Huawei H13-731 試験概要:
| 認定ベンダー: | Huawei |
|---|---|
| 試験名: | Huawei Certified ICT Expert-Big Data-Data Mining（筆記試験）V3.0 |
| 試験番号: | H13-731 |
| 試験形式: | 正誤判定問題, ドラッグアンドドロップ問題, シナリオ設定型問題, 穴埋め問題, 複数選択問題, 単一選択問題 |
| 関連資格: | HCIP-Big Data HCIA-Big Data HCIE-Big Data Lab Exam |
| 合格点: | 600 / 1000 |
| 対応言語: | 中国語, 英語 |
| 受験料: | USD 300 |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 出題数: | 60～70問 |
| 推奨トレーニング: | Huawei ICTアカデミー HCIE-Big Data-Data Mining V3.0 公式トレーニングコース |
| 受験申し込み: | Huawei資格認定ポータル Pearson VUE 受験登録サイト |
| 受験方法: | Pearson VUEまたはHuawei認定試験会場での会場受験、またはオンライン監督付き受験が選択できます。 |
| 前提条件: | 受験に必須の前提資格は設けられていません。推奨される事前知識・経験としては、HCIP-Big Data相当の知識または同等の実務経験、Pythonの活用能力、機械学習・深層学習に関する基礎知識が挙げられます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://e.huawei.com/en/talent/certification/exam/h13-731 |
Huawei H13-731 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 相関ルールマイニング | 8% | - ルールの評価と応用 - Apriori、FP-Growthアルゴリズム |
| トピック 2: ビッグデータのアーキテクチャとガバナンス | 12% | - Hadoopエコシステムのアーキテクチャ - データのガバナンス、セキュリティおよび品質管理 - Huawei FusionInsightプラットフォーム - Sparkフレームワークとコンポーネント |
| トピック 3: 回帰分析と予測モデリング | 10% | - モデルのチューニングと正則化 - 線形回帰およびロジスティック回帰 |
| トピック 4: データマイニングの概要 | 5% | - データマイニングの概念とプロセス - CRISP-DMフレームワーク - ビッグデータとデータマイニングの統合 |
| トピック 5: 分類アルゴリズム | 15% | - 決定木、ランダムフォレスト - SVM、ナイーブベイズ、KNN - モデルの評価手法と指標 |
| トピック 6: 機械学習と深層学習 | 15% | - Huawei ModelArtsおよびMindSpore - ニューラルネットワークの基礎 - 分散型機械学習 |
| トピック 7: データの前処理 | 13% | - 特徴量の選択と次元削減 - 欠損値および外れ値の処理 - データのクレンジング、統合、変換 |
| トピック 8: クラスタリングアルゴリズム | 12% | - クラスタリング結果の妥当性検証手法 - K-Means、DBSCAN、階層的クラスタリング |
| トピック 9: ビッグデータの分析と最適化 | 10% | - エンドツーエンドによるデータマイニングプロジェクトの設計 - Spark SQL、Spark MLlib - 処理性能の調整と最適化 |
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