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1z0-1110-25受験記 & 1z0-1110-25最新関連参考書
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IT業種で仕事している皆さんが現在最も受験したい認定試験はOracleの認定試験のようですね。広く認証されている認証試験として、Oracleの試験はますます人気があるようになっています。その中で、1z0-1110-25認定試験が最も重要な一つです。この試験の認定資格はあなたが高い技能を身につけていることも証明できます。しかし、試験の大切さと同じ、この試験も非常に難しいです。試験に合格するのは少し大変ですが、心配しないでくださいよ。CertJukenは1z0-1110-25認定試験に合格することを助けてあげますから。
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
- 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。
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：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 3
- 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 4
- 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 5
- 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。
Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional の試験認定 - 1z0-1110-25 資格の王道
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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional 認定 1z0-1110-25 試験問題 (Q14-Q19):
質問 # 14
You are running a pipeline in the OCI Data Science service and want to override some of the pipeline's default settings. Which of the following statements about overriding pipeline defaults is true?
- A. Pipeline defaults can be overridden before starting the pipeline execution.
- B. Pipeline defaults can be overridden only during pipeline creation.
- C. Pipeline defaults cannot be overridden once the pipeline has been created.
- D. Pipeline defaults can be overridden only by the Administrator.
正解：A
解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Understand OCI Data Science Pipelines: Pipelines automate ML workflows with configurable steps.
* Check Override Mechanism: Defaults (e.g., compute shape, storage) can be modified before execution via the OCI Console, SDK, or CLI.
* Evaluate Options:
* A: False-Overrides can occur post-creation, before running.
* B: False-Any authorized user, not just admins, can override defaults.
* C: True-Settings can be adjusted before execution starts.
* D: False-Defaults can be changed post-creation, pre-execution.
* Conclusion: C is correct as it reflects the flexibility of pipeline configuration.
OCI Data Science Pipelines allow users to override default settings (e.g., compute resources, environment variables) before execution, as noted in the official documentation. This can be done via the UI or programmatically, offering flexibility beyond creation time (A) and without admin-only restrictions (B).
(Reference: Oracle Cloud Infrastructure Data Science Pipelines Documentation, "Configuring Pipelines").
質問 # 15
Which statement about Oracle Cloud Infrastructure Multi-Factor Authentication (MFA) is NOT valid?
- A. An administrator can disable MFA for another user
- B. Users cannot disable MFA for themselves
- C. A user can register only one device to use for MFA
- D. Users must install a supported authenticator app on the mobile device they intend to register for MFA
正解：C
解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify the invalid MFA statement.
* Evaluate Options:
* A: True-Users can't disable MFA; admin-controlled.
* B: False-Multiple devices can be registered-invalid.
* C: True-Authenticator app is required.
* D: True-Admins can disable MFA.
* Reasoning: B contradicts OCI's multi-device support.
* Conclusion: B is incorrect.
OCI documentation states: "Users can register multiple devices for MFA (B is false), must use an authenticator app (C), and cannot disable MFA themselves (A)-admins can (D)." Only B is not valid per OCI's IAM MFA policy.
Oracle Cloud Infrastructure IAM Documentation, "Multi-Factor Authentication".
質問 # 16
Which Security Zone policy is NOT valid?
- A. A boot volume can be moved from a security zone to a standard compartment
- B. A compute instance cannot be moved from a security zone to a standard compartment
- C. Resources in a security zone must be automatically backed up regularly
- D. Resources in a security zone should not be accessible from the public internet
正解：A
解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Spot the invalid Security Zone policy.
* Understand Security Zones: Enforce strict security-resources can't leave easily.
* Evaluate Options:
* A: Boot volume move-Not allowed; violates zone rules-invalid.
* B: Compute no-move-True, enforces security.
* C: No public access-True, standard policy.
* D: Auto-backup-True, required for compliance.
* Reasoning: A contradicts Security Zone immutability.
* Conclusion: A is incorrect.
OCI documentation states: "Resources like boot volumes (A) cannot be moved from a Security Zone to a standard compartment-B, C, and D are enforced policies." A violates OCI's Security Zone restrictions- only A is not valid.
Oracle Cloud Infrastructure Security Zones Documentation, "Policy Restrictions".
質問 # 17
Which function's objective is to represent the difference between the predictive value and the target value?
- A. Update function
- B. Fit function
- C. Cost function
- D. Optimizer function
正解：C
解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify the function that measures the difference between predicted and actual values in machine learning.
* Understand ML Functions:
* Optimizer function: Adjusts model parameters to minimize error (e.g., gradient descent)-it uses the cost, not defines it.
* Fit function: Trains the model by fitting it to data-process-oriented, not a measure.
* Update function: Typically updates weights during training-not a standard term for error measurement.
* Cost function: Quantifies prediction error (e.g., MSE, cross-entropy)-directly represents the difference.
* Evaluate Options:
* A: Optimizer minimizes the cost, not the cost itself-incorrect.
* B: Fit executes training, not error definition-incorrect.
* C: Update is vague and not a standard ML term for this-incorrect.
* D: Cost function (e.g., loss) measures prediction vs. target-correct.
* Reasoning: The cost function (or loss function) is the mathematical representation of error, guiding optimization.
* Conclusion: D is the correct answer.
In OCI Data Science, the documentation explains: "The cost function (or loss function) measures the difference between the model's predicted values and the actual target values, such as mean squared error for regression or cross-entropy for classification." Optimizers (A) use this to adjust weights, fit (B) is a training step, and update (C) isn't a defined function here-only the cost function (D) fits the description. This aligns with standard ML terminology and OCI's AutoML processes.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Machine Learning Concepts - Cost Functions".
質問 # 18
You realize that your model deployment is about to reach its utilization limit. What would you do to avoid the issue before requests start to fail? Pick THREE.
- A. Update the deployment to add more instances
- B. Update the deployment to use fewer instances
- C. Update the deployment to use a larger virtual machine (more CPUs/memory)
- D. Delete the deployment
- E. Reduce the load balancer bandwidth limit so that fewer requests come in
正解：A、C、E
解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Prevent deployment failure due to high utilization.
* Evaluate Options:
* A: More instances-Scales capacity-correct.
* B: Delete-Stops service, not a solution.
* C: Fewer instances-Worsens utilization.
* D: Larger VM-Increases resource capacity-correct.
* E: Reduce bandwidth-Limits load-correct.
* Reasoning: A and D boost capacity, E controls demand-proactive fixes.
* Conclusion: A, D, E are correct.
OCI documentation advises: "To handle high utilization, increase instances (A), use a larger compute shape (D), or adjust load balancer bandwidth (E) to manage request volume." B stops service, C reduces capacity- only A, D, E prevent failure per OCI's scaling options.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Model Deployment Scaling".
質問 # 19
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