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Oracle 1Z0-1110-26

1Z0-1110-26

試験コード:1Z0-1110-26

試験名称:Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional

最近更新時間:2026-07-26

問題と解答:全160問

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価格: ¥5999 

Oracle 1Z0-1110-26 資格取得

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Oracle 1Z0-1110-26 試験シラバストピック:

セクション目標
トピック 1: MLOps プラクティスの適用- モデルライフサイクル管理の実装
- ML ソリューションの運用化におけるベストプラクティスの使用
- 機械学習モデルの監視と維持
トピック 2: エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルの実装- Model Catalog を使用したモデルの保存と管理
- データセットの準備と管理
- モデルのデプロイとモデルエンドポイントの利用
- 機械学習ワークフローとパイプラインの自動化
- 機械学習モデルの構築、トレーニング、および評価
トピック 3: Data Science ワークスペースの設計とセットアップ- Data Science プロジェクトの作成と構成
- Accelerated Data Science SDK とオープンソースツールの使用
- ノートブックセッションとコンピュートリソースの管理
トピック 4: 関連する OCI サービスの使用- OCI Data および AI サービスの統合
- データの取り込み、ストレージ、および処理のための OCI サービスの適用
- ビジネスユースケース向けの機械学習ソリューションの設計
トピック 5: OCI Data Science - 導入と構成- Data Science リソースの構成と管理
- OCI Data Science ノートブックとセッションの使用
- OCI Data Science サービスの概念とアーキテクチャの理解

Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional 認定 1Z0-1110-26 試験問題:

1. Which OCI cloud service lets you centrally manage the encryption keys that protect your data and the secret credentials that you use to securely access resources?

A) Data Guard
B) Data Safe
C) Vault
D) Cloud Guard


2. How can you collaborate with team members in OCI Data Science Workspace?

A) By using version control systems integrated with the workspace
B) By granting access to specific notebooks and files
C) By enabling chat and video conferencing within the workspace
D) By sharing the workspace instance with other users


3. Which Oracle Data Safe feature minimizes the amount of personal data and allows internal test, development, and analytics teams to operate with reduced risk?

A) Data encryption
B) Data auditing
C) Data discovery
D) Security assessment
E) Data masking


4. Where are OCI secrets stored?

A) OCI Vault
B) OCI Object Storage
C) Oracle Databases
D) Autonomous Data Warehouse


5. You want to make your model more parsimonious to reduce the cost of collecting and processing dat a. You plan to do this by removing features that are highly correlated. You would like to create a heatmap that displays the correlation so that you can identify candidate features to remove. Which Accelerated Data Science (ADS) SDK method would be appropriate to display the correlation between Continuous and Categorical features?

A) correlation_ratio_plot()
B) cramersv_plot()
C) pearson_plot()
D) corr()


質問と回答:

質問 # 1
正解: C
質問 # 2
正解: A
質問 # 3
正解: E
質問 # 4
正解: A
質問 # 5
正解: A

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連絡方法  
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