Microsoft DP-100 Zertifikatsdemo & DP-100 Testing Engine

Übrigens, Sie können die vollständige Version der ZertFragen DP-100 Prüfungsfragen aus dem Cloud-Speicher herunterladen: https://drive.google.com/open?id=1unynlhnOq5DukCBNDwtTrWB1qN3Q0oxv

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Die Zertifizierung als Microsoft DP-100 zeigt Arbeitgebern und Kunden, dass Sie die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse besitzen, um Datenscience-Lösungen auf Azure zu entwerfen und umzusetzen. Es zeigt auch, dass Sie sich dazu verpflichten, Ihre Ausbildung fortzusetzen und auf dem neuesten Stand der Technik und besten Praktiken in diesem Bereich zu bleiben.

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DP-100 Testing Engine, DP-100 Exam Fragen

In den letzten Jahren ist die Konkurrenz in der IT-Branche immer heftiger geworden. IT-Zertifizierung ist ganz notwendig in der IT-Branche. Wenn Sie im Beruf eine gute Beförderungsmöglichkeit bekommen wollen, können Sie die Schulungsunterlagen zur Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung von ZertFragen wählen, um die DP-100 Zertifizierungsprüfung zu bestehen. Unsere Schulungsunterlagen enthalten alle Fragen, die die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung erfordert. So können Sie die DP-100 Prüfung 100% bestehen.

Die DP-100 Prüfung umfasst eine Reihe von Themen, einschließlich Datenexploration und -transformation, Machine-Learning-Modellierung sowie Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen auf Azure. Die Prüfung konzentriert sich auch auf die Fähigkeit des Kandidaten, mit Azure-Diensten wie Azure Machine Learning Studio, Azure Databricks und Azure Cognitive Services zu arbeiten. Erfolgreiche Kandidaten haben ein tiefes Verständnis der Azure-Plattform und ihrer Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, Data-Science-Lösungen zu entwerfen und zu implementieren, die den Geschäftsanforderungen entsprechen.

Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q488-Q493):

488. Frage
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You are analyzing a numerical dataset which contains missing values in several columns.
You must clean the missing values using an appropriate operation without affecting the dimensionality of the feature set.
You need to analyze a full dataset to include all values.
Solution: Replace each missing value using the Multiple Imputation by Chained Equations (MICE) method.
Does the solution meet the goal?

A. NO
B. Yes

Antwort: B

Begründung:
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or "Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
Reference:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data

489. 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.

A. an R-Squared value close to 0
B. an F 1 score that is low.
C. a Root Mean Square Error value that is high
D. an R Squared value dose to 1
E. an F1 score that is high
F. a Root Mean Square Error value that is low

Antwort: D,F

Begründung:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/evaluate-model

490. Frage
You need to set up the Permutation Feature Importance module according to the model training requirements.
Which properties should you select? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

491. Frage
You have a feature set containing the following numerical features: X, Y, and Z.
The Poisson correlation coefficient (r-value) of X, Y, and Z features is shown in the following image:
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.

Antwort:

Begründung:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/compute-linear-correlation

492. Frage
Hotspot Question
You are authoring a pipeline by using the Azure Machine Learning SDK for Python. You implement code to import all relevant classes, configure the workspace, and define all pipeline steps.
You need to initiate pipeline execution.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

493. Frage
......

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