Microsoft DP-100 Fragen und Antworten, Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure Prüfungsfragen

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Microsoft DP-100 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Deploy and retrain models10-15%- Monitor deployed models
  • 1. Monitor model performance
  • 2. Track data drift
- Implement retraining pipelines
  • 1. Create scheduled retraining workflows
  • 2. Manage ML pipelines
Topic 2: Explore data and train models35-40%- Optimize model performance
  • 1. Improve accuracy and performance
  • 2. Evaluate models
- Run experiments and train models
  • 1. Track experiments
  • 2. Use automated machine learning
  • 3. Perform hyperparameter tuning
- Prepare data for modeling
  • 1. Manage datasets and datastores
  • 2. Ingest and transform data
Topic 3: Design and prepare a machine learning solution20-25%- Design an Azure Machine Learning workspace
  • 1. Configure security and access
  • 2. Configure workspace resources
  • 3. Manage compute resources
- Prepare development environments
  • 1. Configure environments
  • 2. Use SDKs and notebooks
Topic 4: Prepare a model for deployment20-25%- Manage deployment assets
  • 1. Create inference configurations
  • 2. Register models
- Deploy machine learning models
  • 1. Deploy batch inference pipelines
  • 2. Deploy real-time inference endpoints

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Wenn Sie Ihre Position in der konkurrenzfähigen Gesellschaft durch die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung festigen und Ihre fachliche Fähigkeiten verbessern wollen, müssen Sie gute Fachkenntnisse besitzen und sich viel Mühe für die Prüfung geben. Aber es ist nicht so einfach, die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung zu bestehen. Vielleicht durch die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung können Sie Ihnen der IT-Branche vorstellen. Aber man braucht nicht unbedingt viel Zeit und Energie, die Fachkenntnisse kennenzulernen. Sie können die Schulungsunterlagen zur Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung von ZertFragen wählen. Sie werden zielgerichtet nach den IT-Zertifizierungsprüfungen entwickelt. Mit ihr können Sie mühelos die schwierige Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung bestehen.

Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q361-Q366):

361. Frage
You use the Azure Machine Learning service to create a tabular dataset named training_data.
You plan to use this dataset in a training script.
You create a variable that references the dataset using the following code:
training_ds = workspace.datasets.get("training_data")
You define an estimator to run the script.
You need to set the correct property of the estimator to ensure that your script can access the training_data dataset.
Which property should you set?

Antwort: D

Begründung:
Example:
# Get the training dataset
diabetes_ds = ws.datasets.get("Diabetes Dataset")
# Create an estimator that uses the remote compute
hyper_estimator = SKLearn(source_directory=experiment_folder,
inputs=[diabetes_ds.as_named_input('diabetes')], # Pass the dataset as an input compute_target
= cpu_cluster,
conda_packages=['pandas','ipykernel','matplotlib'],
pip_packages=['azureml-sdk','argparse','pyarrow'],
entry_script='diabetes_training.py')
Reference:
https://notebooks.azure.com/GraemeMalcolm/projects/azureml-
primers/html/04%20-%20Optimizing%20Model%20Training.ipynb


362. Frage
You create an Azure Machine Learning workspace and a dataset. The dataset includes age values for a large group of diabetes patients. You use the dp.mean function from the SmartNoise library to calculate the mean of the age value. You store the value in a variable named age.mean.
You must output the value of the interval range of released mean values that will be returned 95 percent of the time.
You need to complete the code.
Which code values should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:


363. Frage
You need to implement a model development strategy to determine a user's tendency to respond to an ad.
Which technique should you use?

Antwort: D

Begründung:
Split Data partitions the rows of a dataset into two distinct sets.
The Relative Expression Split option in the Split Data module of Azure Machine Learning Studio is helpful when you need to divide a dataset into training and testing datasets using a numerical expression.
Relative Expression Split: Use this option whenever you want to apply a condition to a number column. The number could be a date/time field, a column containing age or dollar amounts, or even a percentage. For example, you might want to divide your data set depending on the cost of the items, group people by age ranges, or separate data by a calendar date.
Scenario:
Local market segmentation models will be applied before determining a user's propensity to respond to an advertisement.
The distribution of features across training and production data are not consistent References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/split-data


364. Frage
You use an Azure Machine Learning workspace.
You create the following Python code:

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:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.scriptrunconfig
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.environment.environment


365. Frage
You are analyzing a dataset containing historical data from a local taxi company. You arc developing a regression a regression model.
You must predict the fare of a taxi trip.
You need to select performance metrics to correctly evaluate the- regression model.
Which two metrics can you use? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort: A,C


366. Frage
......

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