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考試名稱: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
更新日期: 2025-09-05
題庫題數: 506 題
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100 考試已經停考。如果您想獲得相關認證，您需要通過新的考試。如果這項 DP-100 考試有新的替代考試，我們將很快發布新考試。請多關注我們網站上發布的新考試，或通過 sales@kaozhengpro.com 郵箱聯絡我們。
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DP-100考試詳情
DP-100考試的費用可能因地區和考試中心的不同而有所變化。具體費用需要在微軟官方網站或通過認証考試中心查詢。
考題數量：40到60道題目。
題型：單選題，多選題，案例研究題。
考試時間：180分鐘。
DP-100考試知識點
1，設計和準備機器學習解決方案 (20-25%)：
設計機器學習解決方案：
確定訓練工作負載所需的計算規格。
描述模型部署的需求。
選擇構建或訓練模型的開髮方法。
管理Azure機器學習工作區：
創建並管理Azure機器學習工作區。
使用開髮者工具管理工作區。
集成Git實現源代碼控製。
創建和管理注冊表。
管理Azure機器學習中的數據：
選擇和管理Azure存儲資源。
注冊和維護數據存儲。
創建和管理數據資産。
管理實驗的計算資源：
創建和選擇實驗及訓練的計算目標。
針對機器學習用例選擇環境。
配置和監控計算資源。
2，探索數據和訓練模型 (35-40%)：
通過使用數據資産和數據存儲探索數據：
在交互式開髮中訪問和處理數據。
使用Apache Spark處理交互式數據。
使用Azure機器學習設計器創建模型：
創建訓練管道。
使用設計器消費數據資産。
在設計器中使用自定義代碼組件。
使用自動化機器學習探索最優模型：
針對表格數據、計算視覺和自然語言處理使用自動化機器學習。
選擇並理解訓練選項，包括預處理和算法選擇。
3，爲部署準備模型 (20-25%)：
運行模型訓練腳本：
配置腳本的作業運行設置。
爲作業運行配置計算資源。
在作業中使用數據資産。
實施訓練管道：
創建和管理管道。
在管道步驟間傳遞數據。
監控和調度管道運行。
管理模型：
使用MLflow描述模型輸出。
選擇合適的框架打包模型。
使用責任感AI原則評估模型。
4，部署和重新訓練模型 (10-15%)：
部署模型：
爲在線部署和批處理部署配置設置。
部署模型到在線端點和批處理端點。
測試在線服務和調用批處理端點。
應用機器學習操作 (MLOps) 實踐：
觸髮Azure機器學習作業，包括從Azure DevOps或GitHub。
基於新數據添加或數據變化自動化模型重新訓練。
定義基於事件的重新訓練觸髮器。
DP-100報名流程
1. 訪問微軟官方學習平颱：通過微軟學習官網創建或登錄您的微軟賬戶。
2. 選擇並注冊考試：在考試目錄中找到“Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure DP-100”，選擇合適的考試時間和地點。
3. 支付考試費用：根據提示完成支付流程。
