【更新された質問】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

あなたが提供するサービスや製品の説明は、Azure Machine Learning (AML) および機械学習（ML）の各側面をカバーしています。以下に、それぞれのセクションに対する具体的なアクションステップやヒントを提供します。

データ サイエンスと機械学習の基礎知識の確認

1. データの理解と前処理: データを収集、クリーニング、トランスフォーメーションする方法を学びます。
2. モデル選択と特性エンジニアリング: 問題に最も適した機械学習アルゴリズムを選択し、特徴量を最適化する方法を学びます。
3. モデルトレーニングと検証: モデルを訓練し、交差検証を使用してその性能を評価します。
4. ハイパーパラメータのチューニング: グリッドサーチやランダムな探索などの手法を使用してモデルのパフォーマンスを最適化します。

Azure Machine Learning の使用

1. ワークベントの作成: AML ワークベントを作成し、必要なコンピューティングリソースを設定します。
2. データのアップロード: トレーニングに使用するデータを AML ワークベントにアップロードします。
3. 自動化とパイプラインの構築: データの前処理、モデルのトレーニング、スコアリングなどのプロセスを自動化するためのパイプラインを作成します。
4. モデルのバッチおよびオンラインデプロイ: モデルをバッチ処理に使用できるエンドポイントや、リアルタイムでアクセス可能なAPIとしてデプロイします。

MLOpsの実施

1. 監視とログの記録: AML の実験とエンドポイントのパフォーマンスを監視し、ログを記録します。
2. モデルの再トレーニング: 新しいデータが利用可能になった場合にモデルを再トレーニングし、改善されたパフォーマンスを実現します。
3. CI/CDの統合: Azure DevOps や GitHub Actions といったツールを使用して、モデルのトレーニングプロセスを自動化します。

デモや模擬試験の実施

1. DP-100 模擬試験: DP-100 の模擬試験を使用して、自分の知識とスキルを測定し、弱点を特定します。
2. 学習セッションのカスタマイズ: 特定のトピックに焦点を当てたり、実際のテスト体験をシミュレートするなど、学習セッションを自分に合わせます。

これらのステップを通じて、Azure Machine Learning とデータ サイエンスの専門知識を身につけ、MLOpsのベストプラクティスを実践することができます。また、DP-100 模擬試験を利用して、準備を行った後の実際の考核に誇りを持って挑むことも重要です。