CompTIA DataSys+は、2～3年のデータベース管理経験を持ち、進化を続ける今日のデータ環境の管理を目指すプロフェッショナル向けに設計されています。本認定資格は、オンプレミス、クラウド、およびハイブリッド環境において、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの設計、導入、管理、セキュリティ確保、統合を行う能力を証明します。また、現代のアプリケーション、アナリティクス、AIを支える強靭なデータシステムの運用を支援するために必要なスキルの習得に役立ちます。
V2
DataSys+ v2(新バージョン)
習得できるスキル
※本認定資格/本コースは、英語のみの提供となります。
CompTIAトレーニングで最新のデータベース管理スキルを身につけ、DataSys+認定資格で検証しましょう。
リレーショナルおよび非リレーショナルデータベース、データ型、SQL、スクリプト、プログラミングの概念に取り組みます。
オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境にわたるデータベースの計画、設計、展開、検証を行います。
データベースの健全性を監視し、パフォーマンスを最適化し、重要な保守およびデータ管理作業を完了します。
暗号化、アクセス制御、ガバナンス、監査、そして最新のデータベースセキュリティ対策を通じてデータを保護します。
バックアップ、復旧、災害復旧、高可用性、フォールトトレランス戦略を実装します。
異なるソース、フォーマット、システム間でデータを収集・接続・トラブルシューティングしながら、新興のAI概念を理解しましょう。
試験詳細
試験バージョン: V2
試験番号: DS0-002
配信開始: 2026 年10月13日（英語試験）
設問数: 最大90 問
設問の種類: 多肢選択問題とパフォーマンスベース
制限時間: 90分
合格点: 700点（100～900のスコア形式）
言語: 英語
推奨経験: 2〜3年の実務経験を持つデータベース管理者
配信終了: 配信開始から3年後を予定
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| Perform | Leran | Practice | Labs | |
| 最適な用途: |
スキルを身につけ、概念を学び、実践的な経験を積みたい人に最適です。関連する職務経験は不要です。 |
基礎的な知識やスキルを身につけている人に最適です。関連する職務経験は不要です。 |
スキルや概念に慣れた経験がある人に最適です。 |
スキルを実践的に活用したい人に最適です。 |
| 主な目的: |
実環境およびシミュレーション環境での豊富なラボアクティビティを含む包括的な学習により、スキルの習得と業務遂行能力の向上を支援します。 |
ラボ演習を通じてスキルを実践的に習得できる包括的な学習プログラム。 |
試験準備状況を確認し、ギャップを埋めましょう。 |
スキルを実際の状況で応用しましょう。 |
| 内容: |
指導コンテンツ、動画、 インタラクティブ、実験(シミュレーション およびライブ仮想マシン)、 評価、模擬試験 |
指導コンテンツ、 動画、インタラクティブ、ラボ (模擬)、評価、 模擬試験 |
時間制限付き模擬試験、試験ドメイン別クイズ、試験目標の習熟度スコア |
ガイド付きタスクと実際のシナリオを備えたライブバーチャルラボ環境 |
| 推定期間: |
30〜60時間 |
25〜40時間 |
10〜20時間 |
15〜25時間 |
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DataSys+(V2)認定資格試験出題範囲の概要
データベースの基礎(19%)
- データベースの種類とデータ型の比較対照: リレーショナル、非リレーショナル、構造化、非構造化、半構造化データ。
- 構造化クエリ言語(SQL)コードの開発、修正、実行: クエリ、結合、CRUD操作、ストアドプロシージャおよび関数。
- スクリプト手法と環境の比較と対比: 一般的なデータベースツールや言語を用いたサーバーサイドおよびクライアントサイドのスクリプト。
- プログラミングがデータベースパフォーマンスに与える影響を説明してください: ORMフレームワーク、生成されたSQLおよびデータベース最適化。
データベース展開(17%)
- データベースの計画と運用の側面を比較・対照する: 要件収集、システム設計、検証、テスト。
- データベース設計およびドキュメントに関連する技術を実装する: スキーマ、データ辞書、エンティティ関係図、SOPs。
- データベースに関連する接続性の概念を説明してください: ネットワーク、クラウド環境、ロードバランシング、データベース通信。
データベース管理・保守(18%)
- データベース管理とパフォーマンスのための監視と報告の目的を説明してください: アラート、利用率、接続、システム健全性。
- 一般的なデータベース保守プロセスを理解する: パッチ適用、整合性チェック、ログレビュー、パフォーマンスチューニング。
- データ管理タスクの実装: データ構造、関係、インデックス作成、正規化。
データおよびデータベースセキュリティ(19%)
- データセキュリティの概念を理解する: 暗号化、鍵管理、マスキング、監査。
- ガバナンスと規制遵守の目的を説明してください: データの保持、プライバシー要件、規制基準。
- ポリシーとベストプラクティスの実施: 認証、認可、アイデンティティ管理。
- データベースセキュリティの目的を理解する: ゼロトラスト原則、脆弱性管理、脅威防止。
事業継続率(14%)
- バックアップおよび復旧プロセスの実施: バックアップ戦略、検証および復元。
- 災害復旧(DR)の重要性とベストプラクティスを理解する: 復旧のテスト、フェイルオーバー、復旧の目標。
- フォールトトレランス操作の比較・対照: 高可用性、冗長性、レプリケーション。
データ統合(13%)
- データ取得技術と手法を活用する: ETL/ELTプロセス、データソース、接続手法。
- 一般的なデータ取得の問題のトラブルシューティング: データ品質、スキーマの不一致、接続性の問題。
- データ統合に関連する新興技術やAIの概念を説明してください: AIの概念、機械学習ツール、自動化。