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復習対策書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復習対策書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復習対策書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。 NewValidDumpsは絶対にあなたに信頼できるウエブサイトなので、あなたの問題を解決するNewValidDumpsをお勧めいたします。役立つかどうかな資料にあまり多い時間をかけるより、早くNewValidDumpsのサービスを体験してください。 数年以来の整理と分析によって開発されたDP-100J復習対策書問題集は権威的で全面的です。

Microsoft Azure DP-100J 弊社は君の試験の１００％合格率を保証いたします。

Microsoft Azure DP-100J復習対策書 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) あなたに向いていることを確かめてから買うのも遅くないですよ。 NewValidDumpsの問題集は真実試験の問題にとても似ていて、弊社のチームは自分の商品が自信を持っています。NewValidDumpsが提供した商品をご利用してください。

NewValidDumpsはとても良い選択で、DP-100J復習対策書の試験を最も短い時間に縮められますから、あなたの費用とエネルギーを節約することができます。それに、あなたに美しい未来を作ることに助けを差し上げられます。MicrosoftのDP-100J復習対策書認定試験に受かるのはあなたの技能を検証することだけでなく、あなたの専門知識を証明できて、上司は無駄にあなたを雇うことはしないことの証明書です。

Microsoft DP-100J復習対策書 - ここには、私たちは君の需要に応じます。

人生のチャンスを掴むことができる人は殆ど成功している人です。ですから、ぜひNewValidDumpsというチャンスを掴んでください。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J復習対策書試験トレーニング資料はあなたがMicrosoftのDP-100J復習対策書認定試験に合格することを助けます。この認証を持っていたら、あなたは自分の夢を実現できます。そうすると人生には意義があります。

うちのMicrosoftのDP-100J復習対策書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。君がうちの学習教材を購入した後、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。

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

Microsoft AZ-900-KR - はやく試してください。 我々の目的はあなたにMicrosoftのMicrosoft MB-910J試験に合格することだけです。 The Open Group OG0-093J - 私は教えてあげますよ。 MicrosoftのMicrosoft DP-900J試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々NewValidDumpsの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのMicrosoft DP-900J試験に合格することができます。 Microsoft AZ-801J - もしそうだったら、もう試験に合格できないなどのことを心配する必要がないのです。

Updated: May 28, 2022