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Heutztage hat ein Fachqualifizieter große Vorteile in der heute konkurrenzfähigen Gesellschaft, besonders im IT-Bereich. Einige IT-Zertifikate zu bekommen ist sehr nützlich. Die Microsoft DP-100 Zertifizierungsprüfung ist eine Prüfung, die das Niveau der fachlichen Kenntnissen überprüft und stellt ein großes Gewicht in der IT-Branche dar. Wegen der Schwierigkeit der Microsoft DP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure) Zertifizierungsprüfung hat man viel Zeit und Energie für die Prüfung benutzt. Jedoch sind sie am Ende doch in der Prüfung durchgefallen. Die Gründe dafür liegt darin, dass Sie nicht an der speziellen Kursen teilnehmen. Nun haben Experten die zielgerichteten Prüfungen entwickelt, die Ihnen helden, viel Zeit und Energie zu ersparen und trotzdem die Prüfung 100% zu bestehen.
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Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q463-Q468): 463. Frage Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution. After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen. You have a Python script named train.py in a local folder named scripts. The script trains a regression model by using scikit-learn. The script includes code to load a training data file which is also located in the scripts folder. You must run the script as an Azure ML experiment on a compute cluster named aml-compute. You need to configure the run to ensure that the environment includes the required packages for model training. You have instantiated a variable named aml-compute that references the target compute cluster. Solution: Run the following code:
Does the solution meet the goal?
A. Yes B. No Antwort: A
Begründung: The scikit-learn estimator provides a simple way of launching a scikit-learn training job on a compute target. It is implemented through the SKLearn class, which can be used to support single-node CPU training. Example: from azureml.train.sklearn import SKLearn } estimator = SKLearn(sourcedirectory=projectfolder, computetarget=computetarget, entryscript='trainiris.py' ) Reference: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-scikit-learn
Antwort:
Begründung:
A. Build the environment in Apache Spark for HDInsight and use Azure Container Instances for orchestration. B. Build the environment in Azure Databricks and use Azure Data Factory for orchestration. C. Build the environment in Azure Databricks and use Azure Container Instances for orchestration. D. Build the environment in Apache Hive for HDInsight and use Azure Data Factory for orchestration. Antwort: B
Begründung: Explanation In Azure Databricks, we can create two different types of clusters. Standard, these are the default clusters and can be used with Python, R, Scala and SQL High-concurrency Azure Databricks is fully integrated with Azure Data Factory. Topic 1, Case Study 2 Case study Overview You are a data scientist for Fabrikam Residences, a company specializing in quality private and commercial property in the United States. Fabrikam Residences is considering expanding into Europe and has asked you to investigate prices for private residences in major European cities. You use Azure Machine Learning Studio to measure the median value of properties. You produce a regression model to predict property prices by using the Linear Regression and Bayesian Linear Regression modules. Datasets There are two datasets in CSV format that contain property details for two cities, London and Paris, with the following columns:
The two datasets have been added to Azure Machine Learning Studio as separate datasets and included as the starting point of the experiment. Dataset issues The AccessibilityToHighway column in both datasets contains missing values. The missing data must be replaced with new data so that it is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values. Columns in each dataset contain missing and null values. The dataset also contains many outliers. The Age column has a high proportion of outliers. You need to remove the rows that have outliers in the Age column. The MedianValue and AvgRoomsinHouse columns both hold data in numeric format. You need to select a feature selection algorithm to analyze the relationship between the two columns in more detail. Model fit The model shows signs of overfitting. You need to produce a more refined regression model that reduces the overfitting. Experiment requirements You must set up the experiment to cross-validate the Linear Regression and Bayesian Linear Regression modules to evaluate performance. In each case, the predictor of the dataset is the column named MedianValue. An initial investigation showed that the datasets are identical in structure apart from the MedianValue column. The smaller Paris dataset contains the MedianValue in text format, whereas the larger London dataset contains the MedianValue in numerical format. You must ensure that the datatype of the MedianValue column of the Paris dataset matches the structure of the London dataset. You must prioritize the columns of data for predicting the outcome. You must use non-parameters statistics to measure the relationships. You must use a feature selection algorithm to analyze the relationship between the MedianValue and AvgRoomsinHouse columns. Model training Given a trained model and a test dataset, you need to compute the permutation feature importance scores of feature variables. You need to set up the Permutation Feature Importance module to select the correct metric to investigate the model's accuracy and replicate the findings. You want to configure hyperparameters in the model learning process to speed the learning phase by using hyperparameters. In addition, this configuration should cancel the lowest performing runs at each evaluation interval, thereby directing effort and resources towards models that are more likely to be successful. You are concerned that the model might not efficiently use compute resources in hyperparameter tuning. You also are concerned that the model might prevent an increase in the overall tuning time. Therefore, you need to implement an early stopping criterion on models that provides savings without terminating promising jobs. Testing You must produce multiple partitions of a dataset based on sampling using the Partition and Sample module in Azure Machine Learning Studio. You must create three equal partitions for cross-validation. You must also configure the cross-validation process so that the rows in the test and training datasets are divided evenly by properties that are near each city's main river. The data that identifies that a property is near a river is held in the column named NextToRiver. You want to complete this task before the data goes through the sampling process. When you train a Linear Regression module using a property dataset that shows data for property prices for a large city, you need to determine the best features to use in a model. You can choose standard metrics provided to measure performance before and after the feature importance process completes. You must ensure that the distribution of the features across multiple training models is consistent. Data visualization You need to provide the test results to the Fabrikam Residences team. You create data visualizations to aid in presenting the results. You must produce a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve to conduct a diagnostic test evaluation of the model. You need to select appropriate methods for producing the ROC curve in Azure Machine Learning Studio to compare the Two-Class Decision Forest and the Two-Class Decision Jungle modules with one another.
You need to create a dataset named training_data and load the data from all files into a single data frame by using the following code:
Solution: Run the following code:
Does the solution meet the goal?
A. Yes B. No Antwort: A
Begründung: Use two file paths. Use Dataset.Tabularfromdelimeted as the data isn't cleansed. Note: A TabularDataset represents data in a tabular format by parsing the provided file or list of files. This provides you with the ability to materialize the data into a pandas or Spark DataFrame so you can work with familiar data preparation and training libraries without having to leave your notebook. You can create a TabularDataset object from .csv, .tsv, .parquet, .jsonl files, and from SQL query results. Reference: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-register-datasets
Antwort:
Begründung:
Explanation
Box 1: Vowpal Wabbit Use the Train Vowpal Wabbit Version 8 module in Azure Machine Learning Studio (classic), to create a machine learning model by using Vowpal Wabbit. Box 2: PowerBI Desktop Power BI Desktop is a powerful visual data exploration and interactive reporting tool BI is a name given to a modern approach to business decision making in which users are empowered to find, explore, and share insights from data across the enterprise. References: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/train-vowpal-wabbit-version-8 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/scenarios/interactive-data-exploration
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