Databricks-Machine-Learning-Professional学習資料無料模擬試験: Databricks Certified Machine Learning Professionalテキスト

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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	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 2	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 3	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 4	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 5	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 6	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
トピック 7	他のユースケースのソリューションとしてパフォーマンスの低いデータストレージを特定するストリーミング展開で複雑なビジネスロジックを処理する必要がある理由を説明する
トピック 8	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 9	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

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一番有効な問題Databricks-Machine-Learning-Professional学習資料: Databricks Certified Machine Learning Professional Databricks-Machine-Learning-Professional認証資格

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q61-Q66):

質問 # 61
A Machine Learning Engineer needs to build a time series model. In Databricks, they have created isolated environments in different workspaces for development, staging, and production.
To manage this model, they are planning on using a "deploy code" strategy. They are concerned that the model trained in development will not remain consistent across environments, due to differences in the dependencies installed. What can they do to ensure that the model is trained with the same packages?

A. Use the same Databricks Runtime (DBR) version across environments and define dependencies in a lock file that is installed as part of the job.
B. Use Databricks Repos to store the model code and install the required libraries in the notebook.
C. Use custom init scripts that install the necessary packages as part of the job.
D. Use MLflow to track the model parameters and metrics in development, then export the same training conditions in staging and production.

正解：A

解説：
Using the same Databricks Runtime across environments ensures a consistent base environment, and installing dependencies from a lock file guarantees identical package versions during training. This combination follows best practices for deploy-code workflows by making the training environment reproducible and preventing dependency drift between development, staging, and production.

質問 # 62
Which of the following is an obstacle related to streaming machine learning applications?

A. Out-of-order data
B. None of these
C. End-to-end fault tolerance
D. All of these

正解：D

解説：
Streaming machine learning applications face multiple challenges, including end-to-end fault tolerance (ensuring recovery from failures without data loss) and out-of-order data (handling events that arrive late or out of sequence). Both are common obstacles in building reliable real- time ML systems.

質問 # 63
A Machine Learning Engineer has trained a credit scoring model and needs to evaluate fairness metrics across different customer segments while maintaining different levels of granularity for business reporting. They need to compute metrics like precision, recall, and demographic parity at the individual feature level (credit_score_range, income_bracket) as well as intersectional slices (combinations of features). The model outputs are stored in a Delta table with prediction probabilities and actual default labels. The engineer wants to systematically evaluate model performance across these various feature slices and granularities. Which approach will do this?

A. Use Unity Catalog metric views with dimensions defined for each feature and measures for the fairness metrics.
B. Implement custom MLflow evaluation functions that iterate through all possible feature combinations.
C. Create Lakehouse Monitoring with slicing expressions for individual features and intersection conditions.
D. Build separate Spark DataFrames for each slice and compute metrics using standard DataFrame operations.

正解：C

解説：
Lakehouse Monitoring supports defining slicing expressions on one or more columns, allowing metrics such as precision, recall, and fairness indicators to be computed at both individual feature levels and intersectional combinations. This provides a systematic, scalable, and governed way to evaluate model performance and fairness across multiple granularities directly from Delta tables without custom metric pipelines.

質問 # 64
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. Real-time
B. Batch
C. Edge/on-device
D. Streaming

正解：A

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 # 65
A data scientist has created a Python function compute_features that returns a Spark DataFrame with the following schema:

The resulting DataFrame is assigned to the features_df variable. The data scientist wants to create a Feature Store table using features_df.
Which of the following code blocks can they use to create and populate the Feature Store table using the Feature Store Client fs?

A.
B. features_df.write.mode("feature").path("new_table")
C.
D.
E. features_df.write.mode("fs").path("new_table")

正解：A

質問 # 66
......

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