Program Interface
- D. Application Programming Interface
正解:D 🗳️
In the context of data integration, what does "data transformation" refer to?
- A. Backing up data for disaster recovery
- B. Extracting data from source systems
- C. Storing data in a centralized repository
- D. Converting and reshaping data to match the target schema
正解:D 🗳️
What is the primary purpose of model assessment in the context of data science and machine learning?
- A. Model building
- B. Data preprocessing
- C. Data visualization
- D. Evaluating and selecting the best-performing model
正解:D 🗳️
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