Databricks-Machine-Learning-Professional必殺問題集、Databricks-Machine-Learning-Professional復習問題集

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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	構造化ストリーミングではデータが順不同で到着する可能性があることを特定するモデルサービングがモデルのデプロイメントに 1 つの汎用クラスターをどのように使用するかを特定する
トピック 2	更新されたモデルのパフォーマンスがより最近のデータで向上するかどうかをテストする更新されたモデルを再トレーニングしてデプロイすることがドリフトの解決策となる可能性がある時期を特定する
トピック 3	pyfunc MLflow フレーバーを使用する利点について説明する MLflow を使用してパラメーター、モデル、評価メトリクスを手動でログに記録する
トピック 4	表示された Webhook をトリガーするコードブロックを特定する基本的な目的とモデルレジストリとのユーザーインタラクションを説明する
トピック 5	HTTP Webhook の使用例と Webhook URL が必要な場所を特定する汎用クラスターよりもジョブクラスターを使用する利点を特定する
トピック 6	各段階のモデルサービングのデプロイとエンドポイントを説明する機能ドリフトやラベルドリフトが発生する可能性があるシナリオを特定する
トピック 7	ネストされた実行を追跡するための要件を特定する MLflow フレーバーと MLflow フレーバーを使用する利点について説明する
トピック 8	機械学習ワークフローでのフィーチャーストアテーブルの作成、上書き、マージ、読み取りデルタテーブル履歴の表示と以前のバージョンのデルタテーブルの読み込み
トピック 9	事前計算されたバッチ予測をクエリすることのライブサービングの利点を特定する ETL パイプラインの一般的な処理ツールとしての構造化ストリーミングについて説明する
トピック 10	概念ドリフトとそのモデル有効性への影響について説明する数値特徴量ドリフトに対する簡単なソリューションとして概要統計モニタリングについて説明する
トピック 11	リアルタイム展開の必要性として JIT 機能の値を特定するすべての Webhook を一覧表示する方法と Webhook を削除する方法を説明する

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q115-Q120):

質問 # 115
A retail company wants to better forecast their sales of each SKU in every store in order to more accurately distribute their products. To achieve this, a Data Scientist proposes scaling their existing forecasting model to forecast individually for each combination of SKU and Store ID.
They have a cluster with 12 executors available in order to execute this. The current model is written using Pandas and the Prophet library for forecasting, with a Python function that receives a Pandas Data Frame with historic sales data as a parameter to train the forecasting model. For their next iteration, they want to improve the efficiency of this approach while using the least amount of effort and leveraging all available resources. Which approach will do this?

A. 1. Use Spark repartition(12) to scale across all executors;
2. Run to Pandas to convert the repartitioned DataFrame to Pandas so it can run on the original existing function;
3. Add the Store ID and SKU to the Prophet model as exogenous variables.
B. 1. Rewrite the function using the Generalized Linear Regression models available in Spark MLlib, which allows parameterizing to reflect a similar behavior to that of Prophet;
2. Perform a GROUP BY on the Spark DataFrame with the training data to group by Store and SKU;
3. Apply the Spark UDF to the grouped DataFrame with the apply function.
C. 1. Use a Spark query to identify all combinations of SKU and Store ID;
2. Run a loop through every combination calling the existing Python function using Spark repartition(12) function so it distributes across all available executors.
D. 1. Decorate the existing training function with the @pandas_udf;
2. On the Spark DataFrame with all training data perform a GROUP BY by Store and SKU;
3. Apply the decorated function to the grouped DataFrame with the apply function.

正解：D

解説：
A grouped Pandas UDF lets you keep the existing Prophet-based pandas training function while distributing execution across the cluster. Grouping the Spark DataFrame by SKU and Store ID and applying the function runs one model per group in parallel on the executors, improving efficiency and leveraging all available resources with minimal refactoring.

質問 # 116
A machine learning engineer needs to select a deployment strategy for a new machine learning application. The machine learning application requires central prediction computation and exceedingly fast results, but only a handful of predictions need to be computed at a time. Which deployment strategy can be used to meet these requirements?

A. Streaming
B. Real-time
C. Edge/on-device
D. Batch

正解：B

解説：
Real-time deployment is the appropriate strategy when predictions need to be computed centrally with very low latency, even if only a small number of predictions are required at a time. This ensures fast responses for applications requiring immediate inference.

質問 # 117
A Machine Learning Engineer needs to build a credit risk model using Databricks. Due to strict data governance, production data cannot be accessed from development or staging environments. To manage MLOps, the engineer uses a "deploy code" strategy with separate development, staging, and production environments mapped to different catalogs in Unity Catalog. The CI/CD pipeline automates environment transitions. What is the primary architectural component promoted from staging to production to generate the final, production-ready model in this scenario?

A. The model artifact trained and validated in the staging environment on a subset of the data.
B. A containerized image of the complete inference pipeline, including feature transformations.
C. The model version entry in the Unity Catalog that has been transitioned from the "Staging" to the
"Production" alias.
D. The CI/CD-approved model training source code, which will be executed in the production environment on the full production dataset.

正解：D

解説：
In a deploy-code strategy, models are not promoted as trained artifacts across environments.
Instead, the approved training code is promoted through CI/CD and re-executed in the production environment against production data to produce the final model. This approach satisfies strict data governance requirements by ensuring production data is only accessed in production while maintaining reproducibility and traceability.

質問 # 118
Which MLflow component is used to log parameters, metrics, and artifacts during model training?

A. MLflow Tracking
B. Model Registry
C. MLflow Models
D. MLflow Projects

正解：A

解説：
MLflow Tracking records experiment runs including:
parameters
metrics
artifacts (models, plots, etc.)

質問 # 119
A data scientist wants to remove the star_rating column from the Delta table at the location path.
To do this, they need to load in data and drop the star_rating column. Which of the following code blocks accomplishes this task?

A. spark.read.table(path).drop("star_rating")
B. Delta tables cannot be modified
C. spark.read.format("delta").table(path).drop("star_rating")
D. spark.read.format("delta").load(path).drop("star_rating")
E. spark.sql("SELECT * EXCEPT star_rating FROM path")

正解：A

質問 # 120
......

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