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Durch das Bestehen der DP-100-Zertifizierungsprüfung können Datenwissenschaftler und Dateningenieure ihre Expertise bei der Gestaltung und Implementierung von datenwissenschaftlichen Lösungen in Azure demonstrieren. Diese Zertifizierung kann dazu beitragen, dass sich Kandidaten auf einem wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt abheben und ihr Verdienstpotenzial erhöhen können. Sie kann auch eine Grundlage für weitere Microsoft-Zertifizierungen wie die AI-100 (Gestaltung und Implementierung einer Azure AI-Lösung) Zertifizierung bieten.
Microsoft DP-100 Deutsch Prüfung, DP-100 Prüfungs
Die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfungen werden normalerweise von den IT-Spezialisten gemäß ihren Berufserfahrungen bearbeitet. So ist es auch bei PrüfungGuide. Die IT-Experten bieten Ihnen Microsoft DP-100 Prüfungsfragen und Antworten (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure), mit deren Hilfe Sie die Prügung erfolgreich bestehen können. Die Genauigkeit von unseren Prüfungsfragen und Antworten beträgt 100%. Mit PrüfungGuide Produkten können Sie ganz leicht die Microsoft DP-100 Zertifikate bekommen, was Ihnen eine große Beförderung in der IT-Branche ist.
Die Microsoft DP-100-Prüfung ist ein Zertifizierungstest, der das Wissen und die Fähigkeiten eines Kandidaten bei der Gestaltung und Implementierung von Datenwissenschaftslösungen für Azure bestätigt. Diese Prüfung ist ideal für Datenwissenschaftler, Dateningenieure und KI -Entwickler, die ihr Know -how zum Aufbau und Bereitstellen intelligenter Lösungen mithilfe von Azure -Diensten präsentieren möchten. Die DP-100-Prüfung konzentriert sich auf die Kernkonzepte der Datenwissenschaft, einschließlich Datenerforschung und -vorbereitung, Modellierung, Feature Engineering und maschinelles Lernen.
Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q305-Q310):
305. Frage
You plan to explore demographic data for home ownership in various cities. The data is in a CSV file with the following format:
age,city,income,home_owner
21,Chicago,50000,0
35,Seattle,120000,1
23,Seattle,65000,0
45,Seattle,130000,1
18,Chicago,48000,0
You need to run an experiment in your Azure Machine Learning workspace to explore the data and log the results. The experiment must log the following information:
the number of observations in the dataset
a box plot of income by home_owner
a dictionary containing the city names and the average income for each city You need to use the appropriate logging methods of the experiment’s run object to log the required information.
How should you complete the code? To answer, drag the appropriate code segments to the correct locations. Each code segment may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Box 1: log
The number of observations in the dataset.
run.log(name, value, description=”)
Scalar values: Log a numerical or string value to the run with the given name. Logging a metric to a run causes that metric to be stored in the run record in the experiment. You can log the same metric multiple times within a run, the result being considered a vector of that metric.
Example: run.log(“accuracy”, 0.95)
Box 2: log_image
A box plot of income by home_owner.
log_image Log an image to the run record. Use log_image to log a .PNG image file or a matplotlib plot to the run. These images will be visible and comparable in the run record.
Example: run.log_image(“ROC”, plot=plt)
Box 3: log_table
A dictionary containing the city names and the average income for each city.
log_table: Log a dictionary object to the run with the given name.
306. Frage
You have a multi-class image classification deep learning model that uses a set of labeled photographs. You create the following code to select hyperparameter values when training the model.
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:
Explanation
Box 1: Yes
Hyperparameters are adjustable parameters you choose to train a model that govern the training process itself.
Azure Machine Learning allows you to automate hyperparameter exploration in an efficient manner, saving you significant time and resources. You specify the range of hyperparameter values and a maximum number of training runs. The system then automatically launches multiple simultaneous runs with different parameter configurations and finds the configuration that results in the best performance, measured by the metric you choose. Poorly performing training runs are automatically early terminated, reducing wastage of compute resources. These resources are instead used to explore other hyperparameter configurations.
Box 2: Yes
uniform(low, high) – Returns a value uniformly distributed between low and high Box 3: No Bayesian sampling does not currently support any early termination policy.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
307. Frage
You use the Azure Machine Learning service to create a tabular dataset named training.dat a. You plan to use this dataset in a training script.
You create a variable that references the dataset using the following code:
training_ds = workspace.datasets.get(“training_data”)
You define an estimator to run the script.
You need to set the correct property of the estimator to ensure that your script can access the training.data dataset Which property should you set?
A)
B)
C)
D)
- A. Option A
- B. Option C
- C. Option B
- D. Option D
Antwort: A
Begründung:
Example:
# Get the training dataset
diabetes_ds = ws.datasets.get(“Diabetes Dataset”)
# Create an estimator that uses the remote compute
hyper_estimator = SKLearn(source_directory=experiment_folder,
inputs=[diabetes_ds.as_named_input(‘diabetes’)], # Pass the dataset as an input compute_target = cpu_cluster, conda_packages=[‘pandas’,’ipykernel’,’matplotlib’], pip_packages=[‘azureml-sdk’,’argparse’,’pyarrow’], entry_script=’diabetes_training.py’) Reference:
https://notebooks.azure.com/GraemeMalcolm/projects/azureml-primers/html/04%20-%20Optimizing%20Model%20Training.ipynb
308. Frage
You are creating a machine learning model in Python. The provided dataset contains several numerical columns and one text column. The text column represents a product’s category. The product category will always be one of the following:
* Bikes
* Cars
* Vans
* Boats
You are building a regression model using the scikit-learn Python package.
You need to transform the text data to be compatible with the scikit-learn Python package.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Box 1: pandas as df
Pandas takes data (like a CSV or TSV file, or a SQL database) and creates a Python object with rows and columns called data frame that looks very similar to table in a statistical software (think Excel or SPSS for example.
Box 2: transpose[ProductCategoryMapping]
Reshape the data from the pandas Series to columns.
Reference:
https://datascienceplus.com/linear-regression-in-python/
309. Frage
You plan to deliver a hands-on workshop to several students. The workshop will focus on creating data visualizations using Python. Each student will use a device that has internet access.
Student devices are not configured for Python development. Students do not have administrator access to install software on their devices. Azure subscriptions are not available for students.
You need to ensure that students can run Python-based data visualization code.
Which Azure tool should you use?
- A. Anaconda Data Science Platform
- B. Azure BatchAl
- C. Azure Machine Learning Service
- D. Azure Notebooks
Antwort: D
Begründung:
Reference:
https://notebooks.azure.com/
310. Frage
……
DP-100 Deutsch Prüfung: https://www.pruefungguide.ml/DP-100-quizfragen-und-antworten.html
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