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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	概念ドリフトとそのモデル有効性への影響について説明する数値特徴量ドリフトに対する簡単なソリューションとして概要統計モニタリングについて説明する
トピック 2	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 3	更新されたモデルのパフォーマンスがより最近のデータで向上するかどうかをテストする更新されたモデルを再トレーニングしてデプロイすることがドリフトの解決策となる可能性がある時期を特定する
トピック 4	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 5	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 6	リアルタイム展開の必要性として JIT 機能の値を特定するすべての Webhook を一覧表示する方法と Webhook を削除する方法を説明する
トピック 7	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

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Databricks-Machine-Learning-Professional試験問題 & Databricks-Machine-Learning-Professional受験対策書

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Databricks Certified Machine Learning Professional 認定 Databricks-Machine-Learning-Professional 試験問題 (Q93-Q98):

質問 # 93
Which of the following Databricks-managed MLflow capabilities is a centralized model store?

A. Experiments
B. Model Registry
C. Model Serving
D. Models
E. Feature Store

正解：C

質問 # 94
A Machine Learning Engineer has previously built a feature table for model training and inference using a batch mode approach:

They have been informed that they now require these features to be available in "real-time", with latency on the order of a minute. Their manager has informed them there is now a Kafka stream from which they can stream live data, and they need to have this ingested and available for low- latency feature lookups.
Which change to their existing code will achieve this?

A. Change the incoming_df to be a dataframe based on a readStream() from the Kafka source and publish the table as an online table with the streaming option set to True.
B. Run a triggered workflow to ingest the Kafka data to a dataframe that they can use with their existing write_table() command.
C. Change the incoming_df to be a dataframe based on a readStream() from the kafka source, the write_table() method will provide a low-latency lookup on this data.
D. Create a custom pyfunc MLflow model which processes results of the Kafka stream for on demand feature calculation.

正解：A

解説：
To achieve real-time availability with minute-level latency, the feature data must be continuously ingested from Kafka and published to an online table. Using a streaming DataFrame created with readStream from the Kafka source and enabling the online table with streaming allows incremental updates to be synchronized to the online store, supporting low-latency feature lookups for real-time inference.

質問 # 95
A data scientist has developed a scikit-learn model sklearn_model and they want to log the model using MLflow.
They write the following incomplete code block:

Which of the following lines of code can be used to fill in the blank so the code block can successfully complete the task?

A. mlflow.sklearn.track_model(sklearn_model, "model")
B. mlflow.sklearn.log_model(sklearn_model, "model")
C. mlflow.spark.log_model(sklearn_model, "model")
D. mlflow.sklearn.load_model("model")
E. mlflow.spark.track_model(sklearn_model, "model")

正解：E

質問 # 96
A data scientist has computed updated feature values for all primary key values stored in the Feature Store table features. In addition, feature values for some new primary key values have also been computed. The updated feature values are stored in the DataFrame features_df. They want to replace all data in features with the newly computed data.
Which of the following code blocks can they use to perform this task using the Feature Store Client fs?

正解：A

質問 # 97
Which of the following is a probable response to identifying drift in a machine learning application?

A. None of these responses
B. Rebuilding the machine learning application with a new label variable
C. All of these responses
D. Retraining and deploying a model on more recent data
E. Sunsetting the machine learning application

正解：A

質問 # 98
......

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