NewValidDumpsはあなたのMicrosoftのDP-100J日本語版参考資料試験を準備する間あなたの最もよい友達です。商品を購入するとき、信頼できる会社を選ぶことができます。我々NewValidDumpsはMicrosoftのDP-100J日本語版参考資料試験の最高の通過率を保証してMicrosoftのDP-100J日本語版参考資料ソフトの無料のデモと一年間の無料更新を承諾します。 我々NewValidDumpsはMicrosoftのDP-100J日本語版参考資料試験問題集をリリースする以降、多くのお客様の好評を博したのは弊社にとって、大変な名誉なことです。また、我々はさらに認可を受けられるために、皆様の一切の要求を満足できて喜ぶ気持ちでずっと協力し、完備かつ精確のDP-100J日本語版参考資料試験問題集を開発するのに準備します。 その他、我々のDP-100J日本語版参考資料日本語問題集を購入すると、英語版を送ります。

我々社のDP-100J日本語版参考資料問題集を参考した後、ほっとしました。

Microsoft Azure DP-100J日本語版参考資料 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) NewValidDumpsは同業の中でそんなに良い地位を取るの原因は弊社のかなり正確な試験の練習問題と解答そえに迅速の更新で、このようにとても良い成績がとられています。 もしあなたはMicrosoft　DP-100J キャリアパス試験問題集に十分な注意を払って、DP-100J キャリアパス試験の解答を覚えていれば、DP-100J キャリアパス認定試験の成功は明らかになりました。Microsoft　DP-100J キャリアパス模擬問題集で実際の質問と正確の解答に疑問があれば、無料の練習問題集サンプルをダウンロードし、チェックしてください。

MicrosoftのDP-100J日本語版参考資料試験に合格することは容易なことではなくて、良い訓練ツールは成功の保証でNewValidDumpsは君の試験の問題を準備してしまいました。君の初めての合格を目標にします。

Microsoft DP-100J日本語版参考資料 - そこで、IT業界で働く人も多くなっています。

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日本語版参考資料問題集を学ぶ必要があります。弊社のDP-100J日本語版参考資料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日本語版参考資料問題集を選らんで、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。

最新のDP-100J日本語版参考資料試験問題を知りたい場合、試験に合格したとしてもNewValidDumpsは無料で問題集を更新してあげます。NewValidDumpsのDP-100J日本語版参考資料教材を購入したら、あなたは一年間の無料アップデートサービスを取得しました。

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

現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのIBM S2000-023試験認定を取得しましたか？IBM S2000-023試験認定は給料の増加とジョブのプロモーションに役立ちます。 NewValidDumpsは先輩の経験を生かして暦年の試験の材料を編集することを通して、最高のSalesforce Sales-Cloud-Consultant問題集を作成しました。 だから、我々社は力の限りで弊社のMicrosoft　SAP C-TADM-23-JPN試験資料を改善し、改革の変更に応じて更新します。 Microsoft PL-900 - うちの商品を使ったら、君は最も早い時間で、簡単に認定試験に合格することができます。 あなたはHuawei H23-211_V1.0試験に不安を持っていますか？Huawei H23-211_V1.0参考資料をご覧下さい。

Updated: May 28, 2022