آموزش Kubernetes و Cloud Native Associate (KCNA) - آزمون های آزمایشی

Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) - Mock Exams

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره: به گواهینامه KCNA خود مسلط شوید: آزمون‌های تمرینی عمیق برای Kubernetes و فناوری‌های بومی ابری! بررسی کنید آیا آمادگی قبولی در آزمون Kubernetes و Cloud Native Associate (KCNA) را دارید انجام 6 تست تمرینی پاسخ به 360 سوال بررسی همه پاسخ های ارسالی و بررسی توضیحات برای گذراندن این دوره ضروری است. دانش رایانش ابری: درک اولیه از پلتفرم های رایانش ابری مانند AWS، Azure یا Google Cloud Platform مفید خواهد بود. تجربه Docker: برخی از تجربیات با Docker و کانتینری‌سازی به شما کمک می‌کند تا سوالات مربوط به ارکستراسیون کانتینر را بهتر درک کنید. اختیاری: دوره آمادگی KCNA را گذرانده اید: اگرچه به شدت ضروری نیست، تکمیل یک دوره مقدماتی متمرکز بر موضوعات امتحان KCNA یک مزیت قوی خواهد بود.

با این دوره آزمون آزمایشی جامع، برای گواهینامه Kubernetes و Cloud Native Associate (KCNA) خود آماده شوید. این دوره به طور خاص برای آزمایش دقیق درک شما از Kubernetes و فناوری‌های بومی ابری طراحی شده است و محیط امتحان واقعی را شبیه‌سازی می‌کند تا به شما کمک کند برای امتحان آماده شوید.

این آزمون‌های آزمایشی طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهند که برای گواهینامه KCNA حیاتی هستند، از جمله سازمان‌دهی کانتینر، مش سرویس، استقرار برنامه‌ها و موارد دیگر. هر سوال به گونه ای طراحی شده است که فرمت و دشواری آزمون واقعی KCNA را منعکس کند و اطمینان حاصل کند که برای مقابله با هر چالشی که برایتان پیش می آید به خوبی مجهز هستید.

علاوه بر امتحانات، این دوره توضیحات مفصلی برای هر سوال ارائه می دهد و به شما این فرصت را می دهد تا درک خود را عمیق تر کنید و هر شکاف دانشی را پر کنید. چه مبتدی باشید که سفر بومی ابری خود را شروع کرده‌اید یا یک حرفه‌ای باتجربه که به دنبال اعتبارسنجی مهارت‌های خود هستید، این دوره به عنوان یک منبع ارزشمند خدمت می‌کند.

در پایان این دوره، اعتماد به نفس لازم برای موفقیت در آزمون KCNA را در اولین تلاش خود به دست خواهید آورد. شما همچنین پایه محکمی در Kubernetes و اصول بومی ابری خواهید داشت که برای چشم انداز فناوری اطلاعات امروز ضروری است. با ثبت نام در این دوره امروز قدم بعدی در حرفه خود را بردارید.


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 اتمام آزمون تمرینی، نتیجه نهایی شما نمایش داده می شود. با هر تلاش، دنباله پرسش و پاسخ به صورت تصادفی خواهد بود.


آیا محدودیت زمانی برای آزمون های تمرینی وجود دارد؟

در واقع، هر آزمون دارای محدودیت زمانی 120 ثانیه برای هر سوال است.


چه نمره ای لازم است؟

آستانه موفقیت هدف برای هر آزمون تمرینی دستیابی به حداقل 75٪ پاسخ صحیح است.


آیا سوالات توضیحی دارند؟

بله، همه سوالات برای هر پاسخ توضیحی دارند.


آیا به من اجازه دسترسی به پاسخ هایم داده شده است؟

مطمئناً، شما این فرصت را دارید که تمام پاسخ‌هایی را که ارسال کرده‌اید بررسی کنید و مطمئن شوید که کدام‌یک صحیح بوده و کدام‌یک صحیح نیست.


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.


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


تمرین ها و آزمونها

تست های تمرینی Practice Tests

  • امتحان شماره 1 Exam #1

  • امتحان شماره 2 Exam #2

  • امتحان شماره 3 Exam #3

  • امتحان شماره 4 Exam #4

  • امتحان شماره 5 Exam #5

  • امتحان شماره 6 Exam #6

نمایش نظرات

آموزش Kubernetes و Cloud Native Associate (KCNA) - آزمون های آزمایشی
جزییات دوره
آزمون یا تمرین
360
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,752
از 5
ندارد
ندارد
ندارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Paweł Krakowiak Paweł Krakowiak

دانشمند داده ، کارگزار اوراق بهادار دانشمند داده ، کارگزار اوراق بهادار موسس e-smartdata [.] org. طرفدار بزرگ فن آوری های جدید ، به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی ، داده های بزرگ و راه حل های ابری. فارغ التحصیل تحصیلات تکمیلی در آکادمی فناوری اطلاعات لهستان و ژاپن در رشته علوم کامپیوتر در تخصص Big Data. فارغ التحصیل دوره کارشناسی ارشد در ریاضیات مالی و حسابداری در دانشکده ریاضیات و علوم کامپیوتر دانشگاه لودز. دارنده پروانه سهام کارگزار سهام با تجربه در تدریس در دانشگاه. مدرس بنیاد GPW (تجزیه و تحلیل فنی ، امور مالی رفتاری و مدیریت نمونه کارها).