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弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azureは出題範囲が広く、独学だけでは論点の取りこぼしが起きがちな試験です。Tech4Examが用意するDP-100向けの528問の問題集は、本試験の傾向を踏まえて構成されており、苦手分野を的確に洗い出せます。
Microsoft DP-100 試験概要:
| 認定ベンダー: | Microsoft |
|---|---|
| 試験名: | Azureにおけるデータサイエンスソリューションの設計と実装 |
| 試験番号: | DP-100 |
| 認定の有効期間: | 1年間 |
| 試験時間: | 100 分 |
| 試験形式: | 多肢選択問題, 正誤判定問題, ケーススタディ問題, ドラッグアンドドロップ問題, 複数選択問題 |
| 合格点: | 700 |
| 出題数: | 40～60問 |
| 対応言語: | インドネシア語（インドネシア）, イタリア語, スペイン語, 中国語（簡体字）, 中国語（繁体字）, 韓国語, ロシア語, ドイツ語, アラビア語（サウジアラビア）, 日本語, ポルトガル語（ブラジル）, 英語, フランス語 |
| 関連資格: | Microsoft認定資格：Azure AIエンジニアアソシエイト Microsoft認定資格：Azureデータエンジニアアソシエイト |
| 受験料: | 165米ドル |
| 推奨トレーニング: | Microsoft Learn 学習パス コース DP-100T01-A：Azureにおけるデータサイエンスソリューションの設計と実装 |
| 受験申し込み: | Pearson VUEでの試験日程予約 Microsoft Learnからの申込み |
| サンプル問題: | DOWNLOAD DEMO |
| 受験方法: | オンラインによる監視付き受験、またはPearson VUE公認試験会場での受験 |
| 前提条件: | 受験に必須の前提条件はなし。推奨される知識：Azureの基礎知識、Pythonプログラミング、データサイエンスの基礎概念、機械学習フレームワーク（Scikit-learn、PyTorch、Tensorflow）の使用経験 |
| 公式シラバスのURL: | https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/dp-100 |
Microsoft DP-100 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: AIアプリケーション向け言語モデルの最適化 | 25～30% | - 検索拡張生成による最適化
|
| トピック 2: 機械学習ソリューションの設計と準備 | 20～25% | - データ資産の管理
|
| トピック 3: データの調査と実験の実行 | 20～25% | - パイプラインの実装
|
| トピック 4: モデルのトレーニングとデプロイ | 25～30% | - モデルのトレーニング
|
Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azureに関するよくあるご質問
DP-100試験はMicrosoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azureの公式認定試験で、合格するとMicrosoft認定資格：Azureデータサイエンティストアソシエイトの認定を取得できます。この認定はアソシエイトレベルに位置づけられています。関連する認定には、Microsoft認定資格：Azureデータエンジニアアソシエイト、Microsoft認定資格：Azure AIエンジニアアソシエイトなどがあります。Tech4Examでは、この試験の出題傾向に沿った528問の練習問題をご用意しています。
DP-100試験の出題数は40～60問、制限時間は100 分です。出題数に対して使える時間は限られるため、1問あたりにかけられるペースを意識しながら解き進める必要があります。難問に時間を使いすぎず、確実に答えられる問題から拾っていく時間配分が得点を安定させる鍵になります。Tech4Examのテストエンジンで制限時間つきの模擬試験を繰り返し、本番と同じリズムで解く感覚を身につけておくことをおすすめします。
DP-100試験の合格ラインは700、受験料は165米ドルです。不合格になった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、一度の受験で合格ラインをクリアできる準備が費用面でも重要です。Tech4Examの528問の練習問題で繰り返し自己採点を行い、安定して合格点を上回れることを確認してから本番に臨むと安心です。
受験条件は見直される場合があります。お申し込みの前に、Microsoftの公式ページで最新の情報をご確認ください。
DP-100試験は、以下の公式窓口からお申し込みいただけます。
試験方式については、オンラインによる監視付き受験、またはPearson VUE公認試験会場での受験
Microsoftが推奨する公式トレーニングには、以下のようなものがあります。
公式トレーニングで知識を体系的に学んだうえで、Tech4Examの528問の練習問題に取り組めば、理解度を試験形式で確かめながら弱点を補強できます。
はい、Tech4ExamではDP-100練習問題の無料サンプルをご用意しています。528問の問題集の一部を事前にご確認いただけるので、内容や品質に納得してからご購入いただけます。ご購入後は365日間の無料アップデートが付き、期間終了後も50%割引で更新を継続いただけるため、常に最新の出題内容に沿って学習できます。
Tech4Examには返金保証があります。ご購入後60日以内に対応する試験を受験して不合格だった場合、全額返金をお申し込みいただけます。ただし、購入後3日以内の受験による不合格、ダウンロード後に実際の試験を受験しなかった場合、無料資料や有効期限切れのご注文は対象外となり、受験者の氏名はお支払い者の氏名と一致している必要があります。お申し込みの際は、受験票のコピーと公式のScore ReportのPDFを試験後2日以内にご提出ください。提出後7日以内に手続きが完了します。返金の代わりに、同等の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、お手持ちの製品の更新サービスをそのまま継続する選択も可能です。納品は即時ダウンロード方式で、お支払い完了後1分以内にメールでお届けします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストールするパソコンの台数に制限はありません。
DP-100試験の出題範囲は4の領域に分かれています。主な領域として、「機械学習ソリューションの設計と準備（20～25%）」、「データの調査と実験の実行（20～25%）」、「AIアプリケーション向け言語モデルの最適化（25～30%）」などが挙げられます。各領域の詳しい内訳については、このページ上部に掲載している試験シラバスをご確認ください。
Microsoft Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure 認定 DP-100 試験問題：
A set of CSV files contains sales records. All the CSV files have the same data schema.
Each CSV file contains the sales record for a particular month and has the filename sales.csv. Each file in stored in a folder that indicates the month and year when the data was recorded. The folders are in an Azure blob container for which a datastore has been defined in an Azure Machine Learning workspace. The folders are organized in a parent folder named sales to create the following hierarchical structure:
At the end of each month, a new folder with that month's sales file is added to the sales folder.
You plan to use the sales data to train a machine learning model based on the following requirements:
You must define a dataset that loads all of the sales data to date into a structure that can be easily converted to a dataframe.
You must be able to create experiments that use only data that was created before a specific previous month, ignoring any data that was added after that month.
You must register the minimum number of datasets possible.
You need to register the sales data as a dataset in Azure Machine Learning service workspace.
What should you do?
- A. Create a tabular dataset that references the datastore and explicitly specifies each ' sales/mm-yyyy/sales.
csv ' file every month. Register the dataset with the name sales_dataset each month, replacing theexisting dataset and specifying a tag named month indicating the month and year it was registered.
Usethis dataset for all experiments. - B. Create a tabular dataset that references the datastore and explicitly specifies each ' sales/mm-yyyy/sales.csv ' file. Register the dataset with the name sales_dataset each month as a new version and with a tag named month indicating the month and year it was registered. Use this dataset for all experiments, identifying the version to be used based on the month tag as necessary.
- C. Create a new tabular dataset that references the datastore and explicitly specifies each ' sales/mm-yyyy/ sales.csv ' file every month. Register the dataset with the name sales_dataset_MM-YYYY each month with appropriate MM and YYYY values for the month and year. Use the appropriate month-specific dataset for experiments.
- D. Create a tabular dataset that references the datastore and specifies the path ' sales/*/sales.csv ' , register the dataset with the name sales_dataset and a tag named month indicating the month and year it was registered, and use this dataset for all experiments.
正解：D 🗳️
解説: (Tech4Exam メンバーにのみ表示されます)
You manage an Azure Machine Learning workspace.
You must define the execution environments for your jobs and encapsulate the dependencies for your code.
You need to configure the environment from a Docker build context.
How should you complete the rode segment? To answer, select the appropriate option in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解：
Explanation:
You use an Azure Machine Learning workspace.
You have a trained model that must be deployed as a web service. Users must authenticate by using Azure Active Directory.
What should you do?
- A. Deploy the model to Azure Container Instances. During deployment, set the auch_enabled parameter of the target configuration object to true
- B. Deploy the model to Azure Kubernetes Service (AKS). During deployment, set the token_auth_enabled parameter of the target configuration object to true
- C. Deploy the model to Azure Container Instances. During deployment, set the coken_auch_enabled parameter of the target configuration object to true
- D. Deploy the model to Azure Kubernetes Service (AKS). During deployment, set the auch. enabled parameter of the target configuration object to true
正解：B 🗳️
解説: (Tech4Exam メンバーにのみ表示されます)
You are designing an Azure Machine Learning solution for traffic optimization.
The model must be deployed as a web service on a serverless compute and provide real-time predictions based on current traffic and weather conditions. You need to choose an inferencing strategy for the solution.
Which compute should you use?
- A. Azure Machine Learning batch endpoint
- B. Azure Machine Learning online endpoint
- C. Azure Machine Learning serverless compute
- D. Azure Machine Learning Kubernetes online endpoints
正解：B 🗳️
You have an Azure Machine Learning workspace named WS1 and a GitHub account named accountl that hosts a private repository named rapot You need to clone repol to make it available directly from WS1. The configuration must maximize the performance of the repol clone. Which four anions should you perform in sequence?
正解：
Explanation:
－Ootake
