Phil Nelson Phil Nelson

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DP-100関連資料 & DP-100トレーリングサンプル

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DP-100試験は、データセットの作成と管理、予測モデルの構築とトレーニング、モデルの本番環境への展開、モデルのパフォーマンスのモニタリングと最適化など、さまざまなトピックをカバーしています。候補者は、Azure Machine Learning、Azure Databricks、その他のAzureデータサービスとともに、PythonやRなどのツールを使用してデータソリューションを設計および実装する能力を証明する必要があります。

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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure 認定 DP-100 試験問題 (Q147-Q152):

質問 # 147
Your team is building a data engineering and data science development environment.
The environment must support the following requirements:
support Python and Scala
compose data storage, movement, and processing services into automated data pipelines the same tool should be used for the orchestration of both data engineering and data science support workload isolation and interactive workloads enable scaling across a cluster of machines You need to create the environment.
What should you do?

A. Build the environment in Apache Spark for HDInsight and use Azure Container Instances for orchestration.
B. Build the environment in Azure Databricks and use Azure Data Factory for orchestration.
C. Build the environment in Apache Hive for HDInsight and use Azure Data Factory for orchestration.
D. Build the environment in Azure Databricks and use Azure Container Instances for orchestration.

正解：B

解説：
In Azure Databricks, we can create two different types of clusters.
Standard, these are the default clusters and can be used with Python, R, Scala and SQL High-concurrency Azure Databricks is fully integrated with Azure Data Factory.
Incorrect Answers:
D: Azure Container Instances is good for development or testing. Not suitable for production workloads.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/data-science-and-machinelearning

質問 # 148
You are developing a machine learning, experiment by using Azure. The following images show the input and output of a machine learning experiment:

Use the drop-down menus to select the answer choice that answers each question based on the information presented in the graphic.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

質問 # 149
You plan to run a script as an experiment using a Script Run Configuration. The script uses modules from the scipy library as well as several Python packages that are not typically installed in a default conda environment.
You plan to run the experiment on your local workstation for small datasets and scale out the experiment by running it on more powerful remote compute clusters for larger datasets.
You need to ensure that the experiment runs successfully on local and remote compute with the least administrative effort.
What should you do?

A. Create a config.yaml file defining the conda packages that are required and save the file in the experiment folder.
B. Create a virtual machine (VM) with the required Python configuration and attach the VM as a compute target. Use this compute target for all experiment runs.
C. Do not specify an environment in the run configuration for the experiment. Run the experiment by using the default environment.
D. Always run the experiment with an Estimator by using the default packages.
E. Create and register an Environment that includes the required packages. Use this Environment for all experiment runs.

正解：E

解説：
If you have an existing Conda environment on your local computer, then you can use the service to create an environment object. By using this strategy, you can reuse your local interactive environment on remote runs.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-environments

質問 # 150
You need to produce a visualization for the diagnostic test evaluation according to the data visualization requirements.
Which three modules should you recommend be used in sequence? To answer, move the appropriate modules from the list of modules to the answer area and arrange them in the correct order.

正解：

解説：

Explanation

Step 1: Sweep Clustering
Start by using the "Tune Model Hyperparameters" module to select the best sets of parameters for each of the models we're considering.
One of the interesting things about the "Tune Model Hyperparameters" module is that it not only outputs the results from the Tuning, it also outputs the Trained Model.
Step 2: Train Model
Step 3: Evaluate Model
Scenario: You need to provide the test results to the Fabrikam Residences team. You create data visualizations to aid in presenting the results.
You must produce a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve to conduct a diagnostic test evaluation of the model. You need to select appropriate methods for producing the ROC curve in Azure Machine Learning Studio to compare the Two-Class Decision Forest and the Two-Class Decision Jungle modules with one another.
References:
http://breaking-bi.blogspot.com/2017/01/azure-machine-learning-model-evaluation.html

質問 # 151

You need to record the row count as a metric named row_count that can be returned using the get_metrics method of the Run object after the experiment run completes. Which code should you use?

A. run.tag('row_count*. rows)
B. run.upload_fiIe('row_count './data.csv')
C. run.log('row_count rows)
D. run.log_row('row_count', rows)
E. run.log_table('row_count'. rows)

正解：A

質問 # 152
......

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