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、試験 DP-100 に関するあらゆる詳細を提供します。すべての試験に飛び込む前に、この試験が何のためにあるのかが重要になります。 ## Azure でデータ サイエンスを使用する理由多くの大企業がデータに依存しているため、データは今日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、および可能な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取り組んでいます。 IT (情報技術) またはその他の業界でのデータの管理と使用に関しては、いくつかの技術の流れが舞台をリードしています。機械学習、AI、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ます。したがって、データサイエンスの価値と貴重さを決定します。これらの組織では、データ サイエンスの専門家が、組織の潜在的な利点のために、構成可能なデータを維持、保存、および使用する必要があります。彼らはデータサイエンティストの専門家を任命し、このニーズを満たすために彼らに十分な報酬を払っています。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。すべての組織は、一元化されたインフラストラクチャ、クラウド、およびオンデマンド コンピューティングに変換し、クラウドに移行しました。 Azure は、業界最高のクラウド サービスの 1 つでもあります。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。この証明書は世界的に認知されており、この分野の初心者から継続的に注目されています。 ## マイクロソフト認定: Azure データ サイエンティスト アソシエイト 履歴書を重要なものにするだけでなく、評判の高い企業への参入にも役立つ証明書を探している場合。これを理解するには、既に説明したデータ サイエンスに対する業界の需要を認識する必要があります。データサイエンスがどのように機能するかを理解しましょう。企業は、内部ツール、プログラム、アプリケーション、検索エンジン、ブラウザーと機械、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。この収集されたデータは、収益の増加を目指すあらゆるビジネス組織にとって遺産となります。このデータは、組織を改善するために、会社のさまざまなチームや部門によって使用されます。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やソリューションの取得に問題が発生する場合があります。 Azure は、重要なデータのデータ レイクへの転送を支援することでこの問題を解決しました。その後、スパーク 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、完全なデータ ライブラリを変更できます。 ## Azure データ サイエンティストの収入は?ただし、誰かが稼ぐ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、さまざまな調査または一部の求人ポータルで報告された給与から収集されます。あなたの報酬は、あなたが働いている会社の規模と種類、会社があなたに喜んで提供する資金の額、およびその他のいくつかの基準によって決定されます。それはまた、あなたの専門知識、経験、専門的な進歩、そしてあなたにとってどれだけのお金が重要であるかにも依存します.統計を見てみましょう。 Glassdoor によると、年間平均データ サイエンス収入は 112,000 ドルです。 Indeed の平均給与は 120,000 ドルですが、PayScale の平均給与は 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、どれくらい稼げるかについてのアイデアを引き出すことができます。 ## Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate を取得するにはどうすればよいですか?この認定証は試験まであとわずかです。この証明書を取得して同じことを進める意欲がある場合は、DP-100 試験の資格を取得するだけです。 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は、この試験がいっぱいです。この試験に加えて、この証明書は、データ サイエンスの専門家になることで自分の人生に変化をもたらしたいという熱意に満ちた人が取得できます。 ## 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、試験のショートコードです。データ サイエンスに真の関心を持っている受験者は、この試験の資格があります。志願者は、このテストの勉強をしながら、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習します。すべての試験モジュールを徹底的に準備した場合、アクティビティにはモデル、追跡実験、およびその他の多くが含まれます。 DP-100 資格は、特に Microsoft Azure で機械学習ワークロードを実行する場合に、IT ワーカーがデータ サイエンスに特化することも可能にします。これには、データ実験を実施するための完璧で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、および管理されます。この試験の主な目的は、受験者の能力を評価することです。以下に示すように、重要なモジュールの分離された重みの割合に基づいて準備を行うことができます。 Azure で機械学習リソースを管理する (25 ～ 30%) 実験とモデル トレーニングを実施する (20 ～ 25%) –40%) 責任を持って機械学習を使用します (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、その分野に関する予備知識を持っている必要があります。 R ソフトウェアの設計を包括的に理解している人には、追加の利点もあります。 Microsoft は、Azure での以前の経験が、簡単に資格を得るのに役立つことを示唆しています。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備えた候補者を好みます。データ - サイエンティスト - アソシエイトは、和解におけるすべての倫理、機密保持、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、先に進むとすぐに、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。この分野で遠くまで行きたい場合は、ソフトスキルを身につけてください。 ## DP-100 の出題形式について この出題は基本的に 60 ～ 80 問で構成され、180 分で解答することになっています。問題は、多肢選択問題、複数回答などの形式になります。これらのトピック間の実際の有効性を評価するために、ラボの質問またはケーススタディに基づく質問があります。これは監督付きの試験であるため、徹底的な準備が必要です。この試験の登録料は $165 です。試験は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。ご都合に合わせて試験。十分な準備ができたら、試験に挑戦することをお勧めします。試験の資格を得るには、100 から 1000 のスケールで最低 700 点を獲得する必要があります。試験に失敗しても、24 時間後に再受験できるため、不幸な事件と見なされるべきではありません。キャリアを開始したい、またはキャリアに翼を与えたい場合、DP-100 Azure データ サイエンティスト アソシエイト認定は、夢の仕事を得るための最初のステップです。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 ビジネスの専門家は、この認定資格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、試験は多くのサブトピックを含む 4 つの主要なモジュールをカバーしています。各モジュールは、以下のすべてのサブトピックで説明されています。機械学習用の Azure リソースを管理します (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 - ワークスペースの設定を構成する - 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して維持する - データセットを作成して管理する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 - 決定する要件へのアクセスと組み込みロールへの要件のマッピング - カスタム ロールの作成 - ロール メンバーシップの管理 - Azure Key Vault を使用した資格情報の管理 Azure Machine Learning 開発環境のセットアップ - コンピューティング インスタンスの作成 - コンピューティング インスタンスの共有開発するpment 環境 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 - および 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、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 - 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 を使用して実験で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 - コードを実行してトレーニングするAzure Databricks ノートブックのモデル 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 - 実験を取得して表示する出力 - 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 で実行されている実験を追跡する 自動機械学習を使用して最適なモデルを作成する - Azure Machine Learning Studio で自動 ML インターフェイスを使用する - Azure Machine Learning から自動 ML を使用するSDK - 前処理オプションの選択 - 検索するアルゴリズムの選択 - プライマリ メトリックの定義 - 自動 ML 実行用のデータの取得 - 最適なモデルの取得 Azure Machine Learning によるハイパーパラメーターの調整 - サンプリング方法の選択 - 検索スペースの定義 - 定義プライマリ メトリクス - 早期終了オプションの定義 - 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のデプロイと運用化 (35-40%) モデルのデプロイのためのコンピューティングの選択 - デプロイされたサービスのセキュリティの検討 - デプロイのためのコンピューティング オプションの評価 デプロイサービスとしてのモデル - デプロイ設定の構成 - 登録済みモデルのデプロイ - でトレーニングされたモデルのデプロイAzure Databricks から Azure Machine Learning エンドポイントへ - デプロイされたサービスを利用する - 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発行する - 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 サービスとして発行する - ターゲット コンピューティング リソースを作成する - 推論を構成するパイプライン - 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 責任ある 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 fairne について説明するモデルの ss に関する考慮事項 - 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を説明する - 差分プライバシーの原則を説明する - データのノイズの許容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 Machine Learning をトリガーするAzure DevOps からのパイプライン - 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認定トレーニング コースを利用して、模擬問題用紙を完成させる 実務経験を積む 委任状試験を選択する 委任状試験の利点 試験を受けるための知識や効率に疑問がある場合でも、委任状試験は合格を確実にするのに役立ちます。 ## DP-100 のヒント 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. 実際に試験を受ける前に、試験の構造に精通していれば、より良い準備ができます。質問に関して何を期待するか、時間をどのように分割するかがわかります。 3. 計画を立てて適切にスケジュールし、試験でカバーされるすべてのトピックをカバーするようにします。また、展開およびコンピューティング ターゲットの指定に関する質問に答えることが求められます。 - 理論と実験に関する質問の両方に答えるために十分な準備が必要です。 - Microsoft は、理論試験のテンプレートを提供しています。それらをよく読む必要があります。 - 「Azure Machine Learning を使用した機械学習システムの構築と運用は、試験の主要な領域の 1 つです。したがって、それに応じてこのトピックに時間を割いてください。 - どの試験でも復習は重要なので、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いくつかの手順を次に示します。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。 #### 開始するために必要な情報を収集する: ランダムに散在するブログや任意のソースからの記事にアクセスするのではなく、マイクロソフトの公式 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、これほど信頼できるものはありません。どのドメインが質問でカバーされるかを説明する詳細な完全な試験の内訳があり、各トピックで対処する必要があるトピックも示されています。 #### Microsoft フォーラムやスタディ 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 以上の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指導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して、学習内容をより完全に理解することができます。 #### ユース ケース スタディ、実際のイベント、学習するユース ケース: DP-100 認定試験では、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。そのためには、哲学的にも実際の使用方法に関しても、Azure を完全に理解する必要があります。利用可能なすべての Azure 製品と、会社での使用方法について説明できる必要があります。これは、広範な監督とガイド付き学習の妨げにはなりません。これは、ケーニッヒ試験準備コースに参加するもう 1 つの理由です。できるだけ多くの模擬試験を行う: 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。問題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、どの分野にさらに注意を払う必要があるかを判断するのにも役立つため、それらの分野に追加のリソースを実際に投入できます。 #### 何度でも復習するどんなスキルでも練習したり繰り返したりすればするほど、上達します。上記の手順に従えば、誰もあなたが良いスコアで試験に合格するのを止めることはできません. Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate 認定は、中級レベルのデータ サイエンティスト向けの標準です。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、将来に備えてトレーニングを受け、収益の可能性を高め、不可欠な技術的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。