他のサイトの資料はそれと比べることすらできません。その正確性も言うまでもありません。NewValidDumpsを選ぶのは成功を選ぶのに等しいと言えます。 あなたは無料でDP-100J無料サンプル復習教材をダウンロードしたいですか？もちろん、回答ははいです。だから、あなたはコンピューターでMicrosoftのウエブサイトを訪問してください。 そして、NewValidDumpsのサイトは、君の自分だけに属するIT情報知識サイトです。

Microsoft Azure DP-100J アフターサービスは会社を評価する重要な基準です。

Microsoft Azure DP-100J無料サンプル - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 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。 お客様に自分に一番ふさわしいMicrosoftのDP-100J 資格受験料試験の復習方式を提供するために、我々はMicrosoftのDP-100J 資格受験料の資料の3つのバーションを提供します。PDF、オンライン版とソフト版です。

NewValidDumpsは実際の環境で本格的なMicrosoftのDP-100J無料サンプル「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。もしあなたは初心者若しくは専門的な技能を高めたかったら、NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J無料サンプル「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の試験問題があなたが一歩一歩自分の念願に近くために助けを差し上げます。試験問題と解答に関する質問があるなら、当社は直後に解決方法を差し上げます。

Microsoft DP-100J無料サンプル - その夢は私にとってはるか遠いです。

最も少ない時間とお金でMicrosoft　DP-100J無料サンプル認定試験に高いポイントを取得したいですか。短時間で一度に本当の認定試験に高いポイントを取得したいなら、我々NewValidDumpsのMicrosoft　DP-100J無料サンプル日本語対策問題集は絶対にあなたへの最善なオプションです。このいいチャンスを把握して、NewValidDumpsのDP-100J無料サンプル試験問題集の無料デモをダウンロードして勉強しましょう。

IT業種で仕事しているあなたは、夢を達成するためにどんな方法を利用するつもりですか。実際には、IT認定試験を受験して認証資格を取るのは一つの良い方法です。

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

SAP C_S4CPB_2402参考資料は多くの人の絶対いい選択です。 EC-COUNCIL 312-38_JPN - 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。 Microsoft CIPS L3M3認証試験を通るために、いいツールが必要です。 SAP C-S4CPR-2402 - ところで、受験生の皆さんを簡単にIT認定試験に合格させられる方法がないですか。 NewValidDumpsはMicrosoftのHuawei H23-211_V1.0「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の認証試験の合格率を高めるのウエブサイトで、NewValidDumps中のIT業界の専門家が研究を通じてMicrosoftのHuawei H23-211_V1.0の認証試験について問題集を研究し続けています。

Updated: May 28, 2022