弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
C2090-930試験本番の環境を再現したテストエンジンで、IBM SPSS Modeler Professional v3の60問を実戦さながらに演習できます。ShikenPASSなら、時間配分の感覚まで本番前に身につけられます。
IBM C2090-930 試験概要:
| 認定ベンダー: | IBM |
|---|---|
| 試験名: | IBM SPSS Modeler Professional v3 |
| 試験番号: | C2020-930 |
| 試験形式: | 多肢選択式, シナリオ設問式, ドラッグアンドドロップ式 |
| 認定の有効期間: | 特に定めなし |
| 対応言語: | 日本語, 英語, 中国語 |
| 合格点: | 70% |
| 出題数: | 60 |
| 受験料: | $200 USD |
| 試験時間: | 90 分 |
| 推奨トレーニング: | IBM SPSS Modeler Professional v3 トレーニング |
| 受験申し込み: | Pearson VUE 受験登録 IBM トレーニングおよび認定制度 |
| サンプル問題: | DOWNLOAD DEMO |
| 受験方法: | Pearson VUEの試験会場での受験、または監督者付きのオンライン形式での受験が可能です |
| 前提条件: | 必須の前提条件は設けられていません。IBMでは、SPSS Modelerの実務経験6か月以上、およびCRISP-DMに関する知識を推奨しています |
| 公式シラバスのURL: | https://www.ibm.com/training/certification/ibm-certified-specialist-spss-modeler-professional-v3-47100203 |
IBM C2090-930 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: データの準備 | 20% | - Selectノード、Filterノード、Aggregateノードを用いてデータを調整する - Deriveノード、Auto Data Prepノード、Fillerノードを用いてデータを変換する - MergeノードおよびAppendノードによりデータを統合する - データセットの抽出、分割、均衡化を行う |
| トピック 2: ビジネスの理解と計画立案 | 10% | - ビジネス目標をデータマイニングの目的へ対応付ける - CRISP-DM手法を理解し、活用する |
| トピック 3: SPSS Modelerの実務的な機能操作 | 10% | - SuperNodeおよび再利用可能なストリームを活用する - 画面インターフェースとノードパレットを操作する |
| トピック 4: モデリング | 20% | - Auto ModelingノードおよびEnsembleノードを活用する - セグメンテーションモデルおよびアソシエーションモデルを適用する - 分類モデルおよび回帰モデルを構築する |
| トピック 5: データの理解 | 15% | - 可視化手法を適用する - 外れ値や欠損値といったデータ品質上の問題点を識別する - 要約統計量と分布分析を活用する |
| トピック 6: 評価と分析 | 15% | - モデルナゲットのインターフェースを操作する - モデルの出力結果と統計値を解釈する - 評価指標と可視化ツールを活用する |
| トピック 7: 展開・運用 | 10% | - 分析結果およびモデルを出力する - 運用環境に展開したモデルを用いて新規データのスコアリングを実施する |
C2090-930試験に関するQ&Aまとめ
C2090-930試験は、IBMが実施する公式の認定試験で、合格すると「IBM Certified Specialist - SPSS Modeler Professional v3」の認定を取得できます。この認定はスペシャリストレベルに位置づけられています。詳しい試験情報は、このページの試験概要やほかの質問項目でもご紹介しています。
C2090-930試験の問題数は60、制限時間は90 分です。限られた時間で全問を解き切るには、1問ごとのペースを意識し、難しい問題に時間を使いすぎない進め方が重要です。ShikenPASSのテストエンジンには時間制限付きの模擬試験モードがあるため、本番と同じ時間配分で60問の練習問題に取り組めます。受験直前には、必ず時間を計った通し演習で時間感覚を確認しておきましょう。
C2090-930試験の合格に必要なスコアは70%、受験料は$200 USDです。万が一不合格になった場合、再受験には受験料を再度全額支払う必要があるため、本番前の仕上がり確認が欠かせません。ShikenPASSの練習問題で模擬試験を繰り返し、安定して合格点を上回る状態になってから受験することをおすすめします。
はい。ShikenPASSではIBM SPSS Modeler Professional v3（C2090-930）問題集の無料サンプルをご用意しており、購入前に内容や品質をご確認いただけます。また、ご購入後は365日間無料で最新版にアップデートでき、更新期間終了後の更新も50%割引でご利用いただけます。
ShikenPASSでは「返金保証」をご用意しています。ご購入後60日以内にC2090-930試験を受験して不合格だった場合、受験票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ければ、7日以内に全額返金の手続きが完了します。なお、ご購入後3日以内の受験や、実際に受験されなかった場合、無料資料・期限切れのご注文は対象外となり、受験者名とお支払い者名の一致が必要です。返金の代わりに、同等の試験資料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ことも可能です。商品はお支払い完了後すぐにダウンロードでき、1分以内にメールでもお届けします。2時間経っても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。インストールできるパソコンの台数に制限はありません。
C2090-930試験の出題範囲は、公式の発表では全部で7の分野に分かれています。主な分野としては、「データの理解」（15%）、「評価と分析」（15%）、「SPSS Modelerの実務的な機能操作」（10%）などが挙げられます。各分野に含まれる詳細なトピックは、上記の試験範囲一覧でご確認ください。
IBM SPSS Modeler Professional v3 認定 C2090-930 試験問題：
You have executed a model node which has generated a model nugget connected to your stream's data source.
What will allow the stream to score data with this new nugget?
- A. Remove any partition node to allow all data to be scored.
- B. Remove the Reclassify node to use the nugget model for scoring.
- C. Add a Discriminant node to use the nugget model for scoring.
- D. Add an output node downstream from the nugget.
You have optimized four models that do not meet your performance goals. You believe that by mergingthese models together you would achieve better performance.
Which node would allow you to accomplish this task?
- A. Ensemble node
- B. Regression node
- C. Aggregate node
- D. Reclassify node
You have a model nugget in the Models palette, but the stream used to create the model is not available. You want to refresh the model by rebuilding it on a new data set, but using the same variables and settings used to build the original model nugget.
Which capability in the modeling nuggets in the Models palette will you use for this purpose?
- A. Add To Stream
- B. Save Model
- C. Generate Modeling node
- D. Export PMML
Which capability would be achieved by only creating a SuperNode in IBM SPSS Modeler Professional?
- A. To shrink the data stream by grouping several nodes into one node so that streams are neater and more manageable
- B. To summarize data outliers, extremes, and missing values within the data set and offers tools for handling these values
- C. To merge multiple input data sources into one large combined data set for streamlined data processing and summary statistics
- D. To evaluate the ability of models to generate accurate predictions and perform comparisons between predicted values and actual values for models
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
Referring to the exhibit,
respectively, which field is the predicted value and what is the confidence that you have in the prediction?
- A. $XSC-Credit rating; $XS-Credit rating
- B. $XS-Credit rating; $XSC-Credit rating
- C. Credit rating; $XSC-Credit rating
- D. Credit rating; $XS-Credit rating
－长尾**
