データサイエンス概論

70問 • 1年前

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問題一覧

誰もが等しくデータの消費者・生産者である社会を、何というか？

データ化社会

ビジネスパーソンが身につけるべきデータリテラシーとして、誤っているものはどれか

データを集める力

データサイエンティストに必要なスキルのうち，誤っているものはどれか

数学

データサイエンスで学ぶ内容として，間違っているものを選択せよ

仮説統計

データサイエンスの要素技術は、①基盤となる知識・技術、②データを収集し、加工・処理する技術、③集めたデータを（　　a　　）する技術、である。（　a　）に当てはまる言葉を選択せよ

解析

ビッグデータの４つの「V」を全て選択せよ。（複数回答）

データの頻度, データの量, データの種類, データの価値

以下の選択肢のうち、「検索エンジン」と呼ばれるものを１つ選択せよ。

Google

『世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるように」を企業理念としている巨大IT企業を、以下の選択肢から選択せよ

Google

第四次産業革命以降、生産の自律化などの産業界のデジタル化のことを何というか

ビッグデータの解析結果にもとづいて、次のアクションや意志決定を行ったり、課題解決や新たな価値創造が進められる社会を何というか。以下の選択肢から１つ選択せよ。

データ駆動型社会

物事の推論の基礎となる事実を何というか

データ

四則演算（加減乗除）や比率計算が可能なデータを何というか

計測データ

数字そのもの、四則演算に意味がないデータを何というか

カテゴリーデータ

データサイエンティストは、データを読み解く際、そのデータを読む目的やデータの裏にある何を考えながらデータを見るのか？

背景

基本統計量のなかで、変動しているデータの集団を一つの数値で代表させた値である「代表値」。次の選択肢の中から代表値ではないものを一つ選択せよ。

標準偏差

データ分析において、他のデータと比べて、極端に大きい値を何というか？

外れ値

外れ値の中でも、記録ミスや測定ミスなどの、「値が極端な原因・理由」がわかっている値を、何というか？

異常値

このように、ある条件下でデータの取得が終了したデータを何というか？

打ち切りデータ

相関関係の中でも、一方が「原因」で、もう一方が「結果」である関係を何というか？

因果関係

見かけ上、相関関係があるように見えるが、データ間に因果関係がないものを、何というか？

疑似相関

データサイエンスでは、データを（　　　　）することで、入手したデータの特徴や相違点、関連性を見つけ出す。かっこにあてはまる最も適切な言葉を一つ選択せよ。

可視化

データの値を比較したり、値の差を確認したり、データの量を表現するのに最も適切なグラフは次のうちどれか

棒グラフ

データの時間的変化を確認したり、データのトレンド、周期性、変曲点を確認したりするなど、データの推移を表現するグラフは次のうちのどれか

折れ線グラフ

以下の選択肢のうち、「データの特徴を把握するために必要な３つの原則」ではないものを一つ選択せよ。

大きさ

アンケート調査などで収集したデータに対し、設問の回答を掛け合わせて集計する手法を何というか

クロス集計

政府が提供している、日本の様々な統計が閲覧できるポータルサイトを何というか？

e-Stat

標本抽出方法の一つで、母集団全体をいくつかの集団に分ける抽出を何というか

クラスター抽出

母集団から標本を選ぶ際に、各対象者を完全に無作為に抽出することを、英語でなんというか？

ランダムサンプリング

標本は母集団のごく一部であるため、標本から得られた結果には、必ず確率的な誤差が伴う。これを何というか？

標本誤差

一般的によく起こる現象は、正規分布で表現できると言われている。これを何というか？

中心極限定理

データサイエンスの発展に繋がっているものは何か。以下の中からもっとも適切なものを選べ。

スマートフォン

人工知能の正式な英語名称はどれか。

Artificial intelligence

1956年に、AIという言葉が提唱された会議は、何という会議か。

ダートマス会議

現在主流となっているもので、正解を与えずに、入力したデータの中から、AIが自ら特定のパターンやルールを見つけ出す学習を何というか。

教師なし学習

AIはまだまだ進化の途中で、2045年にAIが人を超えると言われている。この到達する時点を示している言葉を、以下の中から一つ選択せよ

シンギュラリティ

パターン認識とは、観測されたパターンをある（　　a　　）に分類する操作のことである。（a）に当てはまる最も適切な言葉を以下から選択せよ。

カテゴリー

以下の選択肢から、「教師なし学習」の代表的な手法を一つ選択せよ。

主成分分析

主成分分析とは、多変量データの特徴を抽出し、いくつかのカテゴリーに分類するための、新しい（　　b　　）を求める⽅法である。(b)に当てはまるもっとも適切な言葉を一つ選択せよ。

合成変数

以下の選択肢から、「教師あり学習」の代表的な手法を一つ選択せよ

k-NN法

パターン認識の流れは、「データ入力」→「前処理」→「特徴抽出」→「（　　b　　）」→「結果出力」である。（ｂ）に当てはまる最も適切な言葉を選択せよ。

分類識別

多変量解析は、複数の変数を持つデータの統計解析を行う手法であり、複雑な現象の解析を行い、（　a　）の予測を行うことを目的とする解析手法である。(a)に当てはまるものを選択せよ。

目的変数

線形回帰分析では、y=ax+bなどの方程式に置き換えて分析をおこなうが、変数xが１種類の場合の分析を何というか？

単回帰分析

線形回帰分析の評価尺度について、複数の線形回帰式があり、どちらの式が適切か判断に迷う場合は、何という評価値で評価するか？

平均二乗誤差

評価尺度MSEが小さくなるパラメータを求める方法は、点と直線の距離の二乗の和が最小となるパラメータを求める、何法を用いるのが一般的か？

最小二乗法

線形回帰モデルを推定するうえでは、変数間の相関が高いことに起因して起こる、”何”に注意が必要か？

多重共線性

ベイズ統計学とは、ベイズの定理を基礎とした学問で、応用範囲が凄く広いことが特徴だが、どんな考え方を用いているか。

確率的

ベイズ統計は、使う人の恣意性や（　a　）な確率が取り込まれてしまうという問題がある。(a)に当てはまる言葉を選択せよ。

主観的

近年、注目されてきたベイズ統計は、コンピュータの高性能化や（　b　）の台頭により注目されてきた。(　b　)に当てはまる言葉を選択せよ。

機械学習

ベイズ統計学は、少ないデータでもある程度の結果が出せ、（　c　）から予測できる点が特徴である。(　c　)に当てはまる最も適切な言葉を選択せよ。

曖昧なデータ

事前分布と事後分布の定義において、データの「もっともらしさの度合い」のことを何というか。

尤度

動物の正常な生育過程において、形態を変えることを何というか？

変態

⽣物の遺伝と進化のメカニズムを模倣したモデルを⽤いて、学習や推論を⾏うことを何というか？

遺伝的アルゴリズム

⾼等な⽣物は、増殖は有性⽣殖で⾏われ、遺伝⼦の（　a　）によって⽗⽅と⺟⽅の遺伝⼦は混ざり合い、少しずつ異なる個体が⽣成される。( a )に当てはまる言葉を以下より選択せよ。

交叉

遺伝的アルゴリズムにおける遺伝⼦とは、⽣物学的な⾒地からDNAのうち遺伝情報を担う部分を⽰しており、特定の遺伝⼦は染⾊体の遺伝⼦座（位置）に存在し、何によって表現されているか？

塩基配列

組み合わせ最適化問題の⼀つで、⼀定の容量の⼊れ物に、重さの違う複数の荷物を効率よく詰める⽅法を考える問題を、何というか？

ナップザック問題

数値を予測するもので、データ分析の基礎となるものを何というか。もっとも適切なものを選択せよ。

回帰

SVMは、英語のどのようなスペルの略か。

Support Vector Machine

SVMでは、２つのカテゴリの識別の際、境界付近にあるデータをもとに、何と呼ばれる「幅のある境界」を求めるのか？

マージン

カーネル法とは、非線形データの分類方法で、何と呼ばれる写像関数を用いて、超平面の高次元空間への写像を行うものであるか。

カーネル

SVMの実社会での応用例として正しいものを1つ選択せよ

手書き文字認識率を求める

⼈間の脳の中で起きる反応や動物の神経回路の⼀部を模倣して、その機能をコンピュータ上でモデル化した⼿法を、何というか？

ニューラルネットワーク

階層型ニューラルネットワークは、⼊⼒層、隠れ層、出⼒層の3 層構造となっているが、各層の何で繋がっているだろうか？

重み付き結合

神経細胞のことを英語で何というか？

ニューロン

ニューラルネットワークの学習⽬標は、それぞれ定めた、何を最⼩化することか？

損失関数

最適な重み付きパラメータを求める際は、どういう手法がよく利⽤されるか？

勾配降下法

1956 年、ダートマス会議ではじめて「⼈⼯知能」という⾔葉を提唱した。このダートマス⼤学の数学の教授は誰か？

ジョン・マッカーシー

1980 年代の第2次AI ブームに主流であった、専⾨知識を取り込んだシステムを何というか。

エキスパートシステム

第３次AIブームにおいて、人工知能の「認識」技術における「壁」について、３つ難題があると言われている。以下の選択肢のうち、適切ではないものを一つ選択せよ。

運動の習熟

第二次AIブームでは人工知能の実世界への適用も進んだが、それに応じて問題点も多く指摘された。これに関して、有限の処理能力しか持たないロボットが現実世界でタスクを処理するときに、それに伴い発生するどのような出来事は思考すべきで、そのような出来事は無視するかといったことに起因する問題を指摘した（　ｂ　）が有名である。（ｂ）に最もよく当てはまる選択肢を１つ選択せよ。

フレーム問題

第二次AIブームでは，どのようにして機械に知識を与えるかが大きなテーマであった。例えば、言葉同士の意味関係を定義する意味ネットワークを機械に与えることが提案されたが、必ずしも現実の概念との関連を理解できるかわからない（　　a　　　）という課題がある。（a）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。

シンボルクラウディング問題

関係行政論

関係行政論

プロゼミ

プロゼミ

関係行政論用語

関係行政論用語

公認心理師の職責

公認心理師の職責

関係行政論

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プロゼミ

プロゼミ

データサイエンス概論

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関係行政論用語

関係行政論用語

公認心理師の職責

公認心理師の職責

人体の構造と機能及び疾病

人体の構造と機能及び疾病

司法･犯罪心理学

司法･犯罪心理学

教育思想

教育思想

人体の構造と機能2

人体の構造と機能2

法と倫理

法と倫理

文献購読

文献購読

問題一覧

誰もが等しくデータの消費者・生産者である社会を、何というか？

データ化社会

ビジネスパーソンが身につけるべきデータリテラシーとして、誤っているものはどれか

データを集める力

データサイエンティストに必要なスキルのうち，誤っているものはどれか

数学

データサイエンスで学ぶ内容として，間違っているものを選択せよ

仮説統計

解析

ビッグデータの４つの「V」を全て選択せよ。（複数回答）

データの頻度, データの量, データの種類, データの価値

以下の選択肢のうち、「検索エンジン」と呼ばれるものを１つ選択せよ。

Google

『世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるように」を企業理念としている巨大IT企業を、以下の選択肢から選択せよ

Google

第四次産業革命以降、生産の自律化などの産業界のデジタル化のことを何というか

データ駆動型社会

物事の推論の基礎となる事実を何というか

データ

四則演算（加減乗除）や比率計算が可能なデータを何というか

計測データ

数字そのもの、四則演算に意味がないデータを何というか

カテゴリーデータ

データサイエンティストは、データを読み解く際、そのデータを読む目的やデータの裏にある何を考えながらデータを見るのか？

背景

標準偏差

データ分析において、他のデータと比べて、極端に大きい値を何というか？

外れ値

外れ値の中でも、記録ミスや測定ミスなどの、「値が極端な原因・理由」がわかっている値を、何というか？

異常値

このように、ある条件下でデータの取得が終了したデータを何というか？

打ち切りデータ

相関関係の中でも、一方が「原因」で、もう一方が「結果」である関係を何というか？

因果関係

見かけ上、相関関係があるように見えるが、データ間に因果関係がないものを、何というか？

疑似相関

可視化

データの値を比較したり、値の差を確認したり、データの量を表現するのに最も適切なグラフは次のうちどれか

棒グラフ

データの時間的変化を確認したり、データのトレンド、周期性、変曲点を確認したりするなど、データの推移を表現するグラフは次のうちのどれか

折れ線グラフ

以下の選択肢のうち、「データの特徴を把握するために必要な３つの原則」ではないものを一つ選択せよ。

大きさ

アンケート調査などで収集したデータに対し、設問の回答を掛け合わせて集計する手法を何というか

クロス集計

政府が提供している、日本の様々な統計が閲覧できるポータルサイトを何というか？

e-Stat

標本抽出方法の一つで、母集団全体をいくつかの集団に分ける抽出を何というか

クラスター抽出

母集団から標本を選ぶ際に、各対象者を完全に無作為に抽出することを、英語でなんというか？

ランダムサンプリング

標本は母集団のごく一部であるため、標本から得られた結果には、必ず確率的な誤差が伴う。これを何というか？

標本誤差

一般的によく起こる現象は、正規分布で表現できると言われている。これを何というか？

中心極限定理

データサイエンスの発展に繋がっているものは何か。以下の中からもっとも適切なものを選べ。

スマートフォン

人工知能の正式な英語名称はどれか。

Artificial intelligence

1956年に、AIという言葉が提唱された会議は、何という会議か。

ダートマス会議

現在主流となっているもので、正解を与えずに、入力したデータの中から、AIが自ら特定のパターンやルールを見つけ出す学習を何というか。

教師なし学習

AIはまだまだ進化の途中で、2045年にAIが人を超えると言われている。この到達する時点を示している言葉を、以下の中から一つ選択せよ

シンギュラリティ

パターン認識とは、観測されたパターンをある（　　a　　）に分類する操作のことである。（a）に当てはまる最も適切な言葉を以下から選択せよ。

カテゴリー

以下の選択肢から、「教師なし学習」の代表的な手法を一つ選択せよ。

主成分分析

合成変数

以下の選択肢から、「教師あり学習」の代表的な手法を一つ選択せよ

k-NN法

分類識別

目的変数

線形回帰分析では、y=ax+bなどの方程式に置き換えて分析をおこなうが、変数xが１種類の場合の分析を何というか？

単回帰分析

線形回帰分析の評価尺度について、複数の線形回帰式があり、どちらの式が適切か判断に迷う場合は、何という評価値で評価するか？

平均二乗誤差

評価尺度MSEが小さくなるパラメータを求める方法は、点と直線の距離の二乗の和が最小となるパラメータを求める、何法を用いるのが一般的か？

最小二乗法

線形回帰モデルを推定するうえでは、変数間の相関が高いことに起因して起こる、”何”に注意が必要か？

多重共線性

ベイズ統計学とは、ベイズの定理を基礎とした学問で、応用範囲が凄く広いことが特徴だが、どんな考え方を用いているか。

確率的

ベイズ統計は、使う人の恣意性や（　a　）な確率が取り込まれてしまうという問題がある。(a)に当てはまる言葉を選択せよ。

主観的

近年、注目されてきたベイズ統計は、コンピュータの高性能化や（　b　）の台頭により注目されてきた。(　b　)に当てはまる言葉を選択せよ。

機械学習

曖昧なデータ

事前分布と事後分布の定義において、データの「もっともらしさの度合い」のことを何というか。

尤度

動物の正常な生育過程において、形態を変えることを何というか？

変態

⽣物の遺伝と進化のメカニズムを模倣したモデルを⽤いて、学習や推論を⾏うことを何というか？

遺伝的アルゴリズム

交叉

塩基配列

組み合わせ最適化問題の⼀つで、⼀定の容量の⼊れ物に、重さの違う複数の荷物を効率よく詰める⽅法を考える問題を、何というか？

ナップザック問題

数値を予測するもので、データ分析の基礎となるものを何というか。もっとも適切なものを選択せよ。

回帰

SVMは、英語のどのようなスペルの略か。

Support Vector Machine

SVMでは、２つのカテゴリの識別の際、境界付近にあるデータをもとに、何と呼ばれる「幅のある境界」を求めるのか？

マージン

カーネル法とは、非線形データの分類方法で、何と呼ばれる写像関数を用いて、超平面の高次元空間への写像を行うものであるか。

カーネル

SVMの実社会での応用例として正しいものを1つ選択せよ

手書き文字認識率を求める

⼈間の脳の中で起きる反応や動物の神経回路の⼀部を模倣して、その機能をコンピュータ上でモデル化した⼿法を、何というか？

ニューラルネットワーク

階層型ニューラルネットワークは、⼊⼒層、隠れ層、出⼒層の3 層構造となっているが、各層の何で繋がっているだろうか？

重み付き結合

神経細胞のことを英語で何というか？

ニューロン

ニューラルネットワークの学習⽬標は、それぞれ定めた、何を最⼩化することか？

損失関数

最適な重み付きパラメータを求める際は、どういう手法がよく利⽤されるか？

勾配降下法

1956 年、ダートマス会議ではじめて「⼈⼯知能」という⾔葉を提唱した。このダートマス⼤学の数学の教授は誰か？

ジョン・マッカーシー

1980 年代の第2次AI ブームに主流であった、専⾨知識を取り込んだシステムを何というか。

エキスパートシステム

運動の習熟

フレーム問題

シンボルクラウディング問題