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CompTIA DA0-002 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • データマイニング：この試験セクションでは、ビジネスインテリジェンスアナリストのスキルを測定し、データの収集、クリーニング、分析準備の方法を網羅しています。データ統合のためのETLやELTといった手法に加え、Webスクレイピング、APIの利用、アンケートデータ収集についても解説します。受験者は、欠落データや重複データなどの問題を特定し、フィルタリング、ソート、マージ、正規化といった手法を適用することが求められます。また、データ処理効率を向上させるためのクエリ最適化戦略についても触れています。
トピック 2
  • データ概念と環境：この試験セクションでは、ジュニアデータアナリストのスキルを測定し、データベースの種類、スキーマ構造、データ形式などのコアデータ概念の理解に焦点を当てます。構造化データと非構造化データの違いを明確にし、CSV、JSON、XMLなどのファイル形式を比較し、データディメンションと緩やかに変化するディメンションに関する重要な概念を紹介します。データの保存方法と構成方法を理解することで、専門家は分析やレポート作成のタスクに適切に対応できるようになります。
トピック 3
  • 視覚化：この試験セクションでは、データ視覚化スペシャリストのスキルを測定し、生データを明確な視覚的洞察に変換することに焦点を当てています。棒グラフ、ヒートマップ、折れ線グラフなどの視覚形式を特定の対象者やニーズに合わせて調整する方法を学びます。受験者は、ラベル、レイアウト、ブランディング、配色などの適切なデザイン要素を使用してダッシュボードやレポートを作成する方法を理解している必要があります。このセクションには、さまざまなプラットフォームやユーザーアクセスレベルを通じたダッシュボードの開発と配信に関するベストプラクティスも含まれています。
トピック 4
  • この試験セクションでは、データガバナンス・アソシエイトのスキルを測定し、データのセキュリティ、正確性、コンプライアンスを維持するための原則を紹介します。アクセス制御、暗号化、個人情報（PII）や医療情報（PHI）などの機密データの分類、データ利用に関連する法的要件などが網羅されています。受験者は、品質チェックの適用方法、データの検証方法、マスターデータの効果的な管理方法を理解している必要があります。また、データ辞書、監査、標準化プロセスを通じてデータの整合性を維持するためのベストプラクティスについても解説します。
トピック 5
  • 5.0 データガバナンス、品質、および管理

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CompTIA Data+ Exam 認定 DA0-002 試験問題 (Q200-Q205):

質問 # 200
Which of the following data repositories stores unstructured and structured data?

正解：B

解説：
A data lake is designed to store both structured and unstructured data in its native format, providing flexibility for various types of data processing and analysis.


質問 # 201
A data analyst receives a flat file that includes dates. The analyst needs to calculate the number of days from the dates on the file to the current date. Which of the following is the best way to complete this task?

正解：B

解説：
Date values must be in a proper date format to perform accurate calculations, so converting the data and then applying date functions enables correct computation of the number of days between dates.


質問 # 202
A data analyst receives a notification that a customized report is taking too long to load. After reviewing the system, the analyst does not find technical or operational issues. Which of the following should the analyst try next?

正解：B

解説：
This question pertains to theData Governancedomain, focusing on data quality and report performance optimization. The report is slow despite no technical issues, suggesting a data-related inefficiency.
* Check that the appropriate filters are applied (Option A): Applying filters reduces the dataset size by excluding irrelevant data, improving report performance. This is a logical next step after ruling out technical issues.
* Check data source connections (Option B): The analyst already reviewed the system and found no operational issues, so connectivity is likely not the problem.
* Check for data structure changes in the report (Option C): While possible, this is a deeper investigation step and less likely to be the immediate cause of slowness.
* Check whether other peers have the same issue (Option D): This might confirm the issue's scope but doesn't directly address the performance problem.
The DA0-002 Data Governance domain emphasizes "data quality control concepts," including optimizing report performance through techniques like filtering.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 5.0 Data Governance.


質問 # 203
A company wants to limit an employee's access to a production environment. Which of the following access control practices is the best to implement?

正解：D

解説：
This question falls under the Data Governance domain, focusing on access control practices for data security. The task is to limit an employee's access to a production environment, requiring a structured approach.
* Mandatory (Option A): Mandatory access control (MAC) uses strict, system-enforced rules (e.g., military settings), but it's overly rigid for most companies.
* Time-based (Option B): Time-based access limits access to specific times, which doesn't address general production environment access.
* Attribute-based (Option C): Attribute-based access control (ABAC) uses attributes (e.g., department, location), but it's complex and not the simplest solution.
* Role-based (Option D): Role-based access control (RBAC) assigns permissions based on the employee's role, ensuring they only access what's needed for their job, making it the best practice for limiting production access.
The DA0-002 Data Governance domain includes "data privacy concepts," and role-based access control is a widely adopted practice for limiting access in production environments.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 5.0 Data Governance.


質問 # 204
A data analyst wants to isolate a serial number from a string of code. Which of the following data transformation techniques should the analyst use?

正解：B

解説：
Parsing separates a string into its individual components based on a defined pattern or delimiter.
To isolate a serial number from a larger string of code, the analyst would use parsing to extract the specific portion containing the serial number.


質問 # 205
......

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