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Oracle 1Z0-1110-26 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| OCI Data Science - 概要と構成 | 10% | - Accelerated Data Science (ADS) SDKの機能 - Data Science向けのテナンシおよび環境の構成 - OCI Data Scienceの概要とコア概念 |
| 関連するOCIサービスの統合 | 10% | - Data ScienceでのOCI AIおよびデータ・サービスの使用 - OCI Object Storage、Vault、およびNetworkingとの統合 |
| Data Scienceワークスペースの設計とセットアップ | 15% | - コンピュート・シェイプ、ストレージ、およびネットワーキングの構成 - アクセス制御、セキュリティ、およびIAM統合の管理 - プロジェクトとノートブック・セッションの作成と管理 |
| MLOpsプラクティスの適用 | 20% | - ガバナンス、監査、およびコンプライアンス - モデルの監視、ドリフト検出、およびパフォーマンス追跡 - MLパイプライン、自動化、および再現性 |
| エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルの実装 | 45% | - モデルの開発、トレーニング、および評価 - データの準備、探索、および変換 - AutoMLおよび組み込みアルゴリズムの使用 - モデルの保存、カタログ化、およびバージョン管理 - モデルのデプロイとエンドポイントの管理 |
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional 認定 1Z0-1110-26 試験問題:
Which Oracle Accelerated Data Science (ADS) classes can be used for easy access to datasets fromreference libraries and index websites, such as scikit-learn?
- A. DatasetFactory
- B. DatasetBrowser
- C. SecretKeeper
- D. ADSTuner
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
You have been given a collection of digital files required for a business audit. They consist of several different formats that you would like to annotate using Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Labeling. Which THREE types of files could this tool annotate?
- A. A collection of purchase orders for office supplies
- B. A typewritten document that details an annual budget
- C. Video footage of a conversation in a conference room
- D. An audio recording of a phone conversation
- E. Images of computer server racks
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
You are building a model and need input that represents data as morning, afternoon, or evening. However, the data contains a timestamp. What part of the Data Science lifecycle would you be in when creating the new variable?
- A. Data access
- B. Feature engineering
- C. Model validation
- D. Model type selection
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
You are a data scientist; you use the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language service to train custom models. Which types of custom models can be trained?
- A. Image classification, Named Entity Recognition (NER)
- B. Text classification, Named Entity Recognition (NER)
- C. Object detection, Text classification
- D. Sentiment Analysis, Named Entity Recognition (NER)
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
What is feature engineering in machine learning used for?
- A. To perform parameter tuning
- B. To interpret ML models
- C. To help understand the dataset features
- D. To transform existing features into new ones
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)



