Overview

DP-100: Microsoft Azure データ サイエンティスト アソシエイト 認定資格は、Microsoft Azure を使用してデータ サイエンスと機械学習のスキルを検証することを目指す専門家向けに設計されています。この認定資格は、Azure プラットフォーム上でデータ サイエンス ソリューションを設計および実装するために必要な知識を受験者に提供することに重点を置いています。データ探索、特徴エンジニアリング、モデルのトレーニング、展開などの幅広いトピックをカバーしており、受験者が現実世界のデータの課題に取り組むための十分な準備が整っていることを保証します。この認定資格を取得することで、個人は Azure の強力なツールとサービスを活用してデータから洞察を導き出し、予測モデルを構築する能力を証明できます。DP-100: Microsoft Azure データ サイエンティスト アソシエイト認定模擬試験は、Microsoft Azure を使用してデータ サイエンスの専門知識を検証したいと考えている個人にとって重要なリソースです。この模擬試験は、実際の認定試験環境をシミュレートするように細心の注意を払って設計されており、受験者は遭遇する問題の種類を包括的に理解できます。データの準備、モデルのトレーニング、展開などの幅広いトピックをカバーしており、ユーザーが公式試験で提示される課題に取り組む準備が整っていることが保証されます。実際のアプリケーションに焦点を当てたこの模擬試験は、受験者が Azure の強力なデータ サイエンス ツールを活用する際の自信と習熟度を高めるのに役立ちます。DP-100 模擬試験は、データ サイエンスと機械学習の最新のトレンドとベスト プラクティスを反映して、業界の専門家によって作成されています。この試験では理論的な知識をテストするだけでなく、実践的なスキルも重視されており、受験者は専門的なキャリアで直面する可能性が高いシナリオで学習を応用することができます。各質問には詳細な説明が付いており、正解への洞察が得られ、学習体験が向上します。この機能は、教材の理解を深め、効果的な学習習慣を促進するため、特定の概念に苦労する可能性がある人にとって特に有益です。DP-100 認定資格を取得する受験者は、Azure Machine Learning、Azure Databricks、Azure Synapse Analytics などのさまざまな Azure サービスを利用することになります。カリキュラムは、データの準備、モデルの評価、機械学習アルゴリズムの使用などの実践的なスキルに重点を置いています。参加者は、機械学習ワークフローの作成と管理、パフォーマンスを向上させるモデルの最適化、効果的に拡張できるソリューションの導入方法を学びます。この認定はまた、データ サイエンスにおける倫理的配慮の重要性を強調し、専門家がデータの使用とモデルの導入に関して責任ある決定を下すための能力を備えていることを保証します。DP-100 認定を取得すると、個人の技術的専門知識が強化されるだけでなく、急速に進化するデータ サイエンスの分野でのキャリアの可能性も大幅に高まります。組織は、データの力を活用してビジネス上の意思決定やイノベーションを推進できる専門家をますます求めています。この認定資格を取得することで、受験者はデータドリブンのプロジェクトや取り組みに貢献できる知識豊富な実践者としての地位を確立します。さらに、この認定は、クラウド コンピューティングとデータ サイエンスのダイナミックな状況における継続的な学習と専門能力開発への取り組みの証として機能します。DP-100: Microsoft Azure Data Scientist Associate 試験のシラバスのトピック:機械学習ソリューションの設計と準備 (20 - 25%)データの探索とモデルのトレーニング (35 - 40%)デプロイ用のモデルを準備する (20 - 25%)モデルのデプロイと再トレーニング (10 - 15%)機械学習ソリューションの設計と準備 (20 - 25%)機械学習ソリューションを設計するトレーニング ワークロードに適したコンピューティング仕様を決定するモデル デプロイの要件について説明するモデルの構築またはトレーニングに使用する開発アプローチを選択するAzure Machine Learning ワークスペースの管理Azure Machine Learning ワークスペースを作成するワークスペース操作用の開発者ツールを使用してワークスペースを管理するソース管理用に Git 統合を設定するレジストリを作成して管理するAzure Machine Learning ワークスペースのデータを管理するAzure Storage のリソースを選択するデータストアの登録と維持データ資産の作成と管理Azure Machine Learning で実験用のコンピューティングを管理する実験とトレーニングのコンピューティング先を作成する機械学習ユース ケースの環境を選択するAzure Synapse Spark プールやサーバーレス Spark コンピューティングを含む、アタッチされたコンピューティング リソースを構成するコンピューティングの使用状況を監視するデータの探索とモデルのトレーニング (35 - 40%)データ資産とデータ ストアを使用してデータを探す対話型開発におけるデータへのアクセスとラングリングSynapse Spark プールとサーバーレス Spark コンピューティングがアタッチされた対話型データをラングルするAzure Machine Learning デザイナーを使用してモデルを作成するトレーニング パイプラインを作成するデザイナーからデータ資産を使用するデザイナーでカスタム コード コンポーネントを使用する責任ある AI のガイドラインを含むモデルを評価する自動機械学習を使用して最適なモデルを探す表形式データに自動機械学習を使用するComputer Vision に自動機械学習を使用する自然言語処理に自動機械学習を使用する前処理やアルゴリズムを含む、トレーニング オプションの選択と理解責任ある AI のガイドラインを含む、自動機械学習の実行を評価するカスタム モデル トレーニングにノートブックを使用するコンピューティング インスタンスを使用してコードを開発するMLflow を使用してモデル トレーニングを追跡するモデルを評価するPython SDK v2 を使用してモデルをトレーニングするターミナルを使用してコンピューティング インスタンスを構成するAzure Machine Learning でハイパーパラメーターを調整するサンプリング方法を選択する検索空間を定義するプライマリ メトリックを定義する早期終了オプションを定義するデプロイ用のモデルを準備する (20 - 25%)モデル トレーニング スクリプトを実行するスクリプトのジョブ実行設定を構成するジョブ実行のコンピューティングを構成するジョブ内のデータ資産からデータを使用するAzure Machine Learning を使用してスクリプトをジョブとして実行するMLflow を使用してジョブ実行からメトリックをログするログを使用してジョブ実行エラーのトラブルシューティングを行うジョブ実行の環境を構成するジョブのパラメーターを定義するトレーニング パイプラインを実装するパイプラインを作成するパイプライン内のステップ間でデータを渡すパイプラインの実行とスケジュール設定パイプラインの実行を監視するカスタム コンポーネントを作成するコンポーネントベースのパイプラインを使用するAzure Machine Learning でモデルを管理するMLflow モデルの出力について説明するモデルをパッケージ化するための適切なフレームワークを特定する責任ある AI の原則を使用してモデルを評価するモデルのデプロイと再トレーニング (10 - 15%)モデルをデプロイするオンライン デプロイの設定を構成するバッチ デプロイ用にコンピューティングを構成するモデルをオンライン エンドポイントにデプロイするバッチ エンドポイントにモデルをデプロイするオンラインでデプロイされたサービスをテストするバッチ エンドポイントを呼び出してバッチ スコアリング ジョブを開始する機械学習の運用 (MLOps) のプラクティスを適用するAzure DevOps または GitHub を含む、Azure Machine Learning ジョブをトリガーする新しいデータの追加またはデータの変更に基づいてモデルの再トレーニングを自動化するイベントベースの再トレーニング トリガーを定義する広範な質問バンクに加えて、DP-100 模擬試験は、受験者が自分の進捗状況を追跡し、改善の余地がある領域を特定できるユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。ユーザーは、特定のトピックに焦点を当てたり、実際のテスト体験をシミュレートするために全長の模擬試験を受けたりするなど、学習セッションをカスタマイズできます。このリソースは柔軟性があるため、初心者の学習者にも、知識を新たにしたいと考えている熟練の専門家の両方にも適しています。 DP-100 模擬試験に投資することで、受験者は認定資格の準備をするだけでなく、全体的なデータ サイエンスのスキルセットを強化し、競争の激しい就職市場での成功に向けた態勢を整えることができます。

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