시험 DP-100: Azure에서 데이터 과학 솔루션 설계 및 구현

이 기사는 DP-100 시험에 대한 모든 세부 정보를 제공합니다. 시험에 대한 모든 것을 시작하기 전에 이 시험이 무엇을 위한 것인지에 대한 필수 사항이 됩니다. ## 왜 Azure에서 데이터 사이언스를 사용해야 할까요? 많은 대기업이 데이터에 의존하기 때문에 데이터는 오늘날 가장 중요한 자산으로 간주됩니다. 이 데이터는 제품, 서비스, 고객 및 가능한 모든 것에 관한 것일 수 있습니다. IT 산업은 어떻게든 데이터와 관련된 다양한 활동을 하고 있습니다. IT(정보 기술) 또는 기타 산업에서 데이터를 관리하고 사용하는 것과 관련하여 일부 기술 흐름이 무대를 주도하고 있습니다. 기계 학습, AI 및 데이터 과학은 몇 가지 예에 불과합니다. Microsoft, Google, Amazon 등과 같은 기업, 조직 또는 클라우드 서버 조직은 데이터 과학을 사용합니다. 따라서 데이터 과학의 가치와 소중함을 결정합니다. 이러한 조직에는 조직의 잠재적 이점을 위해 구성 가능한 데이터를 유지, 저장 및 사용할 데이터 과학 전문가가 필요합니다. 그들은 데이터 과학자 전문가를 임명하고 이러한 요구를 충족시키기 위해 정말 많은 비용을 지불합니다. 팬데믹이 발생했을 때 운영과 관리 측면에서 모든 것이 바뀌었습니다. 모든 조직이 중앙 집중식 인프라, 클라우드 및 주문형 컴퓨팅으로 전환하고 클라우드로 이동했습니다. Azure는 또한 업계 최고의 클라우드 서비스 중 하나입니다. 숙련된 Azure 데이터 전문가가 되는 간단한 경로가 있습니다. Microsoft Azure 데이터 과학 준회원 인증을 획득하면 인증된 데이터 과학 전문가가 될 수 있습니다. 이 자격증은 전 세계적으로 인정받고 있으며, 이 분야의 초심자들에게 지속적으로 주목받고 있습니다. ## Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate 귀하의 이력서를 중요하게 만들 뿐만 아니라 평판이 좋은 기업에 진입하는 데 도움이 되는 인증서를 찾고 있는 경우. 이를 이해하려면 이미 다룬 데이터 과학에 대한 업계의 수요를 알고 있어야 합니다. 데이터 과학이 어떻게 작동하는지 이해합시다. 기업은 내부 도구, 프로그램, 애플리케이션, 검색 엔진, 브라우저 및 기계, 소셜 미디어를 비롯한 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 이 수집된 데이터는 수익 증대를 원하는 비즈니스 조직의 유산입니다. 이 데이터는 회사의 다양한 팀이나 부서에서 조직을 개선하는 데 사용됩니다. 데이터 과학자는 이 과정에서 모델을 개발하고 솔루션을 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. Azure는 중요한 데이터를 데이터 레이크로 전송하는 것을 지원하여 이 문제를 해결했으며, 그 후에는 Spark 풀, 데이터 정리, 모델 개발 및 처리, 데이터 분석과 같은 Azure 기술을 사용하여 전체 데이터 라이브러리를 변경할 수 있습니다. ## Azure 데이터 과학자의 수입은 얼마입니까? 하지만 누군가의 수입 잠재력을 측정할 수 있는 특정 매개변수는 없습니다. 이 데이터는 다양한 설문 조사 또는 일부 채용 포털에서 보고된 급여에서 수집됩니다. 당신의 보수는 당신이 일하는 회사의 규모와 유형, 그들이 당신에게 바칠 자금의 양 및 기타 여러 기준에 따라 결정됩니다. 또한 귀하의 전문 지식, 경험, 직업적 발전 및 귀하에게 얼마나 많은 돈이 중요한지에 달려 있습니다. 통계를 살펴 보겠습니다. Glassdoor에 따르면 평균 연간 데이터 과학 수입은 $112,000입니다. 실제로 평균 급여가 $120,000인 반면 PayScale의 평균 급여는 $95,000입니다. 이 데이터는 정확하지 않을 수 있지만 얼마를 벌 수 있는지에 대한 아이디어를 추출할 수 있습니다. ## Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate를 받으려면 어떻게 해야 하나요? 이 인증서는 시험에 불과합니다. DP-100시험을 패스하여 자격증을 취득하시면 취업이나 승진에 많은 가산점이 되어드릴것입니다. Azure에서 데이터 과학 솔루션을 설계하고 구현하는 것이 이 시험으로 가득합니다. 이 시험 외에도 이 인증서는 데이터 과학 전문가가 되어 자신의 삶에 변화를 가져오려는 열정으로 가득 찬 사람들이 취득할 수 있습니다. ## Azure DP-100 시험이란 무엇입니까? Azure(Azure DP-100)에서 데이터 과학 솔루션 설계 및 구현이 시험의 단축 코드입니다. 데이터 과학에 진정한 관심을 갖고 있는 지원자는 이 시험에 응시할 수 있습니다. 지원자는 이 테스트를 위해 공부하면서 Azure의 다양한 실용적인 기능을 공부합니다. 이 시험을 준비하는 동안 Azure 데이터 과학과 관련된 모든 작업 및 활동을 수행하는 방법을 배웁니다. 활동에는 모든 시험 모듈을 철저히 준비한 경우 모델, 추적 실험 및 기타 여러 가지가 포함됩니다. DP-100 자격 증명을 통해 IT 작업자는 특히 Microsoft Azure에서 기계 학습 워크로드를 실행할 때 데이터 과학을 전문으로 할 수 있습니다. 이것은 데이터 실험을 수행하기 위한 완벽하고 효율적인 작업 환경의 생성 및 배포로 구성됩니다. 기계 학습(ML) 모델도 이 프레임워크에서 업그레이드, 학습 및 관리됩니다. 이 시험의 주요 목적은 응시자의 효율성을 평가하는 것입니다. 아래 나열된 중요 모듈의 분리된 가중치 백분율을 기반으로 준비할 수 있습니다. Azure에서 기계 학습 리소스 관리(25–30%) 실험 및 모델 교육 수행(20–25%) 기계 학습 솔루션 개발 및 구현(35 –40%) 기계 학습을 책임감 있게 사용합니다(5–10%). ## DP-100의 전제 조건은 무엇입니까? 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고자 하는 사람은 컴퓨터 과학, 정보 기술 또는 기타 관련 주제를 포함한 해당 주제에 대한 사전 지식이 있어야 합니다. R Software 설계에 대한 포괄적인 이해가 있는 사용자를 위한 추가 혜택도 있습니다. Microsoft는 Azure에 대한 이전 경험이 자격을 쉽게 갖추는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 모든 조직은 강력한 의사 소통 능력과 그룹 운영 능력을 갖춘 후보자를 선호합니다. 데이터 - 과학자 - 어소시에이트는 모든 합의에서 모든 윤리, 기밀 및 권한 문제를 해결하기 위해 여러 징계 팀의 구성원이 될 것입니다. 결과적으로 진행하자마자 이러한 기술을 완전히 준비했는지 확인하십시오. 이 분야에서 멀리 가고 싶다면 부드러운 기술을 제공하십시오. ## DP-100 시험 패턴에 대하여 기본적으로 이 시험은 60~80문항으로 구성되어 있으며 180분 안에 답을 해야 합니다. 질문은 객관식 질문, 복수 답변 및 기타 형식입니다. 이러한 주제 중에서 실제 효과를 평가하기 위한 실험실 질문 또는 사례 연구 기반 질문이 있습니다. 감독을 받는 시험이기 때문에 철저한 준비가 필요합니다. 이 시험의 등록비는 $165입니다. 귀하의 편의에 따라 모든 언어로 시험을 볼 수 있습니다. 사용 가능한 언어 옵션은 영어, 일본어, 중국어(간체), 한국어, 독일어, 중국어(번체), 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어(브라질), 러시아어, 아랍어(사우디아라비아), 이탈리아어, 인도네시아어 등입니다. 당신의 편의에 시험. 준비가 잘 된 상태에서 시험에 응시하는 것이 좋습니다. 시험에 응시하려면 100에서 1000까지의 범위에서 최소 700점을 받아야 합니다. 시도에 실패해도 24시간 후에 다시 시험에 응시할 수 있으므로 불행한 일로 여겨서는 안 됩니다. 경력을 시작하거나 경력에 날개를 달고 싶다면 DP-100 Azure Data Scientist Associate 인증이 꿈의 직업을 얻는 첫 번째 단계입니다. 데이터 과학 도구 및 응용 프로그램을 사용하는 IT 비즈니스 세계의 전문가는 이 인증을 통해 기술을 연마할 수 있으며 이러한 시스템 및 응용 프로그램을 다른 유사한 분야에 적용할 수도 있습니다. ## DP-100 강의 계획서에 대한 자세한 안내 앞서 논의한 바와 같이 시험은 많은 하위 주제를 포함하여 4개의 주요 모듈을 다룹니다. 각 모듈은 아래의 모든 하위 주제와 함께 설명되었습니다. 기계 학습을 위한 Azure 리소스 관리(25-30%). Azure Machine Learning 작업 영역 만들기 - Azure Machine Learning 작업 영역 만들기 - 작업 영역 설정 구성 - Azure Machine Learning 스튜디오를 사용하여 작업 영역 관리 Azure Machine Learning 작업 영역에서 데이터 관리 - Azure 저장소 리소스 선택 - 데이터 저장소 등록 및 유지 관리 - 데이터 세트 만들기 및 관리 Azure Machine Learning에서 실험을 위한 컴퓨팅 관리 - 교육 워크로드에 대한 적절한 컴퓨팅 사양 결정 - 실험 및 교육을 위한 컴퓨팅 목표 - Azure Databricks를 포함하여 연결된 컴퓨팅 리소스 구성 - 컴퓨팅 사용률 모니터링 Azure Machine Learning에서 보안 및 액세스 제어 구현 - 결정 요구 사항 액세스 및 기본 제공 역할에 대한 요구 사항 매핑 - 사용자 지정 역할 만들기 - 역할 구성원 관리 - Azure Key Vault를 사용하여 자격 증명 관리 Azure Machine Learning 개발 환경 설정 - 컴퓨팅 인스턴스 만들기 - 컴퓨팅 인스턴스 공유 - 다른 곳에서 Azure Machine Learning 작업 영역에 액세스 개발하다 환경 설정 Azure Databricks 작업 영역 설정 - Azure Databricks 작업 영역 만들기 - Azure Databricks 클러스터 만들기 - Azure Databricks에서 노트북 만들기 및 실행 - Azure Databricks 작업 영역을 Azure Machine Learning 작업 영역에 연결 실험 및 학습 모델 실행(20-25% ) Azure Machine Learning Designer를 사용하여 모델 만들기 - Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 교육 파이프라인 만들기 - 디자이너 파이프라인에서 데이터 수집 - 디자이너 모듈을 사용하여 파이프라인 데이터 흐름 정의 - 디자이너에서 사용자 지정 코드 모듈 사용 모델 교육 스크립트 실행 - Azure Machine Learning SDK를 사용하여 실험 생성 및 실행 - 스크립트에 대한 실행 설정 구성 - Azure Machine Learning SDK를 사용하여 실험에서 데이터 세트의 데이터 사용 - Azure Databricks에서 교육 스크립트를 실행하여 계산 - 코드를 실행하여 교육 Azure Databricks 노트북의 모델 실험 실행에서 메트릭 생성 - 실험 실행에서 메트릭 로그 - 실험 검색 및 보기 출력 - 로그를 사용하여 실험 실행 오류 문제 해결 - MLflow를 사용하여 실험 추적 - Azure Databricks에서 실행 중인 실험 추적 자동화된 기계 학습을 사용하여 최적의 모델 만들기 - Azure 기계 학습 스튜디오에서 자동화된 ML 인터페이스 사용 - Azure 기계 학습에서 자동화된 ML 사용 SDK - 사전 처리 옵션 선택 - 검색할 알고리즘 선택 - 기본 메트릭 정의 - 자동화된 ML 실행을 위한 데이터 가져오기 - 최상의 모델 검색 Azure Machine Learning으로 하이퍼 매개 변수 조정 - 샘플링 방법 선택 - 검색 공간 정의 - 정의 기본 메트릭 - 조기 종료 옵션 정의 - 최적의 하이퍼파라미터 값을 가진 모델 찾기 C. 기계 학습 솔루션 배포 및 운용(35-40%) 모델 배포를 위한 컴퓨팅 선택 - 배포된 서비스에 대한 보안 고려 - 배포를 위한 컴퓨팅 옵션 평가 배포 서비스로서의 모델 - 배포 설정 구성 - 등록된 모델 배포 - 훈련된 모델 배포 Azure Machine Learning 엔드포인트에 대한 Azure Databricks - 배포된 서비스 사용 - 배포 컨테이너 문제 해결 Azure Machine Learning에서 모델 관리 - 훈련된 모델 등록 - 모델 사용 모니터링 - 데이터 드리프트 모니터링 일괄 추론을 위한 Azure Machine Learning 파이프라인 만들기 - ParallelRunStep 구성 - 일괄 추론 파이프라인에 대한 컴퓨팅 구성 - 일괄 추론 파이프라인 게시 - 일괄 추론 파이프라인 실행 및 출력 가져오기 - ParallelRunStep에서 출력 가져오기 Azure Machine Learning 디자이너 파이프라인을 웹 서비스로 게시 - 대상 컴퓨팅 리소스 만들기 - 추론 구성 파이프라인 - 배포된 끝점 사용 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 파이프라인 구현 - 파이프라인 만들기 - 파이프라인의 단계 간에 데이터 전달 - 파이프라인 실행 - 파이프라인 실행 모니터링 책임 있는 ML 구현(5-10%) 모델 설명자를 사용하여 모델 해석 - 모델 해석기 선택 - 기능 중요도 데이터 생성 공정 설명 모델에 대한 ss 고려 사항 - 예측 불일치를 기반으로 모델 공정성 평가 - 모델 불공평 완화 데이터에 대한 개인 정보 보호 고려 사항 설명 - 차등 개인 정보 보호 원칙 설명 - 허용 가능한 수준의 데이터 노이즈 및 개인 정보 보호에 미치는 영향 지정 ML Ops 사례 적용 - Azure 기계 학습 트리거 Azure DevOps의 파이프라인 - 새 데이터 추가 또는 데이터 변경을 기반으로 모델 재교육 자동화 - 노트북을 스크립트로 리팩터링 - 스크립트에 대한 소스 제어 구현 Microsoft Planning and Development a Data Science Solution on Azure 인증 시험에서 성공하려면 다음을 수행하는 것이 좋습니다. 공인 교육 과정을 통해 연습 문제지 작성 실습 경험 대리 시험 선택 대리 시험의 이점 시험 자격을 얻기 위한 지식이나 효율성에 대해 의문이 있더라도 대리 시험은 성공을 보장하는 데 도움이 될 것입니다. ## DP-100 꿀팁 1. 시험 패턴은 1년에 2번 바뀌기 때문에 가장 최근의 패턴을 살펴보는 것이 좋습니다. 2. 실제로 시험을 치르기 전에 시험의 구조를 숙지하고 있으면 더 잘 준비할 수 있습니다. 질문에 대해 무엇을 예상하고 시간을 어떻게 분배해야 하는지 알게 될 것입니다. 3. 계획부터 시작하여 적절하게 일정을 잡고 시험에서 다루는 모든 주제를 다뤘는지 확인하십시오. 또한 배포 및 컴퓨팅 대상 지정에 대한 질문을 해결해야 합니다. - 이론 및 실험실 관련 질문에 답할 수 있는 충분한 준비가 되어 있어야 합니다. - Microsoft는 이론 시험 템플릿을 제공합니다. 그것들은 철저히 읽어야 합니다. - 'Azure Machine Learning을 사용하여 기계 학습 시스템을 구축하고 운영하는 것은 시험의 주요 도메인 중 하나입니다. 따라서 그에 따라 이 주제에 시간을 할애하십시오. - 모든 시험은 복습이 중요하므로 이론을 복습한 후 응시하는 것을 권장합니다. 제 시간에 모든 주제를 다루어야 하는 경우 사용할 수 있는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다. 이러한 준비 단계는 Microsoft의 다른 인증 시험에서도 사용할 수 있습니다. #### 시작하는 데 필요한 정보 수집: 임의의 출처에서 흩어져 있는 블로그나 기사를 방문하는 대신 Microsoft 공식 웹 사이트에서 시험에 필요한 모든 정보를 수집하십시오. DP-100을 준비하는 데 이보다 더 신뢰할 수 있는 것은 없습니다. 어떤 영역이 문제에 해당하는지 설명하는 상세한 전체 시험 분석을 찾을 수 있으며 각 주제에서 다루어야 할 주제도 보여줍니다. #### Microsoft 포럼 및 학습 가이드와 같은 신뢰할 수 있는 리소스에서 이해를 시작하십시오. Microsoft는 DP-100 시험에 필요한 모든 기술에 대한 다양한 잠재적 응용 프로그램을 기반으로 3000개 이상의 학습 레슨을 제공합니다. 또는 Koenig DP 100 교육 과정에 등록하여 이러한 모든 도구와 숙련된 멘토링을 받을 수 있습니다. 이를 통해 학습 자료를 보다 철저하게 파악하는 데 도움이 되는 대화식 실험실 및 일대일 개인 교육 세션에 액세스할 수 있습니다. #### 사용 사례 연구, 실제 이벤트 및 학습할 사용 사례: DP-100 자격 시험은 다양한 Microsoft Azure 워크로드에 대한 응시자의 지식을 평가합니다. 이를 위해서는 철학적으로나 실제 사용 측면에서 Azure에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 사용 가능한 모든 Azure 제품과 회사에서 사용할 수 있는 방법을 설명할 수 있어야 합니다. 이는 광범위한 감독과 안내 학습을 통해 방해가 되어서는 안 됩니다. 이것은 Koenig 시험 준비 과정에 참여해야 하는 또 다른 이유입니다.4. 가능한 한 많은 모의 시험을 치르십시오: 시험 패턴을 알면 다가올 일을 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다. 문제를 이해하는 것뿐만 아니라 시험 환경에서 요구되는 관점도 이해합니다. 또한 추가 주의가 필요한 영역을 결정하여 해당 영역에 추가 리소스를 실제로 투입할 수 있도록 도와줍니다. #### 가능한 한 많이 수정하세요 어떤 기술이든 더 많이 연습하거나 반복할수록 더 능숙해집니다. 위의 단계를 따르면 아무도 좋은 점수로 시험에 응시하는 것을 막을 수 없습니다. Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate 인증은 중간 수준의 데이터 과학자를 위한 표준입니다. 준비하는 데 시간과 헌신이 필요하지만 그만한 가치가 있습니다. 이를 통해 미래를 위해 훈련하고 수입 잠재력을 높이며 필수적인 기술 지식과 능력을 제공할 것입니다. 오늘 교육 프로그램에 등록하여 첫 걸음을 내딛으십시오.