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DP-100 시험은 데이터 탐색 및 변환, 머신 러닝 모델링, Azure에서 머신 러닝 모델을 배포 및 관리하는 능력 등 다양한 주제를 다룹니다. 시험은 또한 후보자가 Azure Machine Learning Studio, Azure Databricks, Azure Cognitive Services와 같은 Azure 서비스와 함께 작업하는 능력에 초점을 맞춥니다. 성공한 후보자는 Azure 플랫폼과 그 기능에 대한 깊은 이해와 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데이터 과학 솔루션을 설계하고 구현하는 능력을 갖추게 됩니다.
Microsoft DP-100 시험은 Microsoft Azure 플랫폼에서 데이터 과학 솔루션을 설계하고 구현하는 지식과 기술을 증명하고자 하는 개인들을 위한 자격증 시험입니다. 이 시험은 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 다른 IT 전문가들을 대상으로 하며, 그들의 조직에서 데이터 솔루션을 설계하고 구현하는 역할을 맡은 사람들을 위한 것입니다. 이 시험은 후보자의 기계 학습 모델을 설계하고 구현하는 능력, 예측 모델을 작성하는 능력, 데이터 과학용 Azure 서비스를 배포하고 관리하는 능력을 측정합니다.
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DP-100 시험을 준비하려면, 후보자는 머신 러닝 개념, Python 및 R과 같은 프로그래밍 언어, 그리고 Azure Machine Learning 및 Azure Databricks와 같은 Azure 서비스에 대한 견고한 이해를 가져야 합니다. Microsoft는 온라인 강좌 및 모의 시험을 포함한 다양한 교육 자료를 제공하여 후보자들이 시험을 준비할 수 있도록 지원합니다.
질문 # 53
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 a data scientist using Azure Machine Learning Studio.
You need to normalize values to produce an output column into bins to predict a target column.
Solution: Apply an Equal Width with Custom Start and Stop binning mode.
Does the solution meet the goal?
정답：A
설명：
Use the Entropy MDL binning mode which has a target column.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/group-data-into-bins
질문 # 54
You are preparing to use the Azure ML SDK to run an experiment and need to create compute. You run the following 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.
정답：
설명：
.
Reference:
https://notebooks.azure.com/azureml/projects/azureml-getting-started/html/how-to-use-azureml/training/train-on-amlcompute/train-on-amlcompute.ipynb
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.compute.computetarget
질문 # 55
You are creating data wrangling and model training solutions in an Azure Machine Learning workspace.
You must use the same Python notebook to perform both data wrangling and model training.
You need to use the Azure Machine Learning Python SDK v2 to define and configure the Synapse Spark pool asynchronously in the workspace as dedicated compute How should you complete the rode segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Lach correct selection is worth one point.
정답：
설명：
질문 # 56
You are running a training experiment on remote compute in Azure Machine Learning.
The experiment is configured to use a conda environment that includes the mlflow and azureml-contrib-run packages.
You must use MLflow as the logging package for tracking metrics generated in the experiment.
You need to complete the script for the experiment.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답：
설명：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-mlflow
질문 # 57
You are running a training experiment on remote compute in Azure Machine Learning.
The experiment is configured to use a conda environment that includes the mlflow and azureml-contrib-run packages.
You must use MLflow as the logging package for tracking metrics generated in the experiment You need to complete the script for the experiment How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
정답：
설명：
질문 # 58
......
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