DP-100 試験問題 91
STANDARD_D1 仮想マシン イメージを使用して、ComputeOne という名前の Azure Machine Learning コンピューティング ターゲットを作成します。
Azure Machine Learningワークスペースを参照するwasというPython変数を定義します。次のPythonコードを実行します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
Azure Machine Learningワークスペースを参照するwasというPython変数を定義します。次のPythonコードを実行します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
DP-100 試験問題 92
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。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。質問セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ワークスペースにAzure Machine Learningサービスのデータストアを作成します。データストアには以下のファイルが含まれます。
* /データ/2018/Q1.csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id、f1、f2i
1,1.2,0
2,1,1,
1 3,2.1,0
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロードする必要があります。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ワークスペースにAzure Machine Learningサービスのデータストアを作成します。データストアには以下のファイルが含まれます。
* /データ/2018/Q1.csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id、f1、f2i
1,1.2,0
2,1,1,
1 3,2.1,0
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロードする必要があります。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
DP-100 試験問題 93
一連のCSVファイルには売上記録が含まれています。すべてのCSVファイルは同じデータスキーマを持っています。
各CSVファイルには、特定の月の売上記録が含まれており、ファイル名はsales.csvです。各ファイルは、データが記録された月と年を示すフォルダーに保存されます。これらのフォルダーは、Azure Machine Learningワークスペースでデータストアが定義されているAzure BLOBコンテナー内にあります。フォルダーは、salesという名前の親フォルダーの下に整理され、次の階層構造を形成します。
毎月末に、その月の販売ファイルを含む新しいフォルダが販売フォルダに追加されます。
次の要件に基づいて、販売データを使用して機械学習モデルをトレーニングする予定です。
* これまでのすべての売上データをデータフレームに簡単に変換できる構造に読み込むデータセットを定義する必要があります。
* 特定の月より前に作成されたデータのみを使用し、その月以降に追加されたデータは無視する実験を作成できる必要があります。
※登録するデータセットは必要最小限にしてください。
販売データを Azure Machine Learning サービス ワークスペースにデータセットとして登録する必要があります。
何をすべきでしょうか?
各CSVファイルには、特定の月の売上記録が含まれており、ファイル名はsales.csvです。各ファイルは、データが記録された月と年を示すフォルダーに保存されます。これらのフォルダーは、Azure Machine Learningワークスペースでデータストアが定義されているAzure BLOBコンテナー内にあります。フォルダーは、salesという名前の親フォルダーの下に整理され、次の階層構造を形成します。
毎月末に、その月の販売ファイルを含む新しいフォルダが販売フォルダに追加されます。
次の要件に基づいて、販売データを使用して機械学習モデルをトレーニングする予定です。
* これまでのすべての売上データをデータフレームに簡単に変換できる構造に読み込むデータセットを定義する必要があります。
* 特定の月より前に作成されたデータのみを使用し、その月以降に追加されたデータは無視する実験を作成できる必要があります。
※登録するデータセットは必要最小限にしてください。
販売データを Azure Machine Learning サービス ワークスペースにデータセットとして登録する必要があります。
何をすべきでしょうか?
DP-100 試験問題 94
複数の学生を対象に、実践的なワークショップを実施する予定です。ワークショップでは、Pythonを用いたデータビジュアライゼーションの作成に焦点を当てます。各学生はインターネットに接続できるデバイスを使用します。
学生のデバイスはPython開発用に構成されていません。学生にはデバイスにソフトウェアをインストールするための管理者権限がありません。学生はAzureサブスクリプションを利用できません。
学生が Python ベースのデータ視覚化コードを実行できることを確認する必要があります。
どの Azure ツールを使用すればよいですか?
学生のデバイスはPython開発用に構成されていません。学生にはデバイスにソフトウェアをインストールするための管理者権限がありません。学生はAzureサブスクリプションを利用できません。
学生が Python ベースのデータ視覚化コードを実行できることを確認する必要があります。
どの Azure ツールを使用すればよいですか?
DP-100 試験問題 95
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。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。質問セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ワークスペースにAzure Machine Learningサービスのデータストアを作成します。データストアには以下のファイルが含まれます。
* /data/2018/Q1 .csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id,f1,f2,l
1、1、2、0
2、1、1、1
3.2.1.0
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロードする必要があります。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ワークスペースにAzure Machine Learningサービスのデータストアを作成します。データストアには以下のファイルが含まれます。
* /data/2018/Q1 .csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id,f1,f2,l
1、1、2、0
2、1、1、1
3.2.1.0
次のコードを実行します。
次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルからデータを 1 つのデータ フレームにロードする必要があります。
解決策: 次のコードを実行します。
ソリューションは目標を満たしていますか?