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Oracle 1z0-1110-25 問題集

1z0-1110-25

試験コード:1z0-1110-25

試験名称:Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional

最近更新時間:2026-06-30

問題と解答:全160問

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価格: ¥6599 

無料問題集1z0-1110-25 資格取得

質問 1:
Which of the following TWO non-open source JupyterLab extensions has Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science developed and added to the notebook session experience?
A. Table of Contents
B. Environment Explorer
C. Notebook Examples
D. Command Palette
E. Terminal
正解:B,C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
While working with Git on Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science, you notice that two of the operations are taking more time than the others due to your slow internet speed. Which TWO operations would experience the delay?
A. Making a commit that is taking a snapshot of the local repository for the next push
B. Moving the changes into staging area for the next commit
C. Pushing changes to a remote repository
D. Updating the local repo to match the content from a remote repository
E. Converting an existing local project folder to a Git repository
正解:C,D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
How can you convert a fixed load balancer to a flexible load balancer?
A. Using the Edit Listener option
B. Delete the fixed load balancer and create a new one
C. There is no way to convert the load balancer
D. Use Update Shape workflows
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
Which OCI service enables you to build, train, and deploy machine learning models in the cloud?
A. Oracle Cloud Infrastructure Data Integration
B. Oracle Cloud Infrastructure Data Science
C. Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog
D. Oracle Cloud Infrastructure Data Flow
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
You're going to create an Oracle Cloud Infrastructure Anomaly Detection model for multivariate data. Where do you need to store the training data?
A. Autonomous Data Warehouse
B. Your local machine
C. Object Storage Bucket
D. MySQL database
正解:C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
The feature type TechJob has the following registered validators:
* TechJob.validator.register(name='is_tech_job', handler=is_tech_job_default_handler)
* TechJob.validator.register(name='is_tech_job', handler=is_tech_job_open_handler, condition= ('job_family',))
* TechJob.validator.register(name='is_tech_job', handler=is_tech_job_closed_handler, condition= ('job_family': 'IT'))When you run is_tech_job(job_family='Engineering'), what does the feature type validator system do?
A. Execute the is_tech_job_open_handler handler
B. Execute the is_tech_job_closed_handler handler
C. Throw an error because the system cannot determine which handler to run
D. Execute the is_tech_job_default_handler handler
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7:
As a data scientist, you are tasked with creating a model training job that is expected to take different hyperparameter values on every run. What is the most efficient way to set those parameters with Oracle Data Science Jobs?
A. Create your code to expect different parameters either as environment variables or as command-line arguments, which are set on every job run with different values
B. Create a new job by setting the required parameters in your code, and create a new job for every code change
C. Create a new job every time you need to run your code and pass the parameters as environment variables
D. Create your code to expect different parameters as command-line arguments, and create a new job every time you run the code
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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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
  • Implement End-to-End Machine Learning Lifecycle: This section evaluates the abilities of Machine Learning Engineers and includes an end-to-end walkthrough of the ML lifecycle within OCI. It involves data acquisition from various sources, data preparation, visualization, profiling, model building with open-source libraries, Oracle AutoML, model evaluation, interpretability with global and local explanations, and deployment using the model catalog.
トピック 2
  • Apply MLOps Practices: This domain targets the skills of Cloud Data Scientists and focuses on applying MLOps within the OCI ecosystem. It covers the architecture of OCI MLOps, managing custom jobs, leveraging autoscaling for deployed models, monitoring, logging, and automating ML workflows using pipelines to ensure scalable and production-ready deployments.
トピック 3
  • Use Related OCI Services: This final section measures the competence of Machine Learning Engineers in utilizing OCI-integrated services to enhance data science capabilities. It includes creating Spark applications through OCI Data Flow, utilizing the OCI Open Data Service, and integrating other tools to optimize data handling and model execution workflows.
トピック 4
  • Create and Manage Projects and Notebook Sessions: This part assesses the skills of Cloud Data Scientists and focuses on setting up and managing projects and notebook sessions within OCI Data Science. It also covers managing Conda environments, integrating OCI Vault for credentials, using Git-based repositories for source code control, and organizing your development environment to support streamlined collaboration and reproducibility.
トピック 5
  • OCI Data Science - Introduction & Configuration: This section of the exam measures the skills of Machine Learning Engineers and covers foundational concepts of Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science. It includes an overview of the platform, its architecture, and the capabilities offered by the Accelerated Data Science (ADS) SDK. It also addresses the initial configuration of tenancy and workspace setup to begin data science operations in OCI.

参照:https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-2024-data-science-professional/pexam_1Z0-1110-25

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1z0-1110-25 関連試験
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1Z0-1072-24-JPN - Oracle Cloud Infrastructure 2024 Architect Associate (1z0-1072-24日本語版)
連絡方法  
 [email protected] サポート

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