【基礎からわかる】DP-100: Microsoft Azure データ サイエンティスト アソシエイト模擬試験の準備

この説明は、Azure Data Science のデータ スクリプトの開発と管理、特に Azure Machine Learning を使用したシナリオにおけるプロセスを概課しています。以下に、各ステップをさらに拡張し、DP-100 の模擬試験に対応するための詳細なアプローチを示します。

データ スクリプトの開発と管理

1. ターを定義する:

   • ビジネス要件に基づいてデータ スクリプトの目的を明確にします。
   • 必要な入力データと予測される出力データを特定します。

2. トレーニング パイプラインを実装する:

   • Azure Machine Learning Studio (クラスティンガバリタ) または Azure ML SDK を使用してパイプラインを作成します。
   • データの前処理、特徴選択、モデルのトレーニング、ハイパーパラメータのチューニングなど、一連のデータ処理ステップを定義します。
   • 各ステップ間でデータを渡すために、Output ポートと Input ポートを適切に設定します。

3. パイプラインの実行とスケジュール設定:

   • パイプラインを手動で実行するか、定期的に自動的に実行するようにスケジューリングします。
   • パイプラインの実行状態と結果を監視するためのメカニズムを設定します。

4. パイプラインの実行を監視する:

   • Azure Machine Learning の Dashboard を使用して、パイプラインの実行状態を追跡し、問題が発生した場合にはアラートを受け取ることができます。

5. カスタム コンポーネントを作成する:

   • 特定のビジネスロジックや複雑なデータ処理に必要な場合、自分でカスタム コンポーネントを作成します。

6. コンポーネントベースのパイプラインを使用する:

   • Azure Machine Learning Studio には、事前構築されたコンポーネントを使用できる「機械学習とデータ分析」のテンプレートがあります。これらを利用して、複雑なパイプラインを効率的に構築することができます。

Azure Machine Learning でモデルを管理する

1. MLflow モデルの出力について説明する:

   • MLflow を使用して、トレーニングされたモデルをバージョニングし、再現性を保証します。
   • MLflow Tracking API を使用して、実験の追跡と結果の分析を行います。

2. モデルの登録とデプロイ:

   • Azure Machine Learning Studio でモデルを登録し、リソースにデプロイして実際のアプリケーションやサービスで利用する準備を行います。

DP-100 模擬試験への応用

DP-100 の模擬試験は、実際のデプロイメントとは異なる場合がありますが、以下のように各ステップを通じて、認定資格への準備を行います。

• 理論学習: DP-100 の範囲内で必要な理論と概念を学びます。
• 実践的な経験: Azure Machine Learning Studio や SDK を使用して、実際のデータ スクリプトやモデルを作成・管理しながらスキルを磨きます。
• モックアップとシミュレーション: 模擬試験での問題解決におい、実際の環境ではなく、マウスの単位で試してみます。
• テストと再試行: モデルのパフォーマンスを測定し、必要に応じてモデルを改善します。
• ドキュメントとレポート作成: 実験の記録と結果を文書化し、Azure Machine Learning Studio の Dashboard を使用して視覚的なレポートを作成します。

これらのステップを通じて、DP-100 の模擬試験に対応しつつ、Azure Machine Learning を使用したデータ スクリプトの開発と管理の実務的なスキルを身につけることができます。