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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
Quel type de variable est approprié pour une variable cible en classification binaire?
  1. Variable binaire (0/1 ou vrai/faux)
  2. Variable continue
  3. Variable catégorique avec 5+ classes
  4. Date ou timestamp
Question 2
Quel type de transformation est approprié pour des variables catégoriques?
  1. One-hot encoding ou label encoding
  2. Normalisation Z-score
  3. Pas de transformation
  4. Log transformation
Question 3
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 4
Quel algorithme est un exemple d'apprentissage non supervisé?
  1. K-means
  2. Régression linéaire
  3. Arbre de décision
  4. Régression logistique
Question 5
Qu'est-ce que le dérive de données (Data Drift)?
  1. Un changement dans la distribution des données d'entrée au fil du temps
  2. Une erreur lors du chargement des données
  3. L'absence de données
  4. Un problème de modèle surappris
Question 6
Quel problème le surapprentissage (overfitting) provoque-t-il?
  1. Bonne performance sur les données d'entraînement mais mauvaise sur les données de test
  2. Mauvaise performance sur les deux ensembles
  3. Temps d'entraînement très long
  4. Coût Azure élevé
Question 7
Quel est l'objectif principal de la sélection de features?
  1. Réduire la dimensionnalité et améliorer la performance du modèle
  2. Augmenter la complexité du modèle
  3. Améliorer uniquement la vitesse d'inférence
  4. Réduire le coût de stockage seulement
Question 8
Quel est le rôle d'une matrice de confusion dans la classification?
  1. Évaluer la performance en détaillant vrais/faux positifs et négatifs
  2. Normaliser les données
  3. Sélectionner les features
  4. Entraîner automatiquement le modèle

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

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