MicrosoftのDP-100Jミシュレーション問題の認定試験に合格すれば、就職機会が多くなります。この試験に合格すれば君の専門知識がとても強いを証明し得ます。MicrosoftのDP-100Jミシュレーション問題の認定試験は君の実力を考察するテストでございます。 弊社のIT業で経験豊富な専門家たちが正確で、合理的なMicrosoft DP-100Jミシュレーション問題認証問題集を作り上げました。 弊社の勉強の商品を選んで、多くの時間とエネルギーを節約こともできます。 NewValidDumpsは君のために良い訓練ツールを提供し、君のMicrosoft認証試に高品質の参考資料を提供しいたします。

Microsoft Azure DP-100J きっと君に失望させないと信じています。

Microsoft Azure DP-100Jミシュレーション問題 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) それは受験者にとって重要な情報です。 我々は受験生の皆様により高いスピードを持っているかつ効率的なサービスを提供することにずっと力を尽くしていますから、あなたが貴重な時間を節約することに助けを差し上げます。NewValidDumps MicrosoftのDP-100J 資格準備試験問題集はあなたに問題と解答に含まれている大量なテストガイドを提供しています。

NewValidDumpsはきみのIT夢に向かって力になりますよ。NewValidDumpsは多種なIT認証試験を受ける方を正確な資料を提供者でございます。弊社の無料なサンプルを遠慮なくダウンロードしてください。

その中で、Microsoft DP-100Jミシュレーション問題認定試験は最も重要な一つです。

神様は私を実力を持っている人間にして、美しい人形ではないです。IT業種を選んだ私は自分の実力を証明したのです。しかし、神様はずっと私を向上させることを要求します。MicrosoftのDP-100Jミシュレーション問題試験を受けることは私の人生の挑戦の一つです。でも大丈夫です。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100Jミシュレーション問題試験トレーニング資料を購入しましたから。すると、MicrosoftのDP-100Jミシュレーション問題試験に合格する実力を持つようになりました。 NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100Jミシュレーション問題試験トレーニング資料を持つことは明るい未来を持つことと同じです。

なぜなら、それはMicrosoftのDP-100Jミシュレーション問題認定試験に関する必要なものを含まれるからです。NewValidDumpsを選んだら、あなたは簡単に認定試験に合格することができますし、あなたはITエリートたちの一人になることもできます。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要が
あります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えま
す。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean- missing-data

QUESTION NO: 2
Azure Machine Learning Studioを使用してデータセットを分析しています。
各機能列のp値と一意の値カウントを含む統計サマリーを生成する必要があります。
ユーザーはどちらのモジュールを使用できますか？それぞれの正解は完全な解決策を提示し
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。
A. インジケーター値に変換
B. カウントテーブルのエクスポート
C. 線形相関の計算
D. データの要約
E. Pythonスクリプトの実行
Answer: B,C
Explanation
The Export Count Table module is provided for backward compatibility with experiments that use the Build Count Table (deprecated) and Count Featurizer (deprecated) modules.
E: Summarize Data statistics are useful when you want to understand the characteristics of the complete dataset. For example, you might need to know:
How many missing values are there in each column?
How many unique values are there in a feature column?
What is the mean and standard deviation for each column?
The module calculates the important scores for each column, and returns a row of summary statistics for each variable (data column) provided as input.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/export- count-table
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/summarize-data

QUESTION NO: 3
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A

QUESTION NO: 4
モデルトレーニング要件に合わせて、順列機能の重要度モジュールを構成する必要がありま
す。
あなたは何をするべきか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプショ
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: 500
For Random seed, type a value to use as seed for randomization. If you specify 0 (the default), a number is generated based on the system clock.
A seed value is optional, but you should provide a value if you want reproducibility across runs of the same experiment.
Here we must replicate the findings.
Box 2: Mean Absolute Error
Scenario: Given a trained model and a test dataset, you must 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.
Regression. Choose one of the following: Precision, Recall, Mean Absolute Error , Root
Mean Squared Error, Relative Absolute Error, Relative Squared Error, Coefficient of
Determination References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/permutation-feature-importan

QUESTION NO: 5
x.1、x2、およびx3の機能に対してscikit-learn
Pythonライブラリを使用して、機能のスケーリングを実行しています。
元のデータとスケーリングされたデータを次の図に示します。
ドロップダウンメニューを使用して、グラフィックに表示される情報に基づいて各質問に回
答する回答選択肢を選択します。
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: StandardScaler
The StandardScaler assumes your data is normally distributed within each feature and will scale them such that the distribution is now centred around 0, with a standard deviation of 1.
Example:
All features are now on the same scale relative to one another.
Box 2: Min Max Scaler
Notice that the skewness of the distribution is maintained but the 3 distributions are brought into the same scale so that they overlap.
Box 3: Normalizer
References:
http://benalexkeen.com/feature-scaling-with-scikit-learn/

Microsoft PL-400 - そうすると、きっと私の言葉を信じるようになります。 Palo Alto Networks PCNSE - それは正確性が高くて、カバー率も広いです。 例えばFortinet NSE5_FAZ-7.2-JPN認定試験などです。 もちろん、我々はあなたに一番安心させるのは我々の開発する多くの受験生に合格させるMicrosoftのOracle 1Z0-1093-23試験のソフトウェアです。 ISACA CISA - IT領域でも同じです。

Updated: May 28, 2022