NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験トレーニング資料はインターネットでの全てのトレーニング資料のリーダーです。NewValidDumpsはあなたが首尾よく試験に合格することを助けるだけでなく、あなたの知識と技能を向上させることもできます。あなたが自分のキャリアでの異なる条件で自身の利点を発揮することを助けられます。 それに我々はいつもユーザーからのフィードバックを受け付け、アドバイスの一部をフルに活用していますから、完璧なNewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J模擬対策問題問題集を取得しました。NewValidDumpsはそれを通じていつまでも最高の品質を持っています。 試験の準備をするためにNewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験トレーニング資料を買うのは冒険的行為と思ったとしたら、あなたの人生の全てが冒険なことになります。

Microsoft Azure DP-100J IT業種を選んだ私は自分の実力を証明したのです。

Microsoft Azure DP-100J模擬対策問題 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) まだ何を待っていますか。 これは間違いなくあなたが一番信頼できるDP-100J 更新版試験に関連する資料です。まだそれを信じていないなら、すぐに自分で体験してください。

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験トレーニング資料はMicrosoftのDP-100J模擬対策問題認定試験を準備するのリーダーです。NewValidDumpsの MicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験トレーニング資料は高度に認証されたIT領域の専門家の経験と創造を含めているものです。それは正確性が高くて、カバー率も広いです。

Microsoft DP-100J模擬対策問題 - こうして、君は安心で試験の準備を行ってください。

あなたにMicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験に合格できるのは我々の努力への最大の認可です。この目標を達成するために、我々はMicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験の資料を改善し続けてあなたに安心に利用させます。我々の商品とサービスに疑問があったら、我々NewValidDumpsのウェブ・サイトで問い合わせたり、メールで我々と連絡したりすることができます。あなたの購入してから、MicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験ソフトが更新されたら、我々はメールであなたを通知します。

Microsoft DP-100J模擬対策問題「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験に合格することが簡単ではなくて、Microsoft DP-100J模擬対策問題証明書は君にとってはIT業界に入るの一つの手づるになるかもしれません。しかし必ずしも大量の時間とエネルギーで復習しなくて、弊社が丹精にできあがった問題集を使って、試験なんて問題ではありません。

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

Amazon SOA-C02問題集を手に入れる前のサービスであれば、アフタサービスであれば、弊社はお客様の皆様の認めを得られるために、皆様の質問をすぐに返答できて準備しています。 SAP C_C4H620_34 - 今の社会の中で、ネット上で訓練は普及して、弊社は試験問題集を提供する多くのネットの一つでございます。 弊社のMicrosoftのSAP C-SIGDA-2403練習問題を利用したら、あなたは気楽に勉強するだけではなく、順調に試験に合格します。 NewValidDumpsは実際の環境で本格的なMicrosoftのSAP C_BW4H_214「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の試験の準備過程を提供しています。 受験生としてのあなたはMicrosoft　Salesforce JavaScript-Developer-I試験に関する高い質量の資料を提供します。

Updated: May 28, 2022