DS検定 第6章 データエンジニアリング基礎 予想問題と解説

正解は「構造化データ」である。顧客データや在庫データのように、行と列を持つテーブル形式で管理しやすいデータは構造化データに分類される。「非構造化データ」はテキスト、音声、画像、動画のようにテーブル形式で管理しにくいデータの分類であり、設問が問う条件とは逆の性質を持つ。「DWH」はデータを蓄積・統合するための基盤を指す語であり、「NoSQL」はテーブル形式にとらわれないデータベースの種類を指す語であって、いずれもデータそのものの分類名ではない。設問はデータの性質による分類を問うており、蓄積基盤やデータベースの種類を答える選択肢とは問われている対象が異なる。

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正解は「第三正規化」である。第一正規化は繰り返し項目をなくし、ひとつのセルにひとつの値だけを入れる段階であり、第二正規化は主キーの一部だけに依存する属性を分離する段階である。第三正規化では、これらとは異なり、非キー属性同士の推移的関数従属を解消し、更新時の不整合を起こしにくいテーブル構造にする。「ER図作成」はテーブル同士の関係を図として表す作業であり、テーブル内の属性間の従属関係を解消して分割するという正規化の段階そのものではない。設問が問うのは非キー属性同士の従属関係を解消する段階であり、繰り返し項目を扱う第一正規化や、主キーへの依存を扱う第二正規化とは解消する対象が異なる。

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正解は「コンテナ技術」である。Dockerイメージを使うと、ライブラリや実行環境をまとめたコンテナを再現でき、分析環境を効率よく構築しやすい。「分散技術」は複数のサーバーにデータや処理を分けて扱う技術であり、単一のDockerイメージで実行環境を再現する話とは対象とする技術領域が異なる。「正規表現」は文字列のパターンを表現し検索・置換に使う技術であり、「暗号化技術」は情報を第三者に読めない形に変換する技術であって、いずれもDockerイメージを使った分析環境の構築という設問の目的とは異なる役割を持つ。

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正解は「外部結合」である。内部結合は結合条件に一致する行だけを残すが、外部結合は一致しない行も含めて結果に残せる。「自己結合」は同じ表同士の結合を指す語であり、一致する行を残すか一致しない行も残すかという結合結果の性質を表す語ではない。「UNION処理」は複数の表の行を縦方向に結合する操作であり、単一条件で2つの表を横方向に結び付ける結合方式とは処理の向きが異なる。設問は「一致しない行も残す」という結合結果の性質を問うており、結合対象や結合の向きを表す他の選択肢とは問われている軸が異なる。

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正解は「分散技術」である。HadoopやSparkは、大量データを複数のサーバーに分けて処理し、単一マシンでは扱いにくい規模の処理を実現する技術として理解する。暗号化技術はセキュリティ、特徴量エンジニアリングはモデル入力の加工、実験計画法はデータ取得や比較設計の考え方である。設問では製品名だけでなく、「大量データ」「複数のサーバー」「分けて処理」という仕組みを結び付ける。この三つの条件が示す処理方式として分散技術を選ぶ。処理対象と実行方式を一組で確認すると迷いにくい。

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正解は「API」である。APIは外部サービスの機能やデータをプログラムから利用するための窓口であり、データ収集やシステム連携で使われる。ベン図や対称差集合は集合論、不偏分散は統計の概念であり、外部サービスを呼び出すインターフェースではない。設問では、外部サービスを人が画面から使う方法ではなく、プログラムから機能やデータを利用する窓口を問うている。集合論と統計の用語を除外し、APIを選ぶ。利用主体がプログラムである点を最後まで見落とさない。

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正解は「JSON」である。JSONは軽量なデータ交換形式で、REST APIの応答や設定ファイルなどで広く利用される。ER図はデータ構造の設計図、DWHはデータを蓄積・分析する基盤、AUCは分類モデル評価の指標であり、データ交換形式そのものではない。設問では「軽量」「データ交換形式」「REST APIの応答」の三条件を一組で読む。設計図、蓄積基盤、モデル評価指標を除外し、形式を表すJSONを選ぶ。何を表す用語かを分類すれば、交換形式だけを残せる。

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顧客ID、購入日、金額を行と列で管理するデータは、テーブル形式で扱える性質を持つ。正解は「構造化データ」である。行と列を持つテーブル形式で管理しやすいデータが構造化データに分類される。「非構造化データ」はテキストや画像のようにテーブル形式で管理しにくいデータで、設問の条件とは逆である。「DWH」はデータを蓄積・統合する基盤であり、データの分類名ではない。「ER図」はテーブルどうしの関係を表す設計の図であり、これも分類名ではない。したがって、設問が問うデータの性質による分類は構造化データである。

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非キー属性が別の非キー属性に依存する関係を分割したので、到達した段階は第三正規化にあたる。正解は「第三正規化」である。第三正規化は、非キー属性どうしの従属関係である推移的関数従属を解消してテーブルを分割する。「第一正規化」は繰り返し項目をなくす段階、「第二正規化」は主キーの一部だけに依存する属性を分離する段階であり、扱う従属関係の種類が異なる。「UNION処理」は表の行を縦にまとめる操作で、正規化の段階ではない。したがって、設問の事例が到達する正規形は第三正規形である。

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既存のイメージから隔離環境を起動して同じ分析環境を再現しているので、コンテナ技術が中心になる。正解は「コンテナ技術」である。Dockerイメージを使うと、ライブラリや実行環境をまとめたコンテナを再現でき、分析環境を別の端末でも同じ形で用意しやすい。「分散技術」は処理を複数のサーバーに分ける技術であり、環境の再現とは目的が異なる。「正規表現」は文字列のパターンを表す記法で、「DWH」はデータを蓄積・統合する基盤であり、どちらも実行環境の再現を担わない。したがって、事例の中心となる技術はコンテナ技術である。

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片方にしかない行も結果に残したいので、一致しない行まで残す結合方式が必要になる。正解は「外部結合」である。内部結合は結合条件に一致する行だけを残すが、外部結合は一致しない行も含めて結果に残せる。「内部結合」は片方にしかない行を落とすため条件に合わない。「自己結合」は同じ表どうしを結ぶ方式で、一致しない行を残すかどうかとは別の軸である。「GROUP BY」は集計の単位を指定する句で、結合方式ではない。したがって、店舗マスタと売上表のどちらかにしかない行も残せるのは外部結合である。

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単一のサーバーで処理できないログを複数のノードに分けて計算するので、処理を分散させる技術が必要になる。正解は「分散技術」である。分散技術は、データや処理を複数のサーバーに分けて扱う技術で、HadoopやSparkがその例にあたる。「コンテナ技術」は実行環境を再現する技術で、処理を分けるものではない。「特徴量エンジニアリング」はモデル入力の特徴量を作る作業で、「正規表現」は文字列のパターンを表す記法であり、どちらも処理を複数のノードへ分けない。したがって、設問の技術分野は分散技術である。

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社外サービスの機能を自社プログラムから呼び出したいので、プログラムから使える窓口が必要になる。正解は「API」である。APIは、外部サービスの機能やデータを、決められた形式でプログラムから呼び出すための窓口で、データ収集やシステム連携に使われる。「JSON」はデータを表す形式であり、窓口そのものではない。「ER図」はテーブルの関係を表す設計の図、「コンテナ技術」は実行環境を再現する技術であり、どちらも外部サービスを呼び出す窓口ではない。したがって、設問の窓口はAPIである。

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REST APIが返すデータの書き方を問うので、データ交換の形式を選ぶ。正解は「JSON」である。JSONは、キーと値でデータを表現する軽量な交換形式で、REST APIの応答や設定ファイルなどで広く使われる。「API」は機能を呼び出す窓口そのもので、データの形式ではない。「DWH」は蓄積・統合の基盤、「ER図」は設計の図であり、どちらも交換形式ではない。したがって、REST APIから返すデータを軽量なキーと値の形式で表現するのに適した形式は、JSONである。

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通話の音声データは、行と列を持つテーブルに収まらない性質のデータである。正解は「非構造化データ」である。非構造化データは、テキスト、音声、画像、動画のように、テーブル形式で管理しにくいデータの分類を指す。「構造化データ」は行と列を持つテーブル形式で扱えるデータの分類で、音声のそのままの形とは性質が逆である。「DWH」は蓄積・統合の基盤、「データマート」は目的に合わせて整えた蓄積先であり、どちらもデータの分類名ではない。したがって、設問の音声データの分類は非構造化データである。

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1つのセルに複数の値が入っている状態を直したので、繰り返し項目をなくす段階が問われている。正解は「第一正規化」である。第一正規化は、繰り返し項目をなくし、1つのセルに1つの値だけを入れる段階である。「第三正規化」は非キー属性どうしの依存を解消する段階で、この事例の直し方より先の段階にあたる。「ER図作成」はテーブルどうしの関係を図で表す作業、「UNION処理」は表の行を縦にまとめる操作であり、どちらも正規化の段階ではない。したがって、設問の段階は第一正規化である。

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外部サービスをプログラムから使いやすくする開発用の道具一式を答える問題である。正解は「SDK」である。SDKは、外部サービスの機能を使うためのライブラリや道具などをまとめた開発用のキットで、プログラムから機能を呼び出す作業を楽にする。「コンテナ技術」は実行環境を再現する技術、「正規表現」は文字列のパターンを表す記法、「Hadoop」は大量データの分散処理基盤であり、いずれも外部サービスを使うための道具一式ではない。したがって、設問の説明に当たるのはSDKである。

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同じ表の中で、別の行の情報を引いて並べたいので、表を自分自身と結合する方式が必要になる。正解は「自己結合」である。自己結合は、同じ表を自分自身と結合する方式で、社員の行に、同じ表にある上司の行を結び付けるときに使う。「内部結合」は結合条件に一致する行だけを残す結合の種類であり、同じ表を自分と結ぶという設問の形を表す語ではない。「UNION」は結果の行を縦にまとめる操作、「GROUP BY」は集計の単位を指定する句で、結合方式ではない。したがって、設問の結合方式は自己結合である。

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大量のデータを複数のサーバーに分けて処理する基盤を答える問題である。正解は「Hadoop」である。Hadoopは、単一のサーバーでは扱いにくい規模のデータを、複数のサーバーに分けて処理する分散処理の基盤で、Sparkと並んで代表例として挙げられる。「Docker」は実行環境を再現するコンテナ技術、「YAML」は設定を書くための構成ファイルの形式、「SDK」は外部サービスを使うための開発用のキットであり、いずれもデータの処理を複数のサーバーに分ける基盤ではない。したがって、設問の基盤はHadoopである。

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Webページを自動的に巡回して内容を集めたいので、巡回して集めるプログラムが必要になる。正解は「Webクローラー」である。Webクローラーは、Webページを自動的に巡回して内容を集めるプログラムで、集めたページから必要な情報を取り出す作業はスクレイピングと呼ばれる。「SDK」は開発用のキット、「YAML」は構成ファイルの形式、「HTTPS」は通信を安全にする方式であり、いずれもWebページを巡回して集める仕組みではない。したがって、設問の仕組みはWebクローラーである。

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設定をインデントで階層を表して書きたいので、その書き方ができる構成ファイルの形式を選ぶ。正解は「YAML」である。YAMLは、インデントで階層を表し、人が読み書きしやすい形式で、アプリケーションの設定を書く構成ファイルによく使われる。「CSV」は値をカンマで区切る表形式、「XML」はタグで構造を表す形式で、インデントで階層を表す書き方ではない。「ER図」はテーブルの関係を表す設計の図であり、ファイルの形式ではない。したがって、設問に適した形式はYAMLである。

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誤っている説明を選ぶので、2つのデータの種類を取り違えたものを探す。正解は「非構造化データは、行と列を持つテーブル形式で管理しやすいデータである」である。テーブル形式で管理しやすいのは構造化データで、非構造化データはテキスト、音声、画像、動画のようにテーブル形式で管理しにくいデータである。構造化データの説明、音声や画像が非構造化データにあたること、DWHがデータを蓄積・統合する基盤であることは、いずれも正しい説明である。したがって、非構造化データをテーブル形式で管理しやすいとする説明が、設問の誤った説明である。

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誤っている説明を選ぶので、正規化の段階の取り違えを探す。正解は「第一正規化は、非キー属性どうしの従属関係を解消する段階である」である。非キー属性どうしの従属関係を解消するのは第三正規化で、第一正規化は繰り返し項目をなくして1つのセルに1つの値だけを入れる段階である。第一正規化と第三正規化の本来の説明、およびER図がテーブルどうしの関係を表す設計の図であることは、正しい説明である。したがって、第一正規化に第三正規化の内容を当てはめた説明が、設問の誤った説明である。

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誤っている説明を選ぶので、技術の役割の取り違えを探す。正解は「コンテナ技術は、処理を複数のサーバーに分けて並列に実行するための技術である」である。処理を複数のサーバーに分けて実行するのは分散技術で、コンテナ技術はライブラリや実行環境をまとめて再現するための技術である。コンテナ技術の本来の説明、Hadoopが大量データの分散処理基盤であること、SDKが外部サービスを使うための開発用のキットであることは、正しい説明である。したがって、コンテナ技術に分散処理の役割を当てはめた説明が、設問の誤った説明である。

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誤っている説明を選ぶので、結合方式の取り違えを探す。正解は「内部結合は、結合条件に一致しない行も結果に残す方式である」である。内部結合は結合条件に一致する行だけを結果に残し、一致しない行も残すのは外部結合である。外部結合の説明、自己結合が同じ表を自分自身と結合する方式であること、UNIONが結果の行を縦にまとめる操作であることは、いずれも正しい説明である。両者は、一致しない行を結果に残すかどうかで区別でき、用語を取り違えると結果に含まれる行が変わってしまう。したがって、内部結合に外部結合の内容を当てはめた説明が、設問の誤った説明である。

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誤っている説明を選ぶので、分散処理の基本から外れたものを探す。正解は「Hadoopは、1台のサーバーの中だけでデータを処理する技術である」である。Hadoopは、大量のデータを複数のサーバーに分けて処理する分散処理の基盤であり、1台のサーバーだけで処理するものではない。Sparkが同様の分散処理の基盤であること、分散技術が処理を複数のサーバーに分けて扱う技術であること、コンテナ技術が実行環境を再現する技術であることは、正しい説明である。したがって、Hadoopを1台のサーバーだけで処理する技術とする説明が、設問の誤った説明である。

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誤っている説明を選ぶので、収集の仕組みの取り違えを探す。正解は「APIは、Webページを自動的に巡回して内容を集めるプログラムである」である。Webページを自動的に巡回して内容を集めるのはWebクローラーで、APIは、外部サービスの機能やデータを決められた形式でプログラムから呼び出すための窓口である。Webクローラーの説明、SDKが外部サービスを使いやすくする開発用のキットであること、REST APIがHTTPを使って機能を呼び出す方式であることは、正しい説明である。したがって、APIにWebクローラーの内容を当てはめた説明が、設問の誤った説明である。

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誤っている説明を選ぶので、データ形式の特徴の取り違えを探す。正解は「JSONは、値をカンマで区切って1行に並べる、表形式のデータのための形式である」である。値をカンマで区切って並べるのはCSVで、JSONは、キーと値でデータを表現する軽量なデータ交換の形式である。CSVの説明、XMLがタグで構造を表す形式であること、YAMLがインデントで階層を表す形式であることは、正しい説明である。したがって、JSONにCSVの内容を当てはめた説明が、設問の誤った説明である。

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正解は「正規化」である。設問は、繰り返し出てくる値を一つの欄にまとめず整理する、第一正規化から第三正規化までの設計手法を尋ねている。この条件に合うのは正規化で、ER図はテーブル同士のつながりを図に表す手段、NoSQLはデータを蓄積する技術の一種、データマートは特定部門向けの基盤であり、いずれもテーブルの構造を整理する手法そのものではない。データをどこに置くかという話と、テーブルの構造をどの原則で整理する手法かという話を混同せず、それぞれの語が表す役割の違いから見分ける。

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正解は「JSON」である。設問は、階層のあるデータをキーと値の組で表せる形式を尋ねている。この条件に合うのはJSONで、CSVは表形式でデータを区切るだけの形式、XMLも階層は表せるが表現の仕方が異なり、REST APIはデータの形式ではなくシステム間でやり取りする仕組みの名称である。データの持ち方を問うているのか、通信のやり方を問うているのかを切り分けたうえで、キーと値の組み合わせという構造の特徴と一致するかどうかを基準に、それぞれの語が表す役割の違いから判断する。

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正解は「SFTP」である。設問は、収集したデータをネットワーク経由で安全に送り届け、格納先へ届けるための通信手段を尋ねている。この役割に合うのはSFTPだけで、HTTPSはWeb閲覧など通信全般を安全にする仕組み、SDKは機能を呼び出すための開発道具、Webクローラーは情報を探して集めるプログラムであり、いずれも安全なファイル転送という機能そのものを指す語ではない。「安全に通信できるか」ではなく「ファイルを転送して格納できるか」で見分ける。

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正解は「DWH」である。設問は、組織全体のデータを一か所に集め、複数の部門で共有して使う基盤を尋ねている。この条件に合うのはDWHで、データマートは一部の部門だけに向けた小規模な基盤、データメッシュはデータの管理をドメインごとに任せる分散型の考え方、オブジェクトストレージはデータの置き場を提供する仕組みであり、いずれも全社横断で集中管理するという条件そのものを満たさない。利用する範囲が全社なのか特定の部門や用途に限られるのかを基準に見分ける。

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正解は「SDK」である。SDKは対象プラットフォームが提供する機能を、開発者が特定のプログラミング言語などから利用しやすくするための開発用部品群を指す。APIは外部サービスの機能やデータをプログラムから利用する窓口であり、SDKと密接に関わるが、開発用の部品群そのものを指す語ではない。WebクローラーはWeb上の情報を収集するプログラム、スクレイピングはWebページなどから情報を取得する処理に関する語である。設問ではデータを集める手段ではなく、プラットフォーム機能を利用する開発支援の仕組みを問うている。したがってSDKを選ぶ。

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正解は「データファブリック」である。データファブリックは、企業内外に分散しているデータを、保存場所や形式の違いを越えて統合・管理・活用できるようにする技術的なアーキテクチャである。データメッシュは、ドメインごとにデータの所有・管理を委ね、データをプロダクトとして提供する分散型の運用思想であり、技術基盤を整える点を中心とするデータファブリックとは重点が異なる。データマートは特定部門向けの小規模な基盤、DWHは組織横断で集中して蓄積する基盤である。設問が統合のための技術的アーキテクチャを問う点に注目して、データファブリックを選ぶ。

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正解は「オブジェクトストレージ」である。設問は、クラウド上でデータをオブジェクトの単位で格納・管理する仕組みを尋ねている。この条件に合うのはオブジェクトストレージで、DWHは組織横断のデータを集めて分析に使う基盤、データマートは一部の部門向けの小規模な基盤、データメッシュはデータの管理をドメインごとに任せる考え方であり、いずれも格納の仕組みそのものではなく利用範囲や管理体制を表す語である。分析にどう使うかではなく、データを何としてどこに格納する仕組みかを基準に見分ける。

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正解は「文字コード」である。文字コードは、文字をコンピュータが扱う数値の並びに対応付ける仕組みである。データを読み書きしたときに想定と異なる文字コードが使われると、文字化けなどが起こり得る。正規表現は文字列のパターンを表して検索や置換に使う表現、JSONはデータを記述する形式、REST APIはシステム間で機能やデータをやり取りする際の考え方に関する用語である。設問は文字列の内容をどのような数値として解釈するかを問うているため、文字コードを選ぶ。

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正解は「REST API」である。設問は、Web上のシステム同士が決まった手順で機能やデータをやり取りするための接点を尋ねている。この条件に合うのはREST APIで、JSONはデータを書き表す形式、正規表現は文字列のパターンを表す表現、文字コードは文字と数値を対応づける仕組みであり、いずれもシステム間の接続方法そのものではない。データをどう書き表すかではなく、システム同士がどのような接点でやり取りをつなぐかという役割の違いを基準に見分ける。

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正解は「データメッシュ」である。データメッシュは、データの所有・管理をドメインごとに委ね、各ドメインが自らのデータをプロダクトとして設計・提供する分散型の運用思想である。データファブリックは企業内外に分散したデータを統合・管理・活用しやすくする技術的アーキテクチャであり、組織の責任分担を中心にするデータメッシュとは重点が異なる。DWHは組織横断のデータを集中して蓄積する基盤、データマートは特定部門や用途向けの小規模な基盤である。設問が問うのは格納先ではなく、ドメインごとの所有と提供という運用体制なので、データメッシュを選ぶ。

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正解は「Webクローラー」である。設問は、公開されたWebページを次々にたどり、収集の対象となるページを見つけ出すプログラムを尋ねている。この条件に合うのはWebクローラーで、SDKは開発で使う道具一式、Dockerはアプリケーションを動かすコンテナ技術、SFTPはファイルを安全に転送する方式であり、いずれもページを探し出す役割ではない。取得したデータをどう加工するかではなく、最初にページを見つけ出して集める主体かどうかを基準に見分ける。

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