SASInstitute A00-255

本番の試験形式に慣れておくことは、得点力を安定させるうえで欠かせない要素です。JpshikenのテストエンジンはA00-255試験の環境を再現しており、87問の練習問題を制限時間つきで繰り返し解けます。

SASInstitute A00-255 試験概要:

SASInstitute A00-255 試験シラバストピック:

A00-255受験者から寄せられるご質問と回答

SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14はどんな資格ですか？

A00-255試験は、「SAS Enterprise Miner 14 を使用した SAS 認定予測モデラー」認定を取得するための試験です。認定レベルはProfessionalに位置づけられています。関連する認定にはSAS 認定データサイエンティスト、SAS 認定アドバンスド・アナリティクス・プロフェッショナルなどがあり、キャリアパスに合わせた学習計画を立てやすい資格体系となっています。Jpshikenでは、この試験に対応した87問の練習問題を用意しています。

A00-255試験の問題数と試験時間はどれくらいですか？

A00-255試験の問題数は60-65、試験時間は110 分となっています。問題数を試験時間で割ると1問あたりに使える時間は意外と短く、読み込みに時間のかかる長文問題では特にペース配分が重要です。Jpshikenのテストエンジンには制限時間つきの模擬試験モードがあるため、本番と同じ時間設定で87問の練習問題を解きながら、時間切れを防ぐ解答リズムを身につけられます。

A00-255試験の合格点と受験料はいくらですか？

A00-255試験の合格基準点は約 68-70%、受験料は$180 USDです。万が一不合格になった場合、再受験には再度全額の受験料が必要になるため、本番前に十分な得点力があるか確認しておくことが大切です。Jpshikenの模擬試験で繰り返し自己採点し、安定して合格基準を上回る状態になってから受験を申し込むことをおすすめします。

A00-255試験に受験資格はありますか？

A00-255試験の受験条件について、公式情報では次のように案内されています。必須の前提試験はありません。SAS Enterprise Miner および予測モデリングの概念に関する実務経験が推奨されます。。受験条件は変更される場合があるため、お申し込みの前に公式ページで最新の要件をご確認ください。

A00-255試験の申し込み方法を教えてください

A00-255試験は、以下の公式窓口からお申し込みいただけます。

• SAS 認定試験の登録
• Pearson VUE 試験の登録

試験方式はPearson VUE を通じて実施（オンライン監督試験またはテストセンター）です。申し込みのタイミングや会場の空き状況は時期によって変わるため、受験予定日が決まったら早めに手続きを済ませるのがおすすめです。

A00-255試験の公式トレーニングはありますか？

SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14の対策として、公式では以下のトレーニングが推奨されています。

• SAS Predictive Modeling Using Enterprise Miner トレーニング
• SAS eラーニングコース

公式トレーニングで基礎を固めたうえで、Jpshikenの87問の練習問題を解けば、知識の定着度を本番形式で確認できます。

購入前にA00-255練習問題を試すことはできますか？

はい、Jpshikenでは無料サンプルをご用意しており、購入前に問題の傾向や解説の構成をご確認いただけます。また、ご購入後は365日間の無料更新サービスが付いているため、試験内容の改訂にも追加費用なしで対応できます。更新期間の終了後も、継続更新を50%割引でご利用いただけます。

万が一A00-255試験に合格できなかった場合はどうなりますか？

Jpshikenでは返金保証をご用意しています。ご購入後60日以内に対応する試験を受験し、不合格だった場合は、受験票の写しと公式スコアレポートのPDFを試験日から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を行います。なお、ご購入後3日以内の受験、ダウンロード後に実際に受験されなかった場合、無料資料や期限切れのご注文は対象外となり、受験者名とご購入者名が一致している必要があります。返金の代わりに、同等の試験対策資料2つ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。製品はお支払い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。

A00-255試験ではどのようなトピックが出題されますか？

A00-255試験の出題範囲は、公式シラバスで6つの領域に分かれています。主な領域には、データの理解と準備、モデルの評価と検証、モデルの実装とデプロイなどがあります。各領域の詳細なトピックと配点は、このページ上部の試験大綱セクションに掲載していますので、あわせてご確認ください。

SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 認定 A00-255 試験問題：

問題 #1
Look over the output from the Neural Network model. Which of the following statement(s) is (are) true?
Response:

A. All of the above
B. The optimization for the model has not been completed.
C. The misclassification error for the test data is 0.154255.
D. The model has too few input variables.

問題 #2
What is the kurtosis value for the variable TLDel60Cnt24?
Response:

A. between 14 and 16.99
B. less than 10
C. 17 or higher
D. between 10 and 13.99

問題 #3
Which statement describes the Decision Tree Split Search mechanism for categorical inputs?
Select one:
Response:

A. The average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
B. A clustering mechanism eliminates observations in outlier clusters as potential split points as a first step. Then, for the remaining observations, the average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
C. All levels are weighted and the weights are used for testing.
D. The levels that have target rate of 0 or 100% are re-binned first, then weighted and the weights are used for testing.

問題 #4
Which of the following is not true about results produced by the Regression node?
Response:

A. Type 3 Analysis of Effects provides you with information about the number of parameters that each input contributes to the model.
B. Variable Summary information identifies the roles of variables used by the Regression node.
C. Model Information provides you with information that includes the number of target categories and the number of model parameters.
D. Fit Statistics can provide information that affects decision predictions, but does not affect estimate predictions.

問題 #5
What is the purpose of the Kass (Bonferroni) adjustment in the decision tree split-search algorithm?
Select one:
Response:

A. To reduce the number of surrogate splitting rules.
B. To ensure that the choice of split is not influenced by input measurement scale.
C. To give categorical inputs a greater chance to be used the split.
D. To ensure a non-negative logworth value.

解説：