この記事では、DP-100試験についてあらゆる詳細を解説します。試験内容の詳細に入る前に、この試験の目的を明確に理解することが重要です。
多くの大企業がデータに依存しているため、データは今日最も重要な資産と考えられています。このデータは、製品、サービス、顧客など、あらゆるものに関するものです。IT業界は、データに関連する様々な活動に積極的に取り組んでいます。IT（情報技術）業界に限らず、あらゆる業界におけるデータの管理と活用においては、いくつかの技術潮流が先頭を走っています。機械学習、AI、データサイエンスなどはその一例に過ぎません。Microsoft、Google、Amazonなどの企業、組織、クラウドサーバー組織は、データサイエンスを活用しています。
したがって、データサイエンスの価値と重要性は、データサイエンスによって決まります。これらの組織は、組織の潜在的なメリットのために、構成可能なデータを維持、保存、活用するデータサイエンスの専門家を必要としています。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雇用し、高額の報酬を支払っています。パンデミックの発生により、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へと移行しました。
Azure もまた、業界最高峰のクラウドサービスの一つです。熟練した Azure データスペシャリストになるための近道があります。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。この認定資格は世界的に認められており、この分野の初心者から常に注目を集めています。
履歴書に載せるだけでなく、有名企業への入社にも役立つ認定資格をお探しですか？それを理解するには、既に説明したデータサイエンスに対する業界の需要を理解する必要があります。
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、デバイス、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。収集されたデータは、収益増加を目指すあらゆる企業にとって貴重な財産です。このデータは、企業の様々なチームや部門で組織の改善に活用されています。データサイエンティストは、このプロセスにおいてモデルの開発やソリューションの獲得に困難に直面することがあります。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。転送後は、Spark プール、データクレンジング、モデルの開発と処理、データ分析といった 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るようになります。
ただし、個人の収入ポテンシャルを測る特定の指標はありません。このデータは、様々な調査や、一部の求人ポータルで報告された給与から収集されています。
報酬は、勤務先の企業の規模や種類、企業があなたに提供できる資金の額、その他いくつかの基準によって決まります。また、専門知識、経験、キャリアアップ、そしてあなたにとってどれだけの収入が重要かによっても左右されます。
統計を見てみましょう。Glassdoor によると、データサイエンティストの平均年収は 112,000 ドルです。 Indeed では平均給与が 12 万ドルであるのに対し、PayScale では平均給与が 9 万 5 千ドルとなっています。このデータは正確ではないかもしれませんが、自分がどれくらい稼げるかの目安にはなります。
この資格は、試験を受けるだけで取得できます。この資格を取得し、取得に向けて進む意欲があるなら、DP-100 試験に合格するだけです。この試験は、Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装に関する内容で構成されています。この試験以外にも、データ サイエンスのプロフェッショナルになることで人生を変えたいという熱意を持つ人であれば、この資格を取得できます。
この試験の短縮形は「Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装 (Azure DP-100)」です。データ サイエンスに真の関心を持つ受験者であれば、この試験を受験できます。受験者は、この試験対策として、Azure の様々な実用的な機能を学習します。試験対策では、Azure データサイエンスに関連するあらゆるタスクとアクティビティの実行方法を習得します。すべての試験モジュールを徹底的に準備していれば、これらのアクティビティには、モデルの作成、実験の追跡など、その他多くの内容が含まれます。
DP-100 資格は、IT 担当者がデータサイエンス、特に Microsoft Azure 上で機械学習ワークロードを実行する分野を専門とする資格も提供します。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構築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に基づいてアップグレード、トレーニング、管理されます。
この試験の主な目的は、受験者の実力を評価することです。以下の主要モジュールの配分比率に基づいて試験対策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%) • 実験とモデルの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利用 (5～10%)
データサイエンス分野でのキャリアを目指す方は、コンピューターサイエンス、情報技術、その他関連分野に関する予備知識が必要です。R ソフトウェア設計を包括的に理解している方には、さらなるメリットがあります。Microsoft は、Azure の使用経験があると、資格取得が容易になると推奨しています。
どの組織も、優れたコミュニケーション能力とグループワーク能力を持つ候補者を求めています。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倫理、機密性、権限に関するあらゆる問題に対処するため、複数の専門チームに所属することになります。そのため、受験資格を得るには、これらのスキルを十分に身に付けることが重要です。この分野で成功を目指すなら、ソフトスキルも磨く必要があります。
基本的に、この試験は 60～80 問で構成され、180 分で解答する必要があります。設問は、多肢選択式、複数回答式など、様々な形式があります。これらのトピックにおける実践的なスキルを評価するため、ラボ問題またはケーススタディ形式の問題が出題されます。試験監督付き試験のため、綿密な準備が必要です。受験料は165ドルです。試験は、ご都合の良い言語で受験できます。利用可能な言語は、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。
試験はご都合の良い時間に予約できます。十分な準備が整った状態で受験することをお勧めします。受験資格を得るには、100点満点中700点以上が必要です。不合格になったとしても、24時間後に再受験できますので、残念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、あるいは飛躍させたいと考えているなら、DP-100 Azure Data Scientist Associate 認定資格は、夢の仕事への第一歩です。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ビジネスのエキスパートは、この認定資格を取得すること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類似分野にも応用できるようになります。
前述の通り、この試験は4つの主要モジュールと多数のサブトピックで構成されています。各モジュールについては、以下にすべてのサブトピックを記載しています。
機械学習のための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 ワークスペースでデータを管理する
Azure ストレージ リソースを選択する
データストアを登録および管理する
データセットを作成および管理する
Azure Machine Learning での実験用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コンピューティング ターゲット
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使用率を監視する
Azure Machine Learning に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ピングする
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
作成して実行するAzure Databricks のノートブック
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 実験の実行とモデルのトレーニング (20～25%) Azure Machine Learning デザイナーを使用してモデルを作成する
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の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および実行する
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を行う
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 実験実行からメトリックを生成する
実験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
Automated ML を使用するAzure Machine Learning Studio のインターフェース - 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 - 主要メトリックを定義する - Automated ML 実行用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 - 主要メトリックを定義する - 早期終了オプションを定義する - 最適なハイパーパラメータ値を持つモデルを見つける C. 機械学習ソリューションをデプロイして運用可能にする (35～40%) モデルのデプロイに使用するコンピューティングを選択する - デプロイしたサービスのセキュリティを考慮する - デプロイに使用するコンピューティング オプションを評価する
モデルをサービスとしてデプロイする - 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 でトレーニングしたモデルを Azure Machine Learning エンドポイントにデプロイする - デプロイし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 Azure Machine Learning パイプラインを作成するバッチ推論
責任ある ML を実装する (5～10%) モデル説明を使用してモデルを解釈する
試験形式は年に 2 回変更されるため、最新の形式を確認することをお勧めします。
実際に受験する前に試験の構成をよく理解しておくと、より効果的な準備ができます。どのような問題が出題されるか、どのように時間を配分すればよいかがわかります。
計画を立て、適切なスケジュールを立て、試験でカバーさ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、デプロイメントとコンピューティングターゲットの指定に関する質問にも回答する必要があります。
すべてのトピックを期限内に網羅する必要がある場合に使用できる手順をいくつか紹介します。これらの準備手順は、Microsoft の他の認定試験にも適用できます。
さまざまな情報源から無作為に散在するブログや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てください。DP-100 の準備には、この Web サイト以上に信頼できるものはありません。試験の詳細な内訳では、出題範囲が明確に説明されており、各トピックで取り組むべきトピックも示されています。
Microsoftは、DP-100試験に必要なあらゆるスキルについて、様々な応用分野に基づいた3,000以上の学習レッスンを提供しています。また、Koenig DP-100トレーニングコースを受講すれば、これらのツールすべてに加え、経験豊富なメンタリングを受けることができます。このコースでは、インタラクティブなラボや1対1のパーソナルトレーニングセッションにアクセスでき、学習教材をより深く理解することができます。
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受験者の知識が評価されます。Azureの理論的な側面だけでなく、実践的な用途についても深く理解していることが求められます。利用可能なすべてのAzure製品と、それらを企業でどのように活用できるかを説明できる必要があります。綿密な指導とガイド付き学習があれば、これは決して妨げにはなりません。これは、Koenigの試験対策コースに参加するもう一つの理由です。4. できるだけ多くの模擬試験を受ける：試験のパターンを把握しておくことは、今後の試験対策に役立ちます。単に問題を理解するだけでなく、試験で求められる視点も理解できます。また、どの分野に重点を置くべきかを判断するのにも役立ち、その分野にリソースを集中させることができます。
どんなスキルでも、練習や反復を繰り返すほど、より上達します。上記の手順に従えば、良いスコアで試験に合格することを誰も阻止できません。Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate 認定資格は、中級レベルのデータサイエンティストにとって標準的な資格です。準備には時間と献身的な努力が必要ですが、その努力は十分に報われます。この資格は、将来に向けたトレーニングとなり、収入の可能性を高め、必須の技術知識と能力を身に付けることができます。今すぐトレーニングプログラムに登録して、最初の一歩を踏み出しましょう。
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