競争力が激しい社会に当たり、我々NewValidDumpsは多くの受験生の中で大人気があるのは受験生の立場からMicrosoft　DP-100J日本語学習内容試験資料をリリースすることです。たとえば、ベストセラーのMicrosoft　DP-100J日本語学習内容問題集は過去のデータを分析して作成ます。ほんとんどお客様は我々NewValidDumpsのMicrosoft　DP-100J日本語学習内容問題集を使用してから試験にうまく合格しましたのは弊社の試験資料の有効性と信頼性を説明できます。 あるいは、他の科目の試験を変えていいです。我々NewValidDumpsでは、あなたは一番優秀なMicrosoft　DP-100J日本語学習内容問題集を発見できます。 DP-100J日本語学習内容問題集のカーバー率が高いので、勉強した問題は試験に出ることが多いです。

MicrosoftのDP-100J日本語学習内容試験は挑戦がある認定試験です。

うちのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語学習内容試験トレーニング資料を購入する前に、NewValidDumpsのサイトで、一部分のフリーな試験問題と解答をダンロードでき、試用してみます。 購入する前に、あなたはNewValidDumpsが提供した無料な一部の問題と解答をダウンロードして使ってみることができます。NewValidDumpsの問題集の高品質とウェブのインタ—フェ—スが優しいことを見せます。

我々の目的はあなたにMicrosoftのDP-100J日本語学習内容試験に合格することだけです。試験に失敗したら、弊社は全額で返金します。我々の誠意を信じてください。

Microsoft DP-100J日本語学習内容 - あなたもIT認証資格を取りたいですか。

世の中に去年の自分より今年の自分が優れていないのは立派な恥です。それで、IT人材として毎日自分を充実して、DP-100J日本語学習内容問題集を学ぶ必要があります。弊社のDP-100J日本語学習内容問題集はあなたにこのチャンスを全面的に与えられます。あなたは自分の望ましいMicrosoft DP-100J日本語学習内容問題集を選らんで、学びから更なる成長を求められます。心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。

試験問題集が更新されると、NewValidDumpsは直ちにあなたのメールボックスにDP-100J日本語学習内容問題集の最新版を送ります。あなたは試験の最新バージョンを提供することを要求することもできます。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
機械学習モデルを使用してインテリジェントなソリューションを構築しています。
環境は次の要件をサポートする必要があります。
*データサイエンティストはクラウド環境でノートブックを構築する必要がある
*データサイエンティストは、機械学習パイプラインで自動フィーチャエンジニアリングと
モデル構築を使用する必要があります。
*動的なワーカー割り当てでSparkインスタンスを使用して再トレーニングするには、ノート
ブックを展開する必要があります。
*ノートブックは、ローカルでバージョン管理するためにエクスポート可能である必要があ
ります。
環境を作成する必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクショ
ンをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
Answer:
Explanation
Step 1: Create an Azure HDInsight cluster to include the Apache Spark Mlib library Step 2:
Install Microsot Machine Learning for Apache Spark You install AzureML on your Azure
HDInsight cluster.
Microsoft Machine Learning for Apache Spark (MMLSpark) provides a number of deep learning and data science tools for Apache Spark, including seamless integration of Spark
Machine Learning pipelines with Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) and OpenCV, enabling you to quickly create powerful, highly-scalable predictive and analytical models for large image and text datasets.
Step 3: Create and execute the Zeppelin notebooks on the cluster
Step 4: When the cluster is ready, export Zeppelin notebooks to a local environment.
Notebooks must be exportable to be version controlled locally.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-zeppelin-notebook
https://azuremlbuild.blob.core.windows.net/pysparkapi/intro.html

QUESTION NO: 2
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: 3
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: 4
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: 5
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

また、SAP C_S43_2022問題集に疑問があると、メールで問い合わせてください。 NewValidDumpsはIT認定試験のSalesforce Revenue-Cloud-Consultant-Accredited-Professional問題集を提供して皆さんを助けるウエブサイトです。 人によって目標が違いますが、あなたにMicrosoft　SAP C_HAMOD_2404試験に順調に合格できるのは我々の共同の目標です。 うちのMicrosoftのMicrosoft SC-400J学習教材はNewValidDumpsのIT専門家たちが研究して、実践して開発されたものです。 あなたに高品質で、全面的なOracle 1z1-071参考資料を提供することは私たちの責任です。

Updated: May 28, 2022