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HQT-2900 問題集

Hitachi HQT-2900 試験問題集

  • 試験コード：HQT-2900
  • 試験名称：Hitachi Vantara Qualified Professional - Pre-sales Data Analytics Foundation
  • 問題数：0 問題と回答

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Hitachi HQT-2900 試験概要:

認定ベンダー:Hitachi Vantara
試験名:Pre-sales Data Analytics Foundation
試験番号:HQT-2900
関連資格:Hitachi Vantara Qualified Professional - プリセールス データ インテリジェンス (HQT-2400)
Hitachi Vantara Qualified Professional - プリセールス データ インフラストラクチャ (HQT-2100)
試験時間:90 minutes
対応言語:English
試験形式:選択式, シナリオベース問題
出題数:65
推奨トレーニング:Hitachi Vantara Pentaho データアナリティクス トレーニング
受験申し込み:Hitachi Vantara 認定ポータル
受験方法:Kryterion Webassessorプラットフォームを通じた、オンライン監視付きまたは監視なしの試験
前提条件:正式な前提条件はありません。データアナリティクスの概念およびエンタープライズデータ環境に関する知識があることが推奨されます。
公式シラバスのURL:https://support.hitachivantara.com/en/learning/certifications.html

Hitachi HQT-2900 試験シラバストピック:

セクション目標
トピック 1: データ最適化 (PDO)- ストレージの最適化
  • 1. 低コストストレージへのデータの階層化
    • 2. コールドデータの特定
      トピック 2: Pentaho ビジネスアナリティクス- セルフサービスアナリティクス
      • 1. インタラクティブな可視化 (Analyzer)
        • 2. ドリルダウンと探索
          - レポートとダッシュボード
          • 1. ピクセルパーフェクトなレポート
            • 2. 組み込みアナリティクス
              トピック 3: データ統合 (PDI)- ETLの概念
              • 1. 増分ロードとCDC
                • 2. ETL（抽出、変換、ロード）の基本
                  - 変換テクニック
                  • 1. 結合およびマージ操作
                    • 2. データの標準化とスクリプティング
                      トピック 4: データアナリティクスの基礎- データ品質の概念
                      • 1. データプロファイリングとクレンジングの概念
                        • 2. データ品質がアナリティクスとAIに与える影響
                          - エンタープライズデータの課題
                          • 1. データサイロとAI対応への準備
                            • 2. データガバナンスの基本
                              トピック 5: データカタログとガバナンス- メタデータ管理
                              • 1. データ辞書の生成
                                • 2. 自動データ検出
                                  - リネージとコンプライアンス
                                  • 1. データリネージの可視化
                                    • 2. 変更に対する影響分析
                                      トピック 6: Pentaho+ プラットフォームの概要- プラットフォームのコア機能
                                      • 1. データの最適化と階層化 (PDO)
                                        • 2. データの取り込みと統合 (PDI)
                                          • 3. データ品質管理 (PDQ)
                                            • 4. カタログとメタデータ管理 (PDC)

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