Evaluación Databricks Certified Machine Learning Associate
Evaluación objetiva supervisada mediante preguntas de opción múltiple, respuesta múltiple o basadas en escenarios, según lo especificado por el proveedor.
- Tipo
- Escrito
- Modalidad
- Online
- Duración
- 90 min
- Preguntas
- 48
Secciones del examen
Aprendizaje automático de Databricks
El alcance de Databricks Machine Learning incluye tanto la comprensión del tema como la elección de una respuesta efectiva cuando las condiciones u objetivos cambian. Los candidatos deben entender su relación con AutoML, la ingeniería de características, MLflow y ser capaces de explicar cómo se comprobaría un resultado en la práctica.
Notas sobre preguntas
En el contexto de Databricks Certified Machine Learning Associate, los objetivos de Databricks Machine Learning indican que el esquema del proveedor define el límite del sujeto, pero los elementos individuales pueden combinarlo con dominios vecinos. Lea las restricciones y los resultados deseados antes de seleccionar o realizar una acción.
Consejos de preparación
Cree un pequeño conjunto de prácticas para el aprendizaje automático de databricks: un flujo de trabajo normal, un caso deliberadamente roto y una comparación entre enfoques de la competencia. Registre qué evidencia confirma el resultado correcto. Termine relacionando el aprendizaje automático de Databricks con el énfasis de la credencial en AutoML.
Exploración de datos e ingeniería de características
Las preguntas o tareas en Exploración de Datos e Ingeniería de Características exploran más que la terminología: los candidatos necesitan reconocer los métodos, dependencias y condiciones de fallo apropiados. Los candidatos deben entender su relación con AutoML, la ingeniería de características, MLflow y ser capaces de explicar cómo se comprobaría un resultado en la práctica.
Notas sobre preguntas
En el contexto de Databricks Certified Machine Learning Associate, los objetivos de Exploración de Datos e Ingeniería de Características indican que los elementos de evaluación pueden probar el reconocimiento de un enfoque sólido, el diagnóstico de uno incorrecto o la finalización de un paso práctico. Trate la ponderación oficial por separado de cualquier énfasis no oficial del estudio.
Consejos de preparación
Cree un pequeño conjunto de prácticas para la exploración de datos y la ingeniería de características: un flujo de trabajo normal, un caso deliberadamente roto y una comparación entre enfoques de la competencia. Registre qué evidencia confirma el resultado correcto. Una autocomprobación final debería explicar por qué la exploración de datos y la ingeniería de características son importantes para el perfil del candidato para esta credencial.
Desarrollo de modelos
El alcance del desarrollo del modelo incluye tanto la comprensión del tema como la elección de una respuesta efectiva cuando las condiciones u objetivos cambian. Los candidatos deben entender su relación con AutoML, la ingeniería de características, MLflow y ser capaces de explicar cómo se comprobaría un resultado en la práctica.
Notas sobre preguntas
Un candidato que trabaje a través del desarrollo de modelos debe recordar que los elementos de evaluación pueden probar el reconocimiento de un enfoque sólido, el diagnóstico de uno incorrecto o la finalización de un paso práctico. Trate la ponderación oficial por separado de cualquier énfasis no oficial del estudio.
Consejos de preparación
Cree un modelo de una página de cómo el desarrollo del modelo se conecta con los dominios anteriores y siguientes. Usa las preguntas de escenario para ensayar las decisiones de los límites e identificar cuándo se necesita otro especialista o control. Una autocomprobación final debería explicar por qué el desarrollo de modelos es importante para el perfil del candidato para esta credencial.
Evaluación y selección de modelos
El dominio de Evaluación y Selección de Modelos se centra en los conceptos, acciones y juicios necesarios para usar esta parte de la disciplina de manera efectiva. Los candidatos deben entender su relación con AutoML, la ingeniería de características, MLflow y ser capaces de explicar cómo se comprobaría un resultado en la práctica.
Notas sobre preguntas
En la etapa de Evaluación y Selección de Modelos del esquema, espere que la Evaluación y Selección de Modelos aparezcan a través de elecciones, escenarios o tareas que requieran aplicación en lugar de un simple recuerdo. No se asume el recuento o el tiempo de preguntas específicos de la sección a menos que el proveedor publique uno.
Consejos de preparación
Utilice la terminología oficial como índice, luego adjunte cada término a una acción, ejemplo, contraejemplo y método de verificación. Revise las explicaciones débiles hasta que ya no dependan de la redacción memorizada. Utilice Databricks Certified Machine Learning Associate y el encabezado de Evaluación y Selección de Modelos como límite para decidir qué tan profundamente buscar el material adyacente.
Implementación de modelos
Las preguntas o tareas en el despliegue de modelos exploran más que la terminología: los candidatos deben reconocer los métodos apropiados, las dependencias y las condiciones de fallo. Los candidatos deben entender su relación con AutoML, la ingeniería de características, MLflow y ser capaces de explicar cómo se comprobaría un resultado en la práctica.
Notas sobre preguntas
Un candidato que trabaje a través de la implementación de modelos debe recordar que los elementos de evaluación pueden probar el reconocimiento de un enfoque sólido, el diagnóstico de uno incorrecto o la finalización de un paso práctico. Trate la ponderación oficial por separado de cualquier énfasis no oficial del estudio.
Consejos de preparación
Convierte cada objetivo principal en el despliegue del modelo en una pregunta de decisión. Explique la opción preferida, el riesgo en la alternativa más fuerte y la observación o artefacto que verificaría el éxito. Vuelva a visitar el ejercicio si la explicación no puede distinguir el despliegue del modelo de un área de plano vecina.