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Microsoft DP-100 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Explore data and run experiments20-25%- Explore and visualize data
  • 1. Detect anomalies and outliers
  • 2. Profile and validate data
  • 3. Identify features and relationships
- Implement pipelines
  • 1. Build reusable components
  • 2. Schedule and monitor pipelines
  • 3. Create and publish pipelines
  • 4. Pass data between steps
- Run experiments
  • 1. Use automated machine learning
  • 2. Configure experiment runs
  • 3. Track runs with MLflow
  • 4. Define parameters and configurations
Topic 2: Train and deploy models25-30%- Monitor and maintain models
  • 1. Monitor performance and data drift
  • 2. Implement MLOps practices
  • 3. Update and retrain models
- Manage models
  • 1. Package and validate models
  • 2. Interpret models and explain predictions
  • 3. Register and version models
- Deploy models
  • 1. Deploy to online endpoints
  • 2. Secure endpoints and manage access
  • 3. Configure compute and scaling
  • 4. Deploy to batch endpoints
- Train models
  • 1. Configure jobs and environments
  • 2. Apply responsible AI principles
  • 3. Run training scripts
  • 4. Use HyperDrive for hyperparameter tuning
Topic 3: Design and prepare a machine learning solution20-25%- Manage compute resources
  • 1. Select environments
  • 2. Attach and monitor compute
  • 3. Create and configure compute targets
- Manage Azure Machine Learning workspace
  • 1. Set up Git integration
  • 2. Create and configure workspace
  • 3. Work with registries
  • 4. Use developer tools and CLI
- Design a machine learning solution
  • 1. Plan model deployment requirements
  • 2. Determine dataset structure and format
  • 3. Select development approach
  • 4. Define compute specifications for workloads
- Manage data assets
  • 1. Select storage services
  • 2. Register and manage datastores
  • 3. Create and maintain data assets
Topic 4: Optimize language models for AI applications25-30%- Implement generative AI solutions
  • 1. Use Azure AI Foundry
  • 2. Apply prompt engineering
  • 3. Build prompt flows
- Evaluate and improve models
  • 1. Optimize for accuracy and safety
  • 2. Test and evaluate responses
  • 3. Apply responsible generative AI
- Optimize with Retrieval Augmented Generation
  • 1. Prepare and process data
  • 2. Create vector stores and indexes
  • 3. Configure Azure AI Search

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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q148-Q153):

148. Frage

You must use the Azure Machine Learning SDK to interact with data and experiments in the workspace.
You need to configure the config.json file to connect to the workspace from the Python environment.
Which two additional parameters must you add to the config.json file in order to connect to the workspace?
Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort: C,E

Begründung:
To use the same workspace in multiple environments, create a JSON configuration file. The configuration file saves your subscription (subscription_id), resource (resource_group), and workspace name so that it can be easily loaded.
The following sample shows how to create a workspace.
from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.create(name='myworkspace',
subscription_id='<azure-subscription-id>',
resource_group='myresourcegroup',
create_resource_group=True,
location='eastus2'
)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.workspace.workspace


149. Frage
You are using hyperparameter tuning in Azure Machine Learning Python SDK v2 to train a model. You configure the hyperparameter tuning experiment by running the following code:

For each of the following statements select Yes if the statement is true. Otherwise, select No. NOTE: Fach correct selection is worth one paint.

Antwort:

Begründung:


150. Frage
You are creating a machine learning model. You have a dataset that contains null rows.
You need to use the Clean Missing Data module in Azure Machine Learning Studio to identify and resolve the null and missing data in the dataset.
Which parameter should you use?

Antwort: B

Begründung:
Remove entire row: Completely removes any row in the dataset that has one or more missing values. This is useful if the missing value can be considered randomly missing.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data


151. Frage
Hotspot Question
You use Data Science Virtual Machines (DSVMs) for Windows and Linux in Azure.
You need to access the DSVMs.
Which utilities should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:


152. Frage
You manage an Azure Machine Learning workspace.
You schedule a pipeline job by using Azure Machine Learning Python SDK v2.
You need to decide whether the time-based schedule with cron expression is implemented correctly.

For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:


153. Frage
......

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