MicrosoftのDP-100J試験勉強攻略試験に受かることを通じて現在の激しい競争があるIT業種で昇進したくて、IT領域で専門的な技能を強化したいのなら、豊富なプロ知識と長年の努力が必要です。MicrosoftのDP-100J試験勉強攻略試験に受かるのはあなたが自分をIT業種にアピールする方法の一つです。でも、試験に合格するために大量な時間とエネルギーを費やすことはなく、Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J試験勉強攻略試験トレーニング資料を選んだらいいです。 実は措置を取ったら一回で試験に合格することができます。Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J試験勉強攻略試験のトレーニング資料はとても良い選択なんですよ。 すると、MicrosoftのDP-100J試験勉強攻略試験に合格する実力を持つようになりました。
Microsoft Azure DP-100J もし失敗だったら、我々は全額で返金します。
おそらく、君たちは私たちのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)試験勉強攻略試験資料について何も知らないかもしれません。 Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J コンポーネント「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験トレーニング資料はIT職員としてのあなたがIT試験に受かる不可欠なトレーニング資料です。Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J コンポーネント試験トレーニング資料はカバー率が高くて、更新のスピードも速くて、完全なトレーニング資料ですから、Goldmile-Infobiz を手に入れたら、全てのIT認証が恐くなくなります。
MicrosoftのDP-100J試験勉強攻略の認定試験に合格すれば、就職機会が多くなります。Goldmile-InfobizはMicrosoftのDP-100J試験勉強攻略の認定試験の受験生にとっても適合するサイトで、受験生に試験に関する情報を提供するだけでなく、試験の問題と解答をはっきり解説いたします。
Microsoft DP-100J試験勉強攻略 - いろいろな受験生に通用します。
Goldmile-Infobizは１００％の合格率を保証するだけでなく、1年間の無料なオンラインの更新を提供しております。最新の資源と最新の動態が第一時間にお客様に知らせいたします。何の問題があったらお気軽に聞いてください。
MicrosoftのDP-100J試験勉強攻略ソフトを使用するすべての人を有効にするために最も快適なレビュープロセスを得ることができ、我々は、MicrosoftのDP-100J試験勉強攻略の資料を提供し、PDF、オンラインバージョン、およびソフトバージョンを含んでいます。あなたの愛用する版を利用して、あなたは簡単に最短時間を使用してMicrosoftのDP-100J試験勉強攻略試験に合格することができ、あなたのIT機能を最も権威の国際的な認識を得ます！
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
Azure Machine Learning Studioを使用してデータセットを分析しています。
各機能列のp値と一意の値カウントを含む統計サマリーを生成する必要があります。
ユーザーはどちらのモジュールを使用できますか？それぞれの正解は完全な解決策を提示し
ます。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
A. インジケーター値に変換
B. カウントテーブルのエクスポート
C. 線形相関の計算
D. データの要約
E. Pythonスクリプトの実行
Answer: B,C
Explanation
The Export Count Table module is provided for backward compatibility with experiments that use the Build Count Table (deprecated) and Count Featurizer (deprecated) modules.
E: Summarize Data statistics are useful when you want to understand the characteristics of the complete dataset. For example, you might need to know:
How many missing values are there in each column?
How many unique values are there in a feature column?
What is the mean and standard deviation for each column?
The module calculates the important scores for each column, and returns a row of summary statistics for each variable (data column) provided as input.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/export- count-table
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/summarize-data
QUESTION NO: 2
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。シリーズの各質問には、
記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質
問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これら
の質問はレビュー画面に表示されません。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要が
あります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えま
す。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean- missing-data
QUESTION NO: 3
モデルトレーニング要件に合わせて、順列機能の重要度モジュールを構成する必要がありま
す。
あなたは何をするべきか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプショ
ンを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: 500
For Random seed, type a value to use as seed for randomization. If you specify 0 (the default), a number is generated based on the system clock.
A seed value is optional, but you should provide a value if you want reproducibility across runs of the same experiment.
Here we must replicate the findings.
Box 2: Mean Absolute Error
Scenario: Given a trained model and a test dataset, you must compute the Permutation
Feature Importance scores of feature variables. You need to set up the Permutation Feature
Importance module to select the correct metric to investigate the model's accuracy and replicate the findings.
Regression. Choose one of the following: Precision, Recall, Mean Absolute Error , Root
Mean Squared Error, Relative Absolute Error, Relative Squared Error, Coefficient of
Determination References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/permutation-feature-importan
QUESTION NO: 4
x.1、x2、およびx3の機能に対してscikit-learn
Pythonライブラリを使用して、機能のスケーリングを実行しています。
元のデータとスケーリングされたデータを次の図に示します。
ドロップダウンメニューを使用して、グラフィックに表示される情報に基づいて各質問に回
答する回答選択肢を選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: StandardScaler
The StandardScaler assumes your data is normally distributed within each feature and will scale them such that the distribution is now centred around 0, with a standard deviation of 1.
Example:
All features are now on the same scale relative to one another.
Box 2: Min Max Scaler
Notice that the skewness of the distribution is maintained but the 3 distributions are brought into the same scale so that they overlap.
Box 3: Normalizer
References:
http://benalexkeen.com/feature-scaling-with-scikit-learn/
QUESTION NO: 5
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A
現在でMicrosoftのConstruction Specifications Institute CDT試験を受かることができます。 MicrosoftのIIA IIA-CIA-Part2-JPN試験に合格するのは説得力を持っています。 Amazon SCS-C02-KR - この認証は自分のキャリアを強化することができ、自分が成功に近づかせますから。 それでは、Splunk SPLK-2002試験に参加しよう人々は弊社Goldmile-InfobizのSplunk SPLK-2002問題集を選らんで勉強して、一発合格して、MicrosoftIT資格証明書を受け取れます。 IAPP CIPP-E - Goldmile-Infobizのウェブサイトをクリックしたら、Goldmile-Infobizに登録した人々が非常にたくさんいることに驚いたでしょう。
Updated: May 28, 2022