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QUESTION NO: 1
Paste the URL into the Excel add-in text box labeled URL.

QUESTION NO: 2
Click Add Web Service.

QUESTION NO: 3
Paste the API/Primary key into the text box labeled API key.

QUESTION NO: 4
In Excel, go to the Web Services section (if you are in the Predict section, click the back arrow to go to the list of web services).

QUESTION NO: 5
Click Add.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/excel-add-in-for-web- services
2. 複数のフェーズを持つAzure Machine
LearningソリューションをサポートするAzureインフラストラクチャを設計しています。ソ
リューションは次の要件を満たしている必要があります。
*オンプレミスデータベースを週に1回安全にクエリして、製品リストを更新します。
*ゲートウェイを使用せずにデータにアクセスします。
*個別のフェーズを調整します。
何を使うべきですか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: Azure App Service Hybrid Connections
With Hybrid Connections, Azure websites and mobile services can access on-premises resources as if they were located on the same private network. Application admins thus have the flexibility to simply lift-and-shift specific most front-end tiers to Azure with minimal configuration changes, extending their enterprise apps for hybrid scenarios.
Incorrect Answer: The VPN connection solution both use gateways.
Box 2: Machine Learning pipelines
Typically when running machine learning algorithms, it involves a sequence of tasks including pre-processing, feature extraction, model fitting, and validation stages. For example, when classifying text documents might involve text segmentation and cleaning, extracting features, and training a classification model with cross-validation. Though there are many libraries we can use for each stage, connecting the dots is not as easy as it may look, especially with large-scale datasets. Most ML libraries are not designed for distributed computation or they do not provide native support for pipeline creation and tuning.
Box 3: Azure Databricks
References:
https://azure.microsoft.com/is-is/blog/hybrid-connections-preview/
https://databricks.com/glossary/what-are-ml-pipelines
3. Azure仮想マシンでMicrosoft
Skypeのリアルタイムメディアボットを構築して展開する必要があります。ボットはAzure
Bot
Serviceを使用します。ソリューションでは、カスタムコードを最小限に抑える必要があり
ます。
ボットの開発に使用する環境と言語はどれですか？回答するには、回答エリアで適切なオプ
ションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/microsoftteams/platform/concepts/calls-and- meetings/requirements-considerati
4. 注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、
記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質
問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これら
の質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning Studioで複数のAlモデルを作成します。
モデルを実稼働環境にデプロイします。
モデルの計算パフォーマンスを監視する必要があります。
解決策：環境ファイルを作成します。
これは目標を達成していますか？
A.はい
B.いいえ
Answer: B
Explanation
You need to enable Model data collection.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-enable-data- collection
5. あなたは、医療日誌の写真の光学式文字認識を実行するアプリケーションを開発しています
。検証済みのレコードセットに対してデータを検証するソリューションを推奨する必要があ
ります。どのサービスを推奨事項に含める必要がありますか？
A.Azureデータカタログ
B.テキスト分析
C.Bing Autosuggest
D.Microsoft SQL Serverのマスターデータサービス（MDS）
Answer: D
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/master-data-services/validation-master-data- services?view=sql-server-2017
6. 注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、
記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質
問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画
面に表示されません。
Azure Kubernetes
Service（AKS）クラスターを使用するアプリケーションを開発しています。
ノードの問題をトラブルシューティングしています。
SSHを使用してAKSノードに接続する必要があります。
解決策：SSHキーをノードに追加してから、SSH接続を作成します。
これは目標を達成していますか？
A.はい
B.いいえ
Answer: A
Explanation
By default, SSH keys are generated when you create an AKS cluster. If you did not specify your own SSH keys when you created your AKS cluster, add your public SSH keys to the
AKS nodes.
You also need to create an SSH connection to the AKS node.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/ssh
7. データサイエンティストのテスト要件を満たす必要があります。
どの3つのアクションを実行する必要がありますか？それぞれの正解はソリューションの一
部を示しています。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
A.Azure Kubernetes Service（AKS）クラスターを米国東部2リージョンにデプロイする
B.mcr.microsoft.com/azure-cognitive-
services/sentiment:latestからdockerイメージを取得します
C.Azure an Azure Container Serviceクラスターを西ヨーロッパ地域にデプロイする
D.言語理解（LUIS）アプリの製品版をエクスポートします
E.KubernetesクラスターをAzure Stackにデプロイする
F.mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/luis:latestからdockerイメージを取得します
G.言語および理解（LUIS）アプリのステージングバージョンをエクスポートします
Answer: E F G
Explanation
Scenario: Data scientists must test Butler by using ASDK.
Note: Contoso wants to provide a new version of the Bookings app that will provide a highly available, reliable service for booking travel packages by interacting with a chatbot named
Butler.
E: The ASDK (Azure Stack Development Kit) is meant to provide an environment in which you can evaluate Azure Stack and develop modern applications using APIs and tooling consistent with Azure in a nonproduction environment.
Microsoft Azure Stack integrated systems range in size from 4-16 nodes, and are jointly supported by a hardware partner and Microsoft.
F: The Language Understanding (LUIS) container loads your trained or published Language
Understanding model, also known as a LUIS app, into a docker container and provides access to the query predictions from the container's API endpoints.
Use the docker pull command to download a container image from the
mcr.microsoft.com/azure-cognitiveservices/luis repository:
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/luis:latest
G: You can test using the endpoint with a maximum of two versions of your app. With your main or live version of your app set as the production endpoint, add a second version to the staging endpoint.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure-stack/asdk/asdk-what-is
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-container-howto
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-concept-test
8. JSONドキュメントとPDFドキュメントからの入力データを使用するセンチメント分析ソリ
ューションを構築する必要があります。
JSONドキュメントはバッチで処理し、集約する必要があります。
各ファイルタイプにどのストレージタイプを使用する必要がありますか？回答するには、回
答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/batch-processing

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Updated: May 28, 2022