試験内容はベンダーの方針変更とともに更新されるため、教材の鮮度が学習効果を左右します。JPNTestのPEGAPCDS86V1問題集は購入後365日間無料で更新され、2026年時点のPegasystems Pega Certified Data Scientist (PCDS) 86V1の出題内容にも対応しています。
Pegasystems PEGAPCDS86V1 試験概要:
| 認定ベンダー: | Pegasystems |
|---|---|
| 試験名: | Pega Certified Data Scientist (PCDS) 86V1 |
| 試験番号: | PEGAPCDS86V1 |
| 対応言語: | 英語 |
| 出題数: | 50 |
| 関連資格: | Pega Lead Decisioning Architect Pega Decisioning Consultant |
| 試験形式: | 選択式, シナリオベース問題 |
| 認定の有効期間: | バージョン固有の認定(固定の有効期限は公開されていません。試験トラックが廃止されるまで有効です) |
| 受験料: | USD 175 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 合格点: | 70% |
| 推奨トレーニング: | Pega Academy Data Scientist Mission Certified Pega Data Scientist試験ページ |
| 受験申し込み: | Pearson VUE Pega認定登録 Pega認定情報 |
| サンプル問題: | Pegasystems PEGAPCDS86V1 サンプル問題 |
| 受験方法: | Pearson VUEテストセンターまたはPearson VUEオンライン監督試験 |
| 前提条件: | 必須の前提試験は公開されていません。Pega Customer Decision HubおよびAI駆動型意思決定ソリューションを使用するデータサイエンティストに推奨されます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://academy.pega.com/exam/certified-pega-data-scientist |
Pegasystems PEGAPCDS86V1 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Next-Best-Action | 4% | - データサイエンティスト向けPegaの紹介 |
| トピック 2: 予測分析 | 32% | - 予測モデルの構築 - サードパーティ予測モデルの利用 |
| トピック 3: テキスト分析 | 12% | - メールルーティングのためのテキスト分析の活用 |
| トピック 4: 意思決定戦略 | 16% | - 顧客アクション間の調停 - 意思決定ロジックの理解 |
| トピック 5: アダプティブ分析 | 36% | - 機械学習の影響の定量化 - アダプティブラーニングの実証 - リアルタイムデータを使用した顧客行動の予測 |
PEGAPCDS86V1試験についてよくあるご質問
「PEGAPCDS86V1」は、Pegasystemsが実施する「Pega Certified Data Scientist (PCDS) 86V1」の試験コードです。この試験に合格すると、「Pega Certified Data Scientist (PCDS)」の認定を取得できます。認定レベルはプロフェッショナルに位置づけられています。関連する認定としては、Pega Decisioning Consultant・Pega Lead Decisioning Architectなどが挙げられます。JPNTestでは、PEGAPCDS86V1試験対策として50の練習問題をご用意しています。
PEGAPCDS86V1試験の出題数は50、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。
PEGAPCDS86V1試験の合格ラインは70%、受験料はUSD 175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50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。
必須の前提試験は公開されていません。Pega Customer Decision HubおよびAI駆動型意思決定ソリューションを使用するデータサイエンティストに推奨されます。
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、Pegasystemsの公式ページで必ずご確認ください。
PEGAPCDS86V1試験は、以下の公式窓口からお申し込みいただけます。
なお、本試験の受験方式はPearson VUEテストセンターまたはPearson VUEオンライン監督試験です。
PegasystemsではPEGAPCDS86V1試験向けに、以下の公式トレーニングを用意しています。
公式トレーニングで知識の土台を固めたうえで、JPNTestの50の練習問題に取り組めば、理解度の確認と弱点の洗い出しを効率よく進められます。
はい、ご購入前にJPNTestのPEGAPCDS86V1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PEGAPCDS86V1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。
PEGAPCDS86V1試験の出題範囲は、全部で5分野で構成されています。主な分野としては、「意思決定戦略」(16%)、「テキスト分析」(12%)、「アダプティブ分析」(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PEGAPCDS86V1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。
Pegasystems Pega Certified Data Scientist (PCDS) 86V1 認定 PEGAPCDS86V1 試験問題:
You are a company with a new and unique product, and you want to offer it to the right customer. Given the scenario, which rule type should you use?
- A. Adaptive Model
- B. Scorecard
- C. Predictive Model
- D. Decision Table
A telecom company is interested in improving customer engagement on social media. However, there are hundreds of relevant messages posted every day, and it is not practical for customer service representatives (CSRs) to review and respond to all messages. Instead, CSRs should focus on negative messages.
What do you need to analyze the incoming messages?
- A. Adaptive model
- B. Text extraction model
- C. Text categorization model
- D. Predictive model
A Scoring Model allows you to differentiate between
- A. Accept, Reject, Maybe Later
- B. Good, Better, Best
- C. Good, Bad, Unknown
- D. Good, Bad
In a Prioritize component, the best action can be determined based on the value of
- A. Propensity
- B. Customer.Income
- C. Average Margin
- D. Customer,Value
To enable an assessment of its reliability, the Adaptive Model produces three outputs: Propensity.
Performance and Evidence.
The performance of an Adaptive Model that has not collected any evidence is_____________________.
- A. null
- B. 1-0
- C. 0.0
- D. 0.5
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