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1z0-1110-25資格試験、1z0-1110-25資格参考書

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Oracle 1z0-1110-25 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

• 関連するOCIサービスの利用：この最後のセクションでは、機械学習エンジニアがOCI統合サービスを活用してデータサイエンス能力を強化する能力を測定します。OCIデータフローを介したSparkアプリケーションの作成、OCIオープンデータサービスの活用、そしてデータ処理とモデル実行ワークフローを最適化するための他のツールの統合などが含まれます。

トピック 2

• MLOps プラクティスの適用：このドメインは、クラウドデータサイエンティストのスキルを対象とし、OCI エコシステムにおける MLOps の適用に焦点を当てています。OCI MLOps のアーキテクチャ、カスタムジョブの管理、デプロイ済みモデルの自動スケーリングの活用、モニタリング、ロギング、そしてパイプラインを使用した ML ワークフローの自動化を網羅し、スケーラブルで本番環境対応のデプロイメントを実現します。

トピック 3

• エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルの実装：このセクションでは、機械学習エンジニアの能力を評価し、OCIにおける機械学習ライフサイクルのエンドツーエンドのウォークスルーを実施します。様々なソースからのデータ取得、データ準備、可視化、プロファイリング、オープンソースライブラリを使用したモデル構築、Oracle AutoML、モデル評価、グローバルおよびローカルな説明による解釈可能性、そしてモデルカタログを使用したデプロイメントが含まれます。

トピック 4

• OCI データサイエンス - 概要と構成：このセクションでは、機械学習エンジニアのスキルを評価し、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) データサイエンスの基礎概念を網羅します。プラットフォーム、そのアーキテクチャ、そして Accelerated Data Science (ADS) SDK が提供する機能の概要を扱います。また、OCI でデータサイエンス業務を開始するための、テナンシーとワークスペースの初期設定についても取り上げます。

トピック 5

• プロジェクトとノートブックセッションの作成と管理：このパートでは、クラウドデータサイエンティストのスキルを評価し、OCIデータサイエンスにおけるプロジェクトとノートブックセッションの設定と管理に焦点を当てます。また、Conda環境の管理、認証情報のためのOCI Vaultの統合、ソースコード管理のためのGitベースのリポジトリの使用、そして効率的なコラボレーションと再現性をサポートするための開発環境の整理についても取り上げます。

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional 認定 1z0-1110-25 試験問題 (Q45-Q50):

質問 # 45
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. Security assessment
• B. Data encryption
• C. Data auditing
• D. Data masking
• E. Data discovery

正解：D

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify the Data Safe feature that reduces personal data exposure.
* Understand Data Safe: Secures sensitive data in OCI databases.
* Evaluate Options:
* A: Encryption-Protects data, doesn't minimize it.
* B: Assessment-Identifies risks, doesn't alter data.
* C: Masking-Obfuscates personal data (e.g., SSNs)-correct.
* D: Discovery-Locates sensitive data, doesn't reduce it.
* E: Auditing-Tracks access, doesn't minimize data.
* Reasoning: Masking replaces sensitive data, reducing risk for teams-fits goal.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "Data masking (C) in Data Safe transforms sensitive data into anonymized versions, minimizing exposure for test, dev, and analytics use." A protects, B assesses, D finds, E audits- only C reduces data per OCI's Data Safe features.
Oracle Cloud Infrastructure Data Safe Documentation, "Data Masking Overview".

質問 # 46
Triggering a PagerDuty notification as part of Monitoring is an example of what in the OCI Console?

• A. Rule
• B. Action
• C. Function
• D. Event

正解：B

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Classify a PagerDuty notification in OCI Monitoring.
* Understand OCI Monitoring: Involves events, rules, and actions for notifications.
* Evaluate Options:
* A: Action-executes a response (e.g., notify PagerDuty) when triggered-correct.
* B: Rule-defines conditions for triggering actions-precedes the action.
* C: Function-serverless code, not directly tied to notifications.
* D: Event-state change triggering a rule, not the notification itself.
* Reasoning: The notification is the action taken after an event/rule-fits A.
* Conclusion: A is correct.
OCI documentation states: "Actions in the Monitoring service execute responses, such as sending notifications to PagerDuty, when a rule's condition is met based on an event." Rules (B) set conditions, Functions (C) are unrelated, and Events (D) are triggers-only Action (A) describes the notification step.
Oracle Cloud Infrastructure Monitoring Documentation, "Actions Overview".

質問 # 47
Which OCI service provides a scalable environment for developers and data scientists to run Apache Spark applications at scale?

• A. Data Science
• B. Anomaly Detection
• C. Data Labeling
• D. Data Flow

正解：D

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify the OCI service for scalable Spark applications.
* Evaluate Options:
* A: Data Science-ML platform, not Spark-focused.
* B: Anomaly Detection-Specific ML service, not general Spark.
* C: Data Labeling-Annotation tool, not Spark-related.
* D: Data Flow-Managed Spark service for big data.
* Reasoning: Data Flow is OCI's Spark execution engine.
* Conclusion: D is correct.
OCI Data Flow "provides a fully managed environment to run Apache Spark applications at scale, ideal for data processing and ML tasks." Data Science (A) supports Spark in notebooks, but Data Flow (D) is the dedicated, scalable solution-B and C are unrelated.
Oracle Cloud Infrastructure Data Flow Documentation, "Overview".

質問 # 48
You want to use ADSTuner to tune the hyperparameters of a supported model you recently trained. You have just started your search and want to reduce the computational cost as well as assess the quality of the model class that you are using. What is the most appropriate search space strategy to choose?

• A. Detailed
• B. Perfunctory
• C. ADSTuner doesn't need a search space to tune the hyperparameters
• D. Pass a dictionary that defines a search space

正解：B

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Select an ADSTuner strategy to minimize cost and assess model quality.
* Understand ADSTuner: Optimizes hyperparameters with configurable search spaces.
* Evaluate Options:
* A: Detailed-Exhaustive, high cost-incorrect.
* B: No search space-False; tuning requires a space.
* C: Perfunctory-Quick, low-cost assessment-correct.
* D: Dictionary-Defines space but not a strategy.
* Reasoning: Perfunctory balances cost and initial quality check.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "ADSTuner's perfunctory strategy (C) performs a quick, low-cost search to assess model quality, ideal for initial tuning." Detailed (A) is costly, B misstates requirements, and D is a method, not a strategy-only C fits the goal.
Oracle Cloud Infrastructure ADS SDK Documentation, "ADSTuner Search Strategies".

質問 # 49
How can you convert a fixed load balancer to a flexible load balancer?

• A. Using the Edit Listener option
• B. Use Update Shape workflows
• C. Delete the fixed load balancer and create a new one
• D. There is no way to convert the load balancer

正解：C

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Convert fixed to flexible load balancer in OCI.
* Understand Load Balancers: Fixed (e.g., 10 Mbps) vs. flexible (dynamic shapes).
* Evaluate Options:
* A: False-Conversion possible via recreation.
* B: Update Shape-For flexible only, not conversion.
* C: Delete and recreate-Standard method-correct.
* D: Edit Listener-Configures rules, not type.
* Reasoning: OCI requires new creation for type change.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "To change from a fixed to a flexible load balancer, delete the existing fixed load balancer and create a new flexible one (C)-direct conversion isn't supported." A is too absolute, B and D don't apply-only C matches OCI's process.
Oracle Cloud Infrastructure Load Balancing Documentation, "Changing Load Balancer Type".

質問 # 50
......

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