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Oracle 1Z0-1110-26 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Anwendung von MLOps-Praktiken | 20% | - Governance, Auditierung und Compliance - ML-Pipelines, Automatisierung und Reproduzierbarkeit - Modellüberwachung, Drift-Erkennung und Performance-Tracking |
| Thema 2: Design und Einrichtung des Data Science-Arbeitsbereichs | 15% | - Konfigurieren von Compute Shapes, Speicher und Netzwerken - Erstellen und Verwalten von Projekten und Notebook-Sessions - Verwalten von Zugriffskontrolle, Sicherheit und IAM-Integration |
| Thema 3: Implementierung des End-to-End Machine Learning-Lebenszyklus | 45% | - Nutzung von AutoML und integrierten Algorithmen - Datenvorbereitung, -exploration und -transformation - Bereitstellen von Modellen und Verwalten von Endpunkten - Modellspeicherung, -katalogisierung und -versionierung - Modellentwicklung, -training und -evaluierung |
| Thema 4: Integration verwandter OCI-Services | 10% | - Integration mit OCI Object Storage, Vault und Networking - Nutzung von OCI AI- und Datendiensten mit Data Science |
| Thema 5: OCI Data Science - Einführung & Konfiguration | 10% | - Übersicht und Kernkonzepte von OCI Data Science - Tenancy- und Umgebungskonfiguration für Data Science - Funktionen des Accelerated Data Science (ADS) SDK |
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional 1Z0-1110-26 Prüfungsfragen mit Lösungen
You have built a machine model to predict whether a bank customer is going to default on a loan. You want to use Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) to understand a specific prediction. What is the key idea behind LIME?
- A. Global and local behaviours of machine learning models are similar
- B. Global behaviour of a machine learning model may be complex, while the local behaviour may be approximated with a simpler surrogate model
- C. Model-agnostic techniques are more interpretable than techniques that are dependent on the types of models
- D. Local explanation techniques are model-agnostic, while global explanation techniques are not
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für ExamFragen-Mitglieder sichtbar)
Which statement about Oracle Cloud Infrastructure Multi-Factor Authentication (MFA) is NOT valid?
- A. Users cannot disable MFA for themselves
- B. An administrator can disable MFA for another user
- C. Users must install a supported authenticator app on the mobile device they intend to register for MFA
- D. A user can register only one device to use for MFA
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ExamFragen-Mitglieder sichtbar)
You are a computer vision engineer building an image recognition model. You decide to use Oracle Data Labeling to annotate your image dat a. Which of the following THREE are possible ways to annotate an image in Data Labeling?
- A. Adding labels to an image using semantic segmentation, by drawing multiple bounding boxes to an image
- B. Adding labels to an image by drawing a bounding box to an image is not supported by Data Labeling
- C. Adding a single label to an image
- D. Adding labels to an image using object detection, by drawing bounding boxes to an image
- E. Adding multiple labels to an image
Antwort: C,D,E 🗳️
Erklärung: (Nur für ExamFragen-Mitglieder sichtbar)
What is a common maxim about data scientists?
- A. They spend 80% of their time analyzing data and 20% finding and preparing it.
- B. They spend 80% of their time finding and preparing data and 20% analyzing it.
- C. They spend 80% of their time on failed analytics projects and 20% doing useful work.
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für ExamFragen-Mitglieder sichtbar)
Which of the following analytical and statistical techniques do data scientists commonly use?
- A. Clustering
- B. All of the above
- C. Regression
- D. Classification
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für ExamFragen-Mitglieder sichtbar)
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Askenasy -
Ich kann nicht glauben, dass ich meine Prüfung 1Z0-1110-26 so mühlos bestand. Ich bin zufrieden mit meinen Noten. Ich habe vor, die Prüfung 1Z0-1110-26 abzulegen. Und ich bin sicher, dass ich sie mithilfe der ExamFragen bestimmt bestehen kann.