PEGAPCDS86V1試験の対策に必要なものを、CertJukenなら一か所でそろえられます。Pegasystems Pega Certified Data Scientist (PCDS) 86V1の50問の練習問題から無料サンプル、更新サービスまで、受験準備のすべてをまとめて提供します。
Pegasystems PEGAPCDS86V1 試験概要:
| 認定ベンダー: | Pegasystems |
|---|---|
| 試験名: | Pega Certified Data Scientist（PCDS）86V1 |
| 試験番号: | PEGAPCDS86V1 |
| 合格点: | 70% |
| 試験時間: | 90 分 |
| 認定の有効期間: | Pega Platform 8.6バージョンのサポート終了まで有効 |
| 関連資格: | Pega Certified Decisioning Consultant（PCDC） Pega Certified Senior System Architect（PCSSA） |
| 試験形式: | ドラッグアンドドロップ形式, 多肢選択式, シナリオ設問 |
| 出題数: | 50～60問 |
| 受験料: | 175～190米ドル |
| 対応言語: | English |
| 推奨トレーニング: | Pega Customer Decision Hub 導入講座 Pega Academy 予測分析学習ロードマップ |
| 受験申し込み: | Pega Academy 試験案内ページ Pearson VUE 受験申込ページ |
| サンプル問題: |  |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験またはPearson VUE試験会場での受験 |
| 前提条件: | 推奨要件：Pega Platform 8.x、Customer Decision Hub、統計学、機械学習に関する基礎知識、および実務経験6ヶ月以上 |
| 公式シラバスのURL: | https://academy.pega.com/exam/certified-pega-data-scientist-86 |
Pegasystems PEGAPCDS86V1 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| Pega Predictive Modeler | 28% | - Adaptive Decision Manager（ADM）の設定 - 予測モデルの構築と学習実行 - PMML形式および外部モデルのインポート |
| データサイエンスの基礎知識 | 20% | - モデルの評価指標（AUC、リフト、正解率） - データの要件と統計の基礎 - 予測分析・適応的分析の概念 |
| データの準備と管理 | 22% | - データの探索と変換処理 - 特徴量の作成と選定 - 欠損値・不均衡データへの対応 |
| モデルの導入と運用監視 | 18% | - パフォーマンスの追跡と再学習の実施 - デシジョン戦略へのモデルの組み込み - ガバナンス体制と偏りの検出 |
| 分析手法と業務への活用 | 12% | - 分析結果を業務成果に結びつける手法 - 分析レポートとダッシュボードの作成 |
Pegasystems Pega Certified Data Scientist (PCDS) 86V1の疑問をまとめたQ&A
PEGAPCDS86V1は、Pegasystemsが実施する「Pega Certified Data Scientist（PCDS）」を取得するための認定試験です。認定レベルはプロフェッショナルで、実務に即した知識とスキルが問われます。Pega Certified Decisioning Consultant（PCDC）、Pega Certified Senior System Architect（PCSSA）などの関連認定へのステップとしても位置づけられており、キャリアアップを目指す方に広く選ばれています。CertJukenの練習問題を活用すれば、試験の全体像を把握しながら計画的に対策を進められます。
PEGAPCDS86V1試験の問題数は50～60問、制限時間は90 分です。1問あたりに使える時間を意識すると、序盤で時間を使いすぎないペース配分が重要になります。見直しの時間を確保するためにも、CertJukenの模擬試験で時間を計りながら解く練習を重ね、本番と同じ時間感覚を身につけておくと安心です。
PEGAPCDS86V1試験の合格基準点は70%で、受験料は175～190米ドルです。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ります。そのため、本番の前にCertJukenの練習問題で安定して合格点を超えられるかを確認してから受験することをおすすめします。
はい。CertJukenではPEGAPCDS86V1練習問題の無料サンプル（PDFデモ）を用意しており、内容や使い勝手を確かめてから購入を判断できます。購入後は365日間の無料更新が付き、更新期間の終了後は50%割引で継続更新を利用できます。
CertJukenでは「返金保証」を用意しています。購入後60日以内にPEGAPCDS86V1試験を受験して不合格だった場合、受験票の写しと公式のスコアレポート（Score Report）のPDFを試験後2日以内に提出すれば、7日以内に全額返金の手続きが完了します。なお、受験者名と購入時の支払者名が一致している必要があり、購入から3日以内の受験や、実際に受験しなかった場合は対象外です。返金の代わりに、同等の試験対策教材2つを無料で受け取り、購入済み製品の更新サービスを継続する選択も可能です。商品は購入後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。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。
PEGAPCDS86V1試験の出題範囲は5の分野に分かれています。主な分野はモデルの導入と運用監視（18%）、Pega Predictive Modeler（28%）、データの準備と管理（22%）です。各分野の詳細な出題項目は、このページ上部の出題範囲一覧で確認できます。
Pegasystems Pega Certified Data Scientist (PCDS) 86V1 認定 PEGAPCDS86V1 試験問題：
問題 #1
Which decision component allows you to monitor the real-time performance of a third-party Churn Model?
A. PMML Model
B. Adaptive Model
C. Predictive Model
D. Scorecard Model
問題 #2
The decision components used on the strategy canvas can be individually configured Which function is available when configuring the Group By component?
A. Divide
B. Multiply
C. Average
D. True if Some
問題 #3
A company uses a Monte Carlo data set containing customer information for testing. They want to extend the data model to include all credit card product usage data. Customers may have multiple cards.
To extend the customer data model with the credit card product usage data, you need to______________..
A. create a Provider
B. merge customer and credit card data
C. add a Field
D. add a Group
問題 #4
A company wants to simulate decisions that requires large amounts of data. However, the organisation's live data is inaccessible. Your advice is to use a Monte Carlo data set.
The Monte Carlo method________________
A. makes the organisation's live data accessible
B. enables the company to generate random data for most of its application needs
C. generates data that the company can use as input for adaptive decisioning
D. combines external data sets into a larger data set
問題 #5
evidence an assessment of its viability, the Adaptive Model produces three outputs: Propensity, Performance and What is evidence in the context of an Adaptive Model?
A. The number of customers who exhibited statistically similar behavior
B. The number of statistical bins used to evaluate the response
C. The likelihood of a statistically similar behavior
D. The number of customers who have responded to the modeled offer
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： C | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： D |
Andou
野间**
Asami
牧瀬**
