先日、Microsoft 認定試験 DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure を受験、合格してきました。
この合格をもって、Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate を取得したことになります。
※顔写真は以下ry(
1 つのセクションで理解度 0 % でも合格したのは奇跡
試験範囲について
試験範囲については、公式ドキュメントから確認できる内容 (スキルのアウトライン) を参照。
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - Certifications
Python、Azure Machine Learning、MLflow を使用して、データのインジェストと準備、モデルのトレーニングとデプロイ、機械学習ソリューションの監視を管理します。
日本語化したものは、以下自分の Github に公開しているので、それを参照してください。
- Microsoft-Certification/DP-100.md at main · kogesaka/Microsoft-Certification · GitHub
https://github.com/YuKogasaka/Microsoft-Certification/blob/main/Data%20%26%20AI%20%E8%A9%A6%E9%A8%93/DP-100.md
試験時間と問題数
ラボなしの Associate 試験なので、公式ドキュメントだと 120 分になっていましたが、もう少し長かった気がします (うろ覚え
問題数も、公式ドキュメントどおりの数量でした。
試験準備に用いたリソース
Microsoft Learn のラーニング パスで学習しつつ、Azure Machine Learning や Azure Databricks のドキュメントを流し読みしていました。
どの試験にも言えることですが、設定などの手順系は理解しておいたほうが良いかと思いました。
Microsoft Learn
機械学習モデルを作成する - Training
機械学習は、予測モデリングと人工知能の基盤となります。 機械学習の核となる原則と、一般的なツールとフレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニング、評価、使用する方法について説明します。
Azure Machine Learning ワークスペースを詳しく見て構成する - Training
Azure Machine Learning ワークスペース、そのリソースとその資産を確認して構成します。 CLI と Python SDK v2 に焦点を当てて、ワークスペースの操作に使用できる開発者ツールについて詳しく見ていきます。
Azure Databricks を使用して機械学習ソリューションを実装する - Training
Azure Databricks は、データ分析と機械学習のためのクラウド規模のプラットフォームです。 データ サイエンティストと機械学習エンジニアは、Azure Databricks を使用して大規模な機械学習ソリューションを実装できます...
Microsoft Docs
Azure Machine Learning のドキュメント
Azure Machine Learning を使用してモデルをトレーニングおよびデプロイし、ML のライフサイクル (MLOps) を管理する方法について説明します。 チュートリアル、コード例、API リファレンスなど。
Databricks での AI および機械学習 - Azure Databricks
AI、ML、DL、および LLM 開発を簡素化および標準化するための統合環境である Databricks での AI と機械学習。 一般的なタスクとシナリオのチュートリアルとユーザー ガイド。
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