Tableau TDS-C01日本語

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試験コード：TDS-C01-JPN

試験名称：Tableau Desktop Specialist (TDS-C01日本語版)

最近更新時間：2026-06-21

問題と解答：全138問

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TableauのTDS-C01日本語資格取得

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Tableau TDS-C01日本語認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Exploring and Analyzing Data: Data Analysts are evaluated on their ability to create and manipulate various chart types in Tableau. This domain covers the creation of basic charts such as bar charts, line charts, scatterplots, and maps. It also includes more advanced visualizations like combined axis charts, dual axis charts, and density maps.
トピック 2	Sharing Insights: This section measures the skills of Tableau Developers in presenting and sharing data insights effectively. It covers formatting views for presentation, including the use of colors, fonts, shapes, and animations. Candidates should be able to create and modify dashboards by adding worksheets, interactive elements, and dashboard actions. The exam also tests knowledge of creating device-specific dashboards and stories.
トピック 3	Understanding Tableau Concepts: Data Analysts are evaluated on their understanding of fundamental Tableau concepts in this domain. It covers the distinctions between dimensions and measures, discrete and continuous fields, and their implications in visualizations. Candidates should comprehend how discrete and continuous fields are displayed differently and the impact of using discrete date parts versus continuous date values. The exam also tests knowledge of aggregations, including the default aggregation for measures and how aggregated measures change when dimensions are added to a view.
トピック 4	Connecting to and Preparing Data: This section of the exam measures the skills of Tableau Developers and covers the fundamentals of data connection and preparation in Tableau. It includes creating live connections and extracts, understanding their differences, and saving metadata properties. Candidates should be able to create data sources with multiple connections and manage the data model by adding relationships, joins, and unions. The exam also tests knowledge of data property management, including renaming fields, assigning aliases and geographic roles, changing data types, and modifying default properties. A key skill measured is the ability to create an extract from a data source, which optimizes performance for large datasets.