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Questions gratuites DP-100 — Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Téléchargez gratuitement 32 questions d'entraînement pour la certification DP-100 proposée par Microsoft. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationDP-100
ÉditeurMicrosoft
Nombre de questions32
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieData
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement DP-100. Pour accéder aux 32 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Comment effectuer la mise à jour d'un modèle sans interruption de service?
  1. Utiliser le déploiement bleu-vert ou canary
  2. Arrêter complètement le service
  3. Remplacer directement le modèle
  4. Attendre le week-end
Question 2
Qu'est-ce qu'un TabularDataset dans Azure ML?
  1. Un dataset structuré en colonnes et lignes, supportant le lazy loading
  2. Un dataset d'images uniquement
  3. Un dataset audio
  4. Un fichier log texte
Question 3
Comment évaluer un modèle de recommandation?
  1. Utiliser Precision@K, Recall@K, ou NDCG
  2. Uniquement RMSE
  3. Accuracy seule
  4. Pas besoin d'évaluation
Question 4
Quel est le rôle principal d'un DataStore dans Azure Machine Learning?
  1. Référencer et accéder à des données stockées de manière sécurisée
  2. Entraîner automatiquement les modèles
  3. Déployer les modèles en production
  4. Gérer les identités des utilisateurs
Question 5
Quel est le principal objectif de l'architecture MLOps dans Azure ML?
  1. Automatiser les cycles de développement, test et déploiement des modèles
  2. Réduire le coût du stockage uniquement
  3. Augmenter la taille des modèles
  4. Simplifier les requêtes SQL
Question 6
Vous devez créer un espace de travail Azure Machine Learning. Quelle ressource Azure est requise en tant que prérequis?
  1. Un groupe de ressources Azure
  2. Une base de données SQL uniquement
  3. Un cluster Kubernetes obligatoirement
  4. Une application web Azure
Question 7
Vous avez un dataset avec des valeurs manquantes. Quelle technique de préparation de données est recommandée?
  1. Suppression des lignes ou imputation des valeurs manquantes
  2. Garder les valeurs manquantes telles quelles
  3. Augmenter le poids des lignes manquantes
  4. Ignorer complètement la colonne
Question 8
Comment réduire le surapprentissage dans Azure Machine Learning?
  1. Utiliser la régularisation, augmenter les données, ou réduire la complexité du modèle
  2. Augmenter le nombre d'itérations d'entraînement
  3. Utiliser un seul modèle sans ensemble methods
  4. Réduire la taille du dataset d'entraînement

Accédez aux 32 questions complètes gratuitement

Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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