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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional Exam Overview:

Certification Vendor:	Databricks
Exam Name:	Databricks Certified Machine Learning Professional Exam
Exam Number:	Databricks-Machine-Learning-Professional
Exam Price:	$200 USD
Related Certifications:	Databricks Certified Machine Learning Associate
Certificate Validity Period:	2 years
Exam Format:	Multi-select, Multiple choice
Available Languages:	English
Real Exam Qty:	59
Passing Score:	Not publicly disclosed (approximately 70%)
Exam Duration:	120 minutes
Recommended Training:	Advanced Machine Learning Operations Machine Learning at Scale
Exam Registration:	Databricks Certification Portal
Sample Questions:	Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional Sample Questions
Exam Way:	Online proctored or in-person test center
Pre Condition:	No mandatory prerequisites; recommended: 6+ months hands-on experience with Databricks ML, SparkML, MLflow, and Python
Official Syllabus URL:	https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional

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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	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 2	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 3	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 4	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 5	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 6	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 7	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 8	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 9	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

Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q136-Q141):

質問 # 136
A machine learning engineer is monitoring label values for a production machine learning classification model. The engineer believes that the relative prevalence of the classes is becoming changing in more recent data. Which tool can the machine learning engineer use to assess their theory?

A. Two-way Chi-squared Test
B. Kolmogorov-Smirnov (KS) test
C. Jenson-Shannon distance
D. One-way Chi-squared Test

正解：D

解説：
A One-way Chi-squared Test is used to compare observed class distributions with expected distributions to determine if there has been a significant shift. This makes it suitable for detecting label drift in classification tasks, where the relative prevalence of classes may be changing over time.

質問 # 137
A Machine Learning Engineer has a large dataset with a customer_region column and wants to train separate models for each region, then generate predictions. They need to parallelize this group-specific model training process using Databricks and the Pandas Function API. Which approach will implement this solution?

A. Use mapInPandas() to apply the training function across all partitions without grouping.
B. Use foreachBatch() to sequentially process each region's data.
C. Use collect() to gather all data and process regions using standard pandas groupby.
D. Use groupBy("customer_region") and apply a training function with applyInPandas().

正解：D

解説：
The Pandas Function API supports parallel, group-specific processing by using groupBy on the grouping column and applyInPandas to execute a custom training function independently for each group. This enables separate models to be trained per region in parallel across the cluster, with each function invocation receiving only the data for its group.

質問 # 138
A machine learning engineer has detected that concept drift is occurring in a production machine learning application. Which result is the impact of concept drift?

A. The model's latency will decrease
B. The model's efficacy will increase
C. The model's latency will increase
D. The model's efficacy will decrease

正解：D

解説：
Concept drift occurs when the relationship between input features and the target variable changes over time. This leads to a decrease in the model's efficacy, as the model is no longer accurately capturing the underlying data patterns it was trained on.

質問 # 139
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.sql("SELECT * EXCEPT star_rating FROM path")
B. spark.read.format("delta").load(path).drop("star_rating")
C. spark.read.table(path).drop("star_rating")
D. spark.read.format("delta").table(path).drop("star_rating")
E. Delta tables cannot be modified

正解：C

質問 # 140
A data scientist set up a machine learning pipeline to automatically log a data visualization with each run. They now want to view the visualizations in Databricks. Which location in Databricks will show these data visualizations?

A. Logged data visualizations cannot be viewed in Databricks
B. The MLflow Model Registry Model paqe
C. The Artifacts section of the MLflow Run page
D. The Artifacts section of the MLflow Experiment page
E. The Figures section of the MLflow Run page

正解：E

質問 # 141
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