試験 DP-100: Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装

この記事では、DP-100 試験に関するあらゆる詳細を説明します。試験のすべてについて詳しく説明する前に、この試験の目的について理解しておくことが重要です。 ## Azure でデータ サイエンスを行う理由 多くの大企業がデータに依存しているため、データは現在最も重要な資産と見なされています。このデータは、製品、サービス、顧客、および考えられるすべてのものに関するものです。IT 業界は、何らかの形でデータに関連するさまざまな活動にかなり従事しています。IT (情報技術) またはその他の業界でデータを管理および使用するという点では、いくつかの技術ストリームが先頭に立っています。機械学習、AI、およびデータ サイエンスは、ほんの一例です。Microsoft、Google、Amazon などの企業、組織、またはクラウド サーバー組織は、データ サイエンスを使用しています。したがって、データ サイエンスの価値と貴重さは、データ サイエンスによって決まります。これらの組織では、組織の潜在的な利点のために、構成可能なデータを管理、保存、および使用するデータ サイエンスの専門家が必要です。彼らは、このニーズを満たすために、データ サイエンティストの専門家を任命し、彼らに十分な報酬を支払っています。パンデミックが発生したとき、運用と管理の面ですべてが変わりました。すべての組織が集中型インフラストラクチャ、クラウド、オンデマンド コンピューティングに転換し、クラウドに移行しました。Azure も業界最高のクラウド サービスの 1 つです。熟練した Azure データ スペシャリストになるための簡単な道があります。Microsoft Azure データ サイエンス アソシエイト認定を取得することで、認定データ サイエンス プロフェッショナルになることができます。この認定は世界的に認められており、この分野の初心者から継続的に注目を集めています。 ## Microsoft 認定: Azure データ サイエンティスト アソシエイト 履歴書の価値を高めるだけでなく、評判の高い企業への入社にも役立つ認定を探している場合。これを理解するには、すでに説明したデータ サイエンスに対する業界の需要を認識しておく必要があります。データ サイエンスの仕組みを理解しましょう。企業は、社内ツール、プログラム、アプリケーション、検索エンジン、ブラウザーとマシン、ソーシャル メディアなど、さまざまなソースからデータを収集します。収集されたこのデータは、収益の増加を目指すすべてのビジネス組織にとっての遺産です。このデータは、会社のさまざまなチームまたは部門によって組織の改善に使用されます。データ サイエンティストは、このプロセス中にモデルの開発とソリューションの取得で困難に遭遇する場合があります。 Azure は、重要なデータをデータ レイクに転送することでこの問題を解決しました。その後、Spark プール、データ クレンジング、モデルの開発と処理、データ分析などの Azure テクノロジを使用して、データ ライブラリ全体を変更できます。 ## Azure データ サイエンティストの収入はいくらですか? ただし、誰かの収入の可能性を測定できる特定のパラメーターはありません。このデータは、さまざまな調査から収集されるか、一部の採用ポータルで報告された給与です。報酬は、勤務先の会社の規模と種類、会社があなたに費やす用意のある資金の額、およびその他のいくつかの基準によって決まります。また、専門知識、経験、専門的進歩、およびあなたにとってどれだけのお金が重要であるかによっても異なります。統計を見てみましょう。Glassdoor によると、データ サイエンスの平均年間収入は 112,000 ドルです。Indeed では平均給与が 120,000 ドルであるのに対し、PayScale では平均給与が 95,000 ドルです。このデータはおそらく正確ではありませんが、いくら稼げるかについての見当をつけることができます。 ## Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate を取得するにはどうすればよいですか? この証明書は、試験を受けるだけで取得できます。この証明書を取得して取得する意欲がある場合は、DP-100 試験に合格するだけです。この試験には、Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装が含まれます。この試験に加えて、データ サイエンスの専門家になることで人生に変化をもたらしたいという熱意に満ちた人がこの証明書を取得できます。 ## Azure DP-100 試験とは何ですか? Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装 (Azure DP-100) は、試験の短縮形です。データ サイエンスに真の関心を持つ受験者は、この試験を受ける資格があります。志願者は、この試験の勉強をしながら、Azure のさまざまな実用的な機能を学習します。この試験の準備中に、Azure データ サイエンスに関連するすべてのタスクとアクティビティを実行する方法を学びます。すべての試験モジュールを徹底的に準備していれば、アクティビティにはモデル、追跡実験などが含まれます。 DP-100 資格により、IT ワーカーはデータ サイエンス、特に Microsoft Azure での機械学習ワークロードの実行に特化することもできます。これには、データ実験を実施するための、障害のない効率的な作業環境の作成と展開が含まれます。機械学習 (ML) モデルも、このフレームワークの下でアップグレード、トレーニング、管理されます。この試験の主な目的は、受験者の効率性を評価することです。以下に示す重要なモジュールの分離された重み付けの割合に基づいて準備を行うことができます。Azure での機械学習リソースの管理 (25～30%)、実験とモデル トレーニングの実施 (20～25%)、機械学習ソリューションの開発と実装 (35～40%)、機械学習の責任ある使用 (5～10%)。## DP-100 の前提条件は何ですか? データ サイエンスのキャリアを追求することに興味がある人は、コンピューター サイエンス、情報技術、またはその他の関連トピックを含む科目に関する事前の知識が必要です。R ソフトウェア設計を包括的に理解している人には、追加のメリットもあります。 Microsoft は、Azure の以前の経験があれば、簡単に資格を取得できると示唆しています。どの組織も、優れたコミュニケーション スキルとグループで活動する能力を持つ候補者を好みます。データ サイエンティスト アソシエイトは、あらゆる和解におけるすべての倫理、機密性、および権限の問題に対処するために、いくつかの懲戒チームのメンバーになります。そのため、進むときはすぐに、これらのスキルを十分に備えていることを確認してください。この分野で成功したい場合は、ソフト スキルを身に付けてください。 ## DP-100 の試験パターンについて 基本的に、この試験は 180 分で回答する必要がある 60 ～ 80 の質問で構成されています。質問は、多肢選択式質問、複数回答、およびその他の形式になります。これらのトピックの中での実践的な有効性を評価するために、ラボ クエリまたはケース スタディ ベースの質問があります。これは監督付き試験であるため、徹底した準備が必要です。この試験の登録料は 165 ドルです。試験は、都合の良いときに任意の言語で受験できます。利用可能な言語オプションは、英語、日本語、中国語（簡体字）、韓国語、ドイツ語、中国語（繁体字）、フランス語、スペイン語、ポルトガル語（ブラジル）、ロシア語、アラビア語（サウジアラビア）、イタリア語、インドネシア語などです。試験は都合の良いときにスケジュールできます。十分に準備した後で受験することをお勧めします。試験に合格するには、100 ～ 1000 点満点で最低 700 点を取る必要があります。不合格になったとしても、24 時間後に再度受験できるため、不幸な出来事とは考えないでください。キャリアをスタートさせたい、またはキャリアに翼を広げたい場合、DP-100 Azure Data Scientist Associate 認定は、夢の仕事を得るための第一歩です。データ サイエンスのツールやアプリケーションを扱う IT ビジネス界の専門家は、この認定でスキルを磨くことができ、これらのシステムやアプリケーションを他の同様の分野に適用することもできます。 ## DP-100 のシラバスに関する詳細なガイド 前述したように、この試験は 4 つの主要モジュールと多くのサブトピックで構成されています。各モジュールは、以下のすべてのサブトピックとともに説明されています。機械学習用の Azure リソースの管理 (25 ～ 30%)。 Azure Machine Learning ワークスペースを作成する - Azure Machine Learning ワークスペースを作成する - ワークスペース設定を構成する - Azure Machine Learning Studio を使用してワークスペースを管理する Azure Machine Learning ワークスペースのデータを管理する - Azure ストレージ リソースを選択する - データストアを登録して管理する - データセットを作成して管理する Azure Machine Learning での実験のコンピューティングを管理する - 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 - 実験とトレーニングのターゲットを計算する - Azure Databricks を含む接続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率を監視する Azure Machine Learning でセキュリティとアクセス制御を実装する - アクセス要件を決定し、組み込みロールに要件をマップする - カスタム ロールを作成する - ロールのメンバーシップを管理する - Azure Key Vault を使用して資格情報を管理する Azure Machine Learning 開発環境をセットアップする - コンピューティング インスタンスを作成する - コンピューティング インスタンスを共有する - 他の開発環境から Azure Machine Learning ワークスペースにアクセスする Azure Databricks ワークスペースをセットアップする - Azure Databricks ワークスペースを作成する - Azure Databricks クラスターを作成する - Azure Databricks でノートブックを作成して実行する - Azure Databricks ワークスペースを Azure Machine Learning ワークスペースにリンクする 実験を実行してモデルをトレーニングする (20 ～ 25%) Azure Machine Learning デザイナーを使用してモデルを作成する - 作成するAzure Machine Learning デザイナーを使用してトレーニング パイプラインを作成する - デザイナー パイプラインにデータを取り込む - デザイナー モジュールを使用してパイプライン データ フローを定義する - デザイナーでカスタム コード モジュールを使用する モデル トレーニング スクリプトを実行する - Azure Machine Learning SDK を使用して実験を作成して実行する - スクリプトの実行設定を構成する - Azure Machine Learning SDK を使用して実験のデータセットからデータを使用する - Azure Databricks でトレーニング スクリプトを実行して計算する - Azure Databricks ノートブックでモデルをトレーニングするためのコードを実行する 実験の実行からメトリックを生成する - 実験の実行からメトリックをログに記録する - 実験の出力を取得して表示する - ログを使用して実験の実行エラーをトラブルシューティングする - MLflow を使用して実験を追跡する - Azure Databricks で実行中の実験を追跡する Automated Machine Learning を使用して最適なモデルを作成する - Azure Machine Learning スタジオで Automated ML インターフェイスを使用する - Azure Machine Learning SDK から Automated ML を使用する - 前処理オプションを選択する - 検索するアルゴリズムを選択する - プライマリ メトリックを定義する - Automated ML 実行のデータを取得する - 最適なモデルを取得する 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 - プライマリを定義するC. 機械学習ソリューションをデプロイして運用化する (35 ～ 40%) モデル デプロイ用のコンピューティングを選択する - デプロイされたサービスのセキュリティを考慮する - デプロイのコンピューティング オプションを評価する サービスとしてモデルをデプロイする - デプロイ設定を構成する - 登録済みモデルをデプロイする - Azure Databricks でトレーニングされたモデルを Azure Machine Learning エンドポイントにデプロイする - デプロイされたサービスを使用する - デプロイ コンテナーの問題をトラブルシューティングする Azure Machine Learning でモデルを管理する - トレーニング済みモデルを登録する - モデルの使用状況を監視する - データ ドリフトを監視する バッチ推論用の Azure Machine Learning パイプラインを作成する - ParallelRunStep を構成する - バッチ推論パイプラインのコンピューティングを構成する - バッチ推論パイプラインを公開する - バッチ推論パイプラインを実行して出力を取得する - ParallelRunStep から出力を取得する Azure Machine Learning デザイナー パイプラインを Web サービスとして公開する - ターゲット コンピューティング リソースを作成する - 推論パイプラインを構成する - デプロイされたエンドポイントを使用する Azure Machine Learning SDK を使用してパイプラインを実装する - パイプラインを作成する - パイプラインのステップ間でデータを渡す - パイプラインを実行する - パイプラインの実行を監視する Responsible ML を実装する (5 ～ 10%)モデルの説明を使用してモデルを解釈する - モデル インタープリターを選択する - 特徴の重要度データを生成する モデルの公平性に関する考慮事項について説明する - 予測の不一致に基づいてモデルの公平性を評価する - モデルの不公平性を軽減する データのプライバシーに関する考慮事項について説明する - 差分プライバシーの原則について説明する - データ内の許容可能なノイズ レベルとプライバシーへの影響を指定する ML Ops プラクティスを適用する - Azure DevOps から Azure Machine Learning パイプラインをトリガーする - 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 - ノートブックをスクリプトにリファクタリングする - スクリプトのソース管理を実装する Microsoft Planning and Developing a Data Science Solution on Azure 認定試験に合格するためには、認定トレーニング コースを受講し、練習問題に答えて実践経験を積み、代理試験を選択することをお勧めします。代理試験の利点 試験を受けるための知識や効率性に疑問がある場合でも、代理試験は合格の鍵となります。 ## DP-100 に関するヒント 1. 試験パターンは年に 2 回変更されるため、最新のパターンを調べることをお勧めします。 2. 実際に受験する前に試験の構造をよく知っておくと、よりよい準備ができます。質問に関して何を期待すべきか、どのように時間を配分すべきかがわかります。 3. 計画を立てて適切にスケジュールし、試験で扱われるすべてのトピックを網羅するようにしてください。また、展開とコンピューティングのターゲットの指定に関する質問にも答える必要があります。 - 理論とラボ関連の質問の両方に答えられるよう、十分な準備をしておく必要があります。 - Microsoft は理論試験テンプレートを提供しています。これらをよく読んでください。 - 「Azure Machine Learning を使用して機械学習システムを構築および運用する」は、試験の主要ドメインの 1 つです。したがって、このトピックに時間をかけてください。 - どの試験でも復習が重要なので、この試験を受ける前に理論を復習することをお勧めします。時間内にすべてのトピックをカバーする必要がある場合に使用できる手順をいくつか示します。これらの準備手順は、Microsoft の他の認定試験でも使用できます。 #### 開始に必要な情報を収集する: ランダムに散在するブログやあらゆるソースの記事を参照するのではなく、Microsoft の公式 Web サイトで試験に必要なすべての情報を収集します。 DP-100 の準備には、これ以上信頼できるものはありません。質問でカバーされるドメインを説明した詳細な完全な試験の内訳があり、各トピックでどのトピックに取り組む必要があるかも示されます。 #### Microsoft フォーラムや学習ガイドなどの信頼できるリソースから理解を開始します。Microsoft は、DP-100 試験に必要なすべてのスキルに関するさまざまな潜在的なアプリケーションに基づいて、3000 を超える学習レッスンを提供しています。または、Koenig DP 100 トレーニング コースに参加して、これらすべてのツールと経験豊富なメンタリングを受けることができます。これにより、インタラクティブなラボと 1 対 1 の個人トレーニング セッションにアクセスして、学習資料をより徹底的に理解できるようになります。 #### ケース スタディ、実際のイベント、ユース ケースを使用して学習します。DP-100 資格試験では、さまざまな Microsoft Azure ワークロードに関する候補者の知識が評価されます。これには、Azure を哲学的にも実際の使用法の面でも完全に理解していることが必要です。利用可能なすべての Azure 製品と、それを企業でどのように使用できるかを説明できなければなりません。徹底した監督とガイド付き学習があれば、これが障害になることはありません。これは、Koenig 試験準備コースに参加するもう 1 つの理由です。4. できるだけ多くの模擬試験を受ける: 試験のパターンを知っておくと、今後の準備に役立ちます。質問を理解するだけでなく、試験の設定で必要な視点も理解します。また、どの領域に追加の注意を払う必要があるかを判断するのにも役立ち、それらのセクターに追加のリソースを実際に割り当てることができます。 #### できるだけ何度も復習する スキルを練習または繰り返すほど、より熟練します。上記の手順に従えば、良いスコアで試験に合格するのを妨げる人は誰もいません。Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate 認定は、中級レベルのデータ サイエンティストの標準です。準備には時間と献身が必要ですが、努力する価値は十分にあります。これにより、将来に向けてトレーニングを受け、収入の可能性を高め、重要な技術的知識と能力が得られます。最初の一歩を踏み出すために、今すぐトレーニング プログラムに登録してください。