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Microsoft DP-100 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Design and prepare a machine learning solution20-25%- Manage compute resources
  • 1. Create and configure compute targets
  • 2. Attach and monitor compute
  • 3. Select environments
- Design a machine learning solution
  • 1. Define compute specifications for workloads
  • 2. Determine dataset structure and format
  • 3. Select development approach
  • 4. Plan model deployment requirements
- Manage data assets
  • 1. Create and maintain data assets
  • 2. Register and manage datastores
  • 3. Select storage services
- Manage Azure Machine Learning workspace
  • 1. Set up Git integration
  • 2. Work with registries
  • 3. Create and configure workspace
  • 4. Use developer tools and CLI
Train and deploy models25-30%- Train models
  • 1. Use HyperDrive for hyperparameter tuning
  • 2. Configure jobs and environments
  • 3. Apply responsible AI principles
  • 4. Run training scripts
- Deploy models
  • 1. Secure endpoints and manage access
  • 2. Configure compute and scaling
  • 3. Deploy to batch endpoints
  • 4. Deploy to online endpoints
- Manage models
  • 1. Package and validate models
  • 2. Register and version models
  • 3. Interpret models and explain predictions
- Monitor and maintain models
  • 1. Update and retrain models
  • 2. Monitor performance and data drift
  • 3. Implement MLOps practices
Optimize language models for AI applications25-30%- Implement generative AI solutions
  • 1. Use Azure AI Foundry
  • 2. Build prompt flows
  • 3. Apply prompt engineering
- Optimize with Retrieval Augmented Generation
  • 1. Create vector stores and indexes
  • 2. Prepare and process data
  • 3. Configure Azure AI Search
- Evaluate and improve models
  • 1. Test and evaluate responses
  • 2. Optimize for accuracy and safety
  • 3. Apply responsible generative AI
Explore data and run experiments20-25%- Run experiments
  • 1. Define parameters and configurations
  • 2. Configure experiment runs
  • 3. Track runs with MLflow
  • 4. Use automated machine learning
- Implement pipelines
  • 1. Build reusable components
  • 2. Create and publish pipelines
  • 3. Pass data between steps
  • 4. Schedule and monitor pipelines
- Explore and visualize data
  • 1. Profile and validate data
  • 2. Detect anomalies and outliers
  • 3. Identify features and relationships

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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q75-Q80):

75. Frage
You create an Azure Machine Learning workspace named workspaces. You create a Python SDK v2 notebook to perform custom model training in workspace1. You need to run the notebook from Azure Machine Learning Studio in workspace1. What should you provision first?

Antwort: A


76. Frage
You are using a decision tree algorithm. You have trained a model that generalizes well at a tree depth equal to 10.
You need to select the bias and variance properties of the model with varying tree depth values.
Which properties should you select for each tree depth? To answer, select the appropriate options in the answer area.

Antwort:

Begründung:

References:
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-to-the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/


77. Frage
You need to identify the methods for dividing the data according to the testing 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:

Explanation:


Scenario: Testing
You must produce multiple partitions of a dataset based on sampling using the Partition and Sample module in Azure Machine Learning Studio.
Box 1: Assign to folds
Use Assign to folds option when you want to divide the dataset into subsets of the data. This option is also useful when you want to create a custom number of folds for cross-validation, or to split rows into several groups.
Not Head: Use Head mode to get only the first n rows. This option is useful if you want to test a pipeline on a small number of rows, and don't need the data to be balanced or sampled in any way.
Not Sampling: The Sampling option supports simple random sampling or stratified random sampling. This is useful if you want to create a smaller representative sample dataset for testing.
Box 2: Partition evenly
Specify the partitioner method: Indicate how you want data to be apportioned to each partition, using these options:
Partition evenly: Use this option to place an equal number of rows in each partition. To specify the number of output partitions, type a whole number in the Specify number of folds to split evenly into text box.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/algorithm-module-reference/partition-and-sample


78. Frage
The finance team asks you to train a model using data in an Azure Storage blob container named finance-data.
You need to register the container as a datastore in an Azure Machine Learning workspace and ensure that an error will be raised if the container does not exist.
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:

Explanation:

Box 1: register_azure_blob_container
Register an Azure Blob Container to the datastore.
Box 2: create_if_not_exists = False
Create the file share if it does not exists, defaults to False.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.datastore.datastore


79. Frage
You create an Azure Machine Learning workspace.
You plan to write an Azure Machine Learning SDK for Python v2 script that logs an image for an experiment.
The logged image must be available from the images tab in Azure Machine Learning Studio.
You need to complete the script.
Which code segments should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:


80. Frage
......

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