آموزش MS Azure DP-100 Mastery: 6 Practice Exam Essentials 2024

تنها آزمون آزمایشی که برای مطالعه، قبولی و کسب MS Azure DP-100 به آن نیاز دارید

گواهی DP 100 Microsoft Azure Data Scientist برای کسانی است که دانش خود را از علم داده و یادگیری ماشین برای پیاده‌سازی و اجرای بارهای کاری یادگیری ماشین در Azure با استفاده از سرویس یادگیری ماشینی Azure استفاده می‌کنند. این امر مستلزم برنامه ریزی و ایجاد یک محیط کاری مناسب برای بارهای کاری علم داده در Azure، اجرای آزمایش های داده و آموزش مدل های پیش بینی ML است.

چه چیزی باعث می شود این دوره ارزش وقت شما را داشته باشد؟

• 6 تست تمرینی

• در مجموع 360 سوال

• توضیح موضوعات به دنبال آزمون‌ها و امتحانات تمرینی می‌آید تا بتوانید درک خود را فوراً آزمایش کنید.

پرسش پاسخ

1. آیا امکان شرکت در آزمون عملی بیش از یک بار وجود دارد؟ مطمئناً، شما مجاز به انجام هر آزمون تمرینی چندین بار هستید. پس از تکمیل، نتیجه نهایی شما نمایش داده می‌شود و با هر تلاش، ترتیب سؤالات و پاسخ‌ها به‌صورت تصادفی انتخاب می‌شود.

2. چه نمره ای لازم است؟ آستانه موفقیت هدف برای هر آزمون تمرینی دستیابی به حداقل 75٪ پاسخ صحیح است.

3. آیا سوالات توضیحی دارند؟ بله، همه سوالات همراه با توضیحات برای هر پاسخ هستند.

4. آیا سوالات به طور مرتب به روز می شوند؟ در واقع، سوالات به طور معمول به روز می شوند تا بهترین تجربه یادگیری را تضمین کنند.

نکته اضافی: اکیداً توصیه می شود که چندین بار در این امتحانات شرکت کنید تا زمانی که به طور مداوم در هر آزمون نمره 90٪ یا بالاتر را کسب کنید. بدون تردید چالش را انجام دهید و سفر خود را از امروز شروع کنید. موفق باشید!

موضوعات امتحانی

دامنه های زیر مشعل آزمون DP 100 هستند.

1) یک راه حل یادگیری ماشین (20-25٪) طراحی و آماده کنید

• ایجاد یک فضای کاری یادگیری ماشینی Azure- شامل ایجاد یک فضای کاری یادگیری ماشینی Azure در استودیوی Azure ML است.

• مدیریت داده ها در فضای کاری Azure ML- شامل انتخاب سرویس های ذخیره سازی Azure و ایجاد و مدیریت مجموعه داده ها می شود.

• مدیریت محاسبه برای آزمایش‌ها- شامل تعیین مشخصات محاسباتی مناسب برای حجم کار آموزشی، ایجاد اهداف محاسباتی برای آزمایش‌ها و آموزش و غیره است.

• اجرای امنیت و کنترل دسترسی: تعیین الزامات دسترسی و نقشه مورد نیاز برای نقش‌های داخلی، مدیریت اعتبارنامه‌ها با استفاده از Azure Key Vault و غیره.

• یک محیط توسعه Azure ML راه اندازی کنید- شامل ایجاد نمونه های محاسباتی و دسترسی به فضاهای کاری یادگیری ماشین از محیط های توسعه دیگر است.

• راه اندازی یک فضای کاری Azure Databricks: ایجاد یک فضای کاری Azure Databricks، ایجاد یک خوشه Azure Databricks، و ایجاد و اجرای نوت بوک در Azure Databricks

2) داده‌ها و مدل‌های قطار (35-40%)

• ایجاد مدل‌های ML با استفاده از طراح Azure ML- شامل ایجاد یک خط لوله آموزشی با استفاده از طراح است.

• اجرای اسکریپت‌های آموزشی در یک فضای کاری Azure ML- شامل ایجاد و اجرای آزمایشی با استفاده از Azure ML SDK، مصرف داده‌ها از مجموعه داده، پیکربندی تنظیمات اجرا برای یک اسکریپت و موارد دیگر است.

• تولید معیارها، بازیابی خروجی‌های آزمایش عیب‌یابی اجرای آزمایش - معیارهای گزارش تولید شده از اجرای آزمایش و مشاهده خروجی‌های آزمایش را پوشش می‌دهد.

• از یادگیری ماشین خودکار برای ایجاد مدل‌های بهینه استفاده کنید- با استفاده از رابط خودکار ML در استودیوی یادگیری ماشین Azure پوشش می‌دهد، یک معیار اولیه را تعریف می‌کند و بهترین مدل را بازیابی می‌کند.

• تنظیم هایپرپارامترها با یادگیری ماشینی Azure- انتخاب روش نمونه گیری، تعریف فضای جستجو و غیره.

3) یک مدل برای استقرار (20-25٪) آماده کنید

• Compute for Model Deployment را انتخاب کنید - شامل در نظر گرفتن امنیت برای سرویس های مستقر و ارزیابی گزینه های محاسبه برای استقرار است.

• ایجاد خط لوله یادگیری ماشینی Azure برای استنتاج دسته ای - شامل پیکربندی ParallelRunStep، پیکربندی محاسبه برای خط لوله استنتاج دسته ای، انتشار خط لوله استنتاج دسته ای و غیره است.

• اعمال شیوه‌های ML Ops- شامل راه‌اندازی خط لوله یادگیری ماشینی Azure از Azure DevOps، خودکار کردن بازآموزی مدل بر اساس افزودن داده‌ها یا تغییرات داده‌های جدید و موارد دیگر است.

4) استقرار و آموزش مجدد یک مدل (10-15٪)

• از توضیح دهنده مدل برای تفسیر مدل ها استفاده کنید - شامل انتخاب یک مفسر مدل و تولید داده های اهمیت ویژگی است.

• ملاحظات انصاف را برای مدل‌ها شرح دهید- شامل ارزیابی عدالت مدل بر اساس نابرابری پیش‌بینی و کاهش ناعادلانه مدل است.

• ملاحظات حفظ حریم خصوصی برای داده ها را شرح دهید- شامل توصیف اصول حریم خصوصی متفاوت و تعیین سطوح قابل قبول نویز در داده ها و اثرات آن بر حریم خصوصی است.
  

ضمانت بازپرداخت

این دوره با 30 روز ضمانت بازگشت وجه کامل ارائه می شود.

شما یا در نهایت آن مشاغل پردرآمد را به دست می آورید و شغلی عالی برای خود ایجاد می کنید، یا این دوره را امتحان می کنید و اگر آن را دوست ندارید، به سادگی تمام پول خود را پس می گیرید...

شما به معنای واقعی کلمه نمی توانید ببازید.