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Die Prüfung umfasst eine Vielzahl von Themen, einschließlich der Datenexploration und -vorbereitung, Modellierung, Bereitstellung und Verwaltung einer Data-Science-Lösung auf Azure. Sie umfasst auch Themen wie die Datenaufnahme, Feature-Engineering und Machine-Learning-Algorithmen. Die Prüfung ist darauf ausgelegt, das Verständnis des Kandidaten für diese Themen und ihre Fähigkeit zu testen, sie auf reale Szenarien anzuwenden.
Die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung ist eine wertvolle Referenz für Datenwissenschaftler und Maschinenlerningenieure. Sie zeigt, dass der Kandidat das Wissen und die Fähigkeiten hat, um Datenwissenschaftslösungen auf Azure zu entwerfen und umzusetzen. Die Zertifizierung wird von Arbeitgebern anerkannt und kann dazu beitragen, dass Kandidaten sich in einem wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt abheben. Darüber hinaus kann die Zertifizierung zu höheren Gehältern und Karrierechancen führen.
Die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung wird in der Branche hoch geschätzt und von Top-Organisationen weltweit anerkannt. Sie ist eine wertvolle Referenz, die Ihnen helfen kann, Ihre Karriere als Data Scientist voranzutreiben und neue Möglichkeiten für Wachstum und Entwicklung zu eröffnen. Ob Sie einen neuen Job suchen oder eine Beförderung in Ihrer aktuellen Rolle anstreben, die DP-100 Zertifizierung kann Ihnen den Vorteil geben, den Sie brauchen, um sich von der Konkurrenz abzuheben und Ihre beruflichen Ziele zu erreichen. Wenn Sie also daran interessiert sind, ein zertifizierter Data Scientist zu werden und Ihre Karriere auf die nächste Stufe zu bringen, ist die Microsoft DP-100 Prüfung definitiv einen Blick wert.
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81. Frage
You have an Azure blob container that contains a set of TSV files. The Azure blob container is registered as a datastore for an Azure Machine Learning service workspace. Each TSV file uses the same data schema.
You plan to aggregate data for all of the TSV files together and then register the aggregated data as a dataset in an Azure Machine Learning workspace by using the Azure Machine Learning SDK for Python.
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.
Antwort:
Begründung:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.data.tabulardataset
82. Frage
You create an experiment in Azure Machine Learning Studio. You add a training dataset that contains 10,000 rows. The first 9,000 rows represent class 0 (90 percent).
The remaining 1,000 rows represent class 1 (10 percent).
The training set is imbalances between two classes. You must increase the number of training examples for class 1 to 4,000 by using 5 data rows. You add the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) module to the experiment.
You need to configure the module.
Which values should you use? To answer, select the appropriate options in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation
Box 1: 300
You type 300 (%), the module triples the percentage of minority cases (3000) compared to the original dataset (1000).
Box 2: 5
We should use 5 data rows.
Use the Number of nearest neighbors option to determine the size of the feature space that the SMOTE algorithm uses when in building new cases. A nearest neighbor is a row of data (a case) that is very similar to some target case. The distance between any two cases is measured by combining the weighted vectors of all features.
By increasing the number of nearest neighbors, you get features from more cases.
By keeping the number of nearest neighbors low, you use features that are more like those in the original sample.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
83. Frage
You train classification and regression models by using automated machine learning.
You must evaluate automated machine learning experiment results. The results include how a classification model is making systematic errors in its predictions and the relationship between the target feature and the regression model's predictions. You must use charts generated by automated machine learning.
You need to choose a chart type for each model type.
Which chart types should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
See below image
84. Frage
You are evaluating a Python NumPy array that contains six data points defined as follows:
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
You must generate the following output by using the k-fold algorithm implantation in the Python Scikit-learn machine learning library:
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
You need to implement a cross-validation to generate the output.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate code segment in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Reference:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html
85. Frage
You are performing a classification task in Azure Machine learning Studio.
You must prepare balanced testing and training samples based on a provided data set.
Warning samples based on a provided data set.
You need to split the data with a 0.75:0.25.
Which value should you use for each parameter? To answer, select the appropriate options m the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
86. Frage
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