Databricks-Machine-Learning-Professionalの無料問題集（62題）、Databricks-Machine-Learning-Professional認定試験参考書

Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 問題集

試験コード：Databricks-Machine-Learning-Professional

試験名称：Databricks Certified Machine Learning Professional

最近更新時間：2024-12-21

問題と解答：全62問

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無料問題集Databricks-Machine-Learning-Professional 資格取得

質問 1：
Which of the following tools can assist in real-time deployments by packaging software with its own application, tools, and libraries?
A. Cloud-based compute
B. Containers
C. None of these tools
D. Autoscaling clusters
E. REST APIs
正解：A

質問 2：
A data scientist is using MLflow to track their machine learning experiment. As a part of each MLflow run, they are performing hyperparameter tuning. The data scientist would like to have one parent run for the tuning process with a child run for each unique combination of hyperparameter values.
They are using the following code block:

The code block is not nesting the runs in MLflow as they expected.
Which of the following changes does the data scientist need to make to the above code block so that it successfully nests the child runs under the parent run in MLflow?
A. Add the nested=True argument to the parent run
B. Add the nested=True argument to the parent run and remove the nested=True arguments from the child runs
C. Remove the nested=True argument from the child runs
D. Provide the same name to the run name parameter for all three run blocks
E. Indent the child run blocks within the parent run block
正解：B

質問 3：
A machine learning engineer has created a webhook with the following code block:

Which of the following code blocks will trigger this webhook to run the associate job?
A.

正解：A

質問 4：
A data scientist wants to remove the star_rating column from the Delta table at the location path. To do this, they need to load in data and drop the star_rating column.
Which of the following code blocks accomplishes this task?
A. spark.read.format("delta").load(path).drop("star_rating")
B. spark.read.format("delta").table(path).drop("star_rating")
C. spark.sql("SELECT * EXCEPT star_rating FROM path")
D. spark.read.table(path).drop("star_rating")
E. Delta tables cannot be modified
正解：D

質問 5：
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.log_model(sklearn_model, "model")
B. mlflow.spark.track_model(sklearn_model, "model")
C. mlflow.sklearn.track_model(sklearn_model, "model")
D. mlflow.spark.log_model(sklearn_model, "model")
E. mlflow.sklearn.load_model("model")
正解：B

質問 6：
Which of the following statements describes streaming with Spark as a model deployment strategy?
A. The inference of batch processed records as soon as a Spark job is run
B. The inference of batch processed records as soon as a trigger is hit
C. The inference of all types of records in real-time
D. The inference of incrementally processed records as soon as trigger is hit
E. The inference of incrementally processed records as soon as a Spark job is run
正解：E

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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	Identify that data can arrive out-of-order with structured streaming Identify how model serving uses one all-purpose cluster for a model deployment
トピック 2	Describe the advantages of using the pyfunc MLflow flavor Manually log parameters, models, and evaluation metrics using MLflow
トピック 3	Identify less performant data storage as a solution for other use cases Describe why complex business logic must be handled in streaming deployments
トピック 4	Identify live serving benefits of querying precomputed batch predictions Describe Structured Streaming as a common processing tool for ETL pipelines
トピック 5	Test whether the updated model performs better on the more recent data Identify when retraining and deploying an updated model is a probable solution to drift
トピック 6	Identify which code block will trigger a shown webhook Describe the basic purpose and user interactions with Model Registry
トピック 7	Describe concept drift and its impact on model efficacy Describe summary statistic monitoring as a simple solution for numeric feature drift
トピック 8	Describe model serving deploys and endpoint for every stage Identify scenarios in which feature drift and or label drift are likely to occur
トピック 9	Identify JIT feature values as a need for real-time deployment Describe how to list all webhooks and how to delete a webhook
トピック 10	Create, overwrite, merge, and read Feature Store tables in machine learning workflows View Delta table history and load a previous version of a Delta table
トピック 11	Identify the requirements for tracking nested runs Describe an MLflow flavor and the benefits of using MLflow flavors

参照：https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional

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