試験
70-774

Microsoft logo

  • 配信開始:
    2017 年 2 月 14 日
  • 言語:
    英語
  • 対象者:
    データ科学者
  • テクノロジ:
    Azure機械学習、ボットフレームワーク、認知サービス
  • 対応資格:
    MCP、MCSA、MCSE

Azure Machine Learningでクラウドデータサイエンスを実行する

次の試験で25-50%の割引を受け取る。

Microsoftを通じて登録する。


* 価格には、Microsoft Imagine Academy プログラム メンバー、マイクロソフト認定トレーナー、およびマイクロソフト パートナー ネットワーク プログラム メンバー向けのプロモーション内容や価格割引は反映されません。価格は予告なく変更されることがあります。価格には適用される税は含まれていません。試験の予約をする前に、試験提供者に正確な価格をご確認ください。

2017年5月1日より、既存のキャンセポリシーが次のポリシーに全て置き換わります、 ポリシー:登録した試験日より5営業日以内のキャンセルもしくは日程変更には料金がかかりますスケジュールされていたアポイントメント時より24時間以内に現れなかった、もしくはキャンセルしたか日程変更した場合、全額がかかります。

スキルの評価

この試験では、次の一覧に示す技術タスクを遂行する能力を評価します。マイクロソフト試験の variety of question types について、ビデオ チュートリアルを参照してください。

箇条書きテキストで記述されているトピックに関する質問が出題されますが、これらに限定されるものではないことに注意してください。

この試験で評価されるスキルの妥当性に関するフィードバックをご提供いただける方は、マイクロソフトまでコメントをお送りください。すべてのフィードバックは確認されており、認定資格プロセスの有効性および信頼性を依然として維持しながら、必要に応じて反映されます。マイクロソフトからは、皆様のフィードバックに直接返信されないことにご注意ください。マイクロソフト認定資格プログラムの品質確保のために、皆様からのご意見をお待ちしております。

試験に特定の質問がある場合は、提出してください exam challenge

マイクロソフト認定資格試験のフィードバック、その他の認定資格プログラム、登録、プロモーションや質問がある場合は連絡してください Regional Service Center

Azure 機械学習での解析のためのデータ準備と Azure 機械学習からのデータの準備
  • Azure Machine Learning 間でデータをインポートおよびエクスポートする
    • Azure Blob ストレージ間でデータをインポートおよびエクスポートする。Azure SQL データベース間でデータをインポートおよびエクスポートする。Hive クエリによるデータをインポートおよびエクスポートする。Web サイトからデータをインポートする。オンプレミス SQL からデータをインポートする
  • データの探索と要約
    • 単変量要約を作成しする。多変量要約を作成する。単変量分布を視覚化する。既存の Microsoft R または Python ノートブックを使用してカスタム要約とカスタム視覚化を行う。Zip アーカイブを使用して R または Python の外部パッケージをインポートする
  • Azure 機械学習のデータを整理する
    • フィルタを適用してデータセットを目的の行に限定する。欠落したデータを識別する。異常値を特定および解決する。データセットの列と行を削除する
  • 機能エンジニアリングを実行する
    • 複数のデータセットを行または列で単一のデータセットにマージする。複数のデータセットを行または列でマージして行で単一のデータセットに追加する。他の列の組み合わせである列を追加する。モデル推定のための機能を手動で選択して構成する。モデル推定のための機能を自動的に選択して構築する。主成分分析(PCA)によるデータの次元を縮小する。可変メタデータを管理する。計画分析に基づく標準化された変数を選択する
機械学習モデルを開発する
  • 適切なアルゴリズムまたは方法を選択する
    • 継続的なラベルデータを予測するための適切なアルゴリズムを選択する。監督されていないシナリオに対する適切なアルゴリズムを選択する。R 対 Python ノートブックをいつ選択するかを識別する。ラベルのないデータをグループ化するための適切なアルゴリズムを特定する。 適切なアンサンブルを選択する
  • 適切なモデルの初期化とトレーニング
    • 手動でハイパー パラメータを調整する。 ハイパー パラメータを自動的に調整する。 相互検証のためのルーチンの使用を含む、トレーニングデータセットとテストデータセットにデータを分割する。 スタッキング法を用いてアンサンブルを構築する
  • モデルの検証
    • モデルのスコアリングと評価を実行する。クラスタリングのための適切な評価指標を選択する。分類のための適切な評価指標を選択する。回帰のための適切な評価指標を選択する。評価モデルの使用による機械学習モデルを選択する。ベースモデルに対してアンサンブルメトリックを比較する
Azure 機械学習サービスの運用と管理
  • Azure 機械学習を使用したモデルのデプロイ
    • Azure 機械学習で開発されたモデルを公開する。Azure 機械学習パッケージを使用して外部で開発されたスコアリング機能を公開する。Web サービス パラメータを使用する。推奨モデルを作成し公開する。言語理解モデルを作成し公開する
  • Azureマシンの管理プロジェクトとワークスペースの学習
    • プロジェクトや実験を作成する。プロジェクトへアセットを追加する。新しいワークスペースを作成する。ユーザーのワークスペースへ招待する。異なるワークスペースを切り替える。中間データセットを参照する Jupyter ノートブックを作成する
  • Azure 機械学習モデルを使用する
    • 公開された機械学習ウェブサービスに接続する。バッチ実行サービスを使用してプログラムで機械学習モデルを使用する。要求応答サービスを使用してプログラムで機械額集モデルを使用する。Microsoft Excel を使用して公開された機械学習モデルと対話する。モデルを市場に公開する
  • 例示的な認知サービス API を消費する
    • ビジョン API を使用してイメージを処理する。言語 API を使用してテキストを処理する。ナレッジ API を使用して推奨を作成する
機械学習のための他のサービスの使用
  • Microsoft Cognitive Toolkit を使用してニューラル ネットワークを構築し、使用する
    • GPU アクセラレーションに N シリーズ VM を使用する。3 層フィード フォワード ニューラル ネットワークを構築およびトレーニングする。ニューラル ネットワークを実装するタイミングを決定する
  • 既存のリソースを使用して開発を合理化する
    • Cortana Intelligence Gallery のテンプレート実験をクローン化する。Cortana Intelligence クイックスタートを使用してリソースを導入する。データ サイエンス VM を使用して効率的な開発を行う
  • HDInsights を使用して大規模なデータ サイエンスを実行する
    • 適切な種類の HDI クラスタを展開し、Spark SQL を使用して探索的データ分析を実行し、Spark で HDI を使用して機械学習モデルを構築および使用し、MapReduce を使用して機械学習モデルを構築および使用し、Microsoft R Server を使用して機械学習モデルを構築する
  • Azure で SQL Server R Services を使用してデータベース分析を実行する
    • SQL Server 2016 Azure VM を展開する、R スクリプトの実行を許可する SQL Serverの設定、T-SQL ステートメント内の R スクリプトの実行

試験対策

オンライントレーニング
インストラクター指導のトレーニング
書籍

Exam Ref 70-774 Azure Machine Learningで雲データの科学を実行する
公開:2018 年 2 月 27 日

Microsoftから直接、このExam Refは、Microsoft 70-774 Azure Machine Learning認定試験でCloud Data Scienceを履修する公式の学習ガイドで、MCSAに必要な2つの試験のうちの2番目のものです。機械学習認定Exam Refブックは、Microsoftの認定試験で測定された重要なスキルと知識に焦点を当てた公式のMicrosoft認定資格です。Exam Refの書籍は、特定のMicrosoft認定試験で測定されたすべてのスキルをカバーしています。対象者は、実際の製品体験を持ち、認証の準備をしている IT プロフェッショナルまたは開発者です。

Microsoft Press Store で、この書籍を購入

Microsoftプレスの書籍および電子書籍は、書籍の発行日の90日以内に予約注文することができます。

受験対象者

この試験の受験者は、Azure クラウドサービスを使用してインテリジェントソリューションを構築および展開するデータ科学者またはアナリストであることが望まれます。受験者は、Azure データサービスと機械学習をよく理解しており、データセットのフィルタリングと変換、モデル推定、モデル評価などの一般的なデータ サイエンス プロセスに精通していることが望まれます。

この試験の受験者は知識や知能のために効果的な API を公開した経験が望まれます。

試験に関する追加情報

試験のための準備

試験のスケジュールを検討する際は、この試験準備ガイド全体を確認し、 Web サイト上のリソースをよく理解することをお勧めします。次の を参照して、 Microsoft Certification exam overview 登録、よくある問題形式の動画、その他の準備リソースをご参照下さい。試験方針や採点については、次を参照 Microsoft Certification exam policies and FAQs

注意

この準備ガイドは、Microsoft の判断に従っていつでも予告なく変更されることがあります。マイクロソフトの試験には、適応型テストの技術およびシミュレーション アイテムが含まれる場合があります。試験の提供形式は特定しません。試験の形式に関係なく、準備にはこの準備ガイドを使用してください。この試験の準備に役立つよう、Microsoft はこの製品に関する実地経験を積むこと、および指定されたトレーニング リソースを使用することをお勧めします。これらのトレーニング リソースは、「スキルの評価」 セクションの一覧に示されたトピックすべてに必ずしも対応しているわけではありません。