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Wer die echte Prüfungsatmosphäre bereits kennt, geht spürbar ruhiger in die Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfung. Der Test Engine von ExamFragen simuliert den Ablauf der Databricks Certified Machine Learning Associate Prüfung und lässt Sie die 76 Übungsfragen unter realistischen Bedingungen trainieren.
Databricks Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfungsübersicht:
| Zertifizierungsanbieter: | Databricks |
|---|---|
| Prüfungsname: | Databricks Certified Machine Learning Associate-Prüfung |
| Prüfungsnummer: | Databricks-Machine-Learning-Associate |
| Prüfungsdauer: | 90 Minuten |
| Verfügbare Sprachen: | Japanisch, Koreanisch, Brasilianisches Portugiesisch, Englisch |
| Gültigkeitsdauer des Zertifikats: | 2 Jahre |
| Verwandte Zertifizierungen: | Databricks Certified Machine Learning Professional Databricks Certified Data Engineer Associate |
| Anzahl der Fragen: | 45-48 |
| Mindestpunktzahl: | 70% |
| Prüfungsgebühr: | 200 USD |
| Prüfungsformat: | Einfachauswahl, Mehrfachauswahl |
| Beispielfragen: |  |
| Prüfungsmethode: | Prüfung mit Online-Aufsicht oder in einem zugelassenen Prüfungszentrum. |
| Voraussetzungen: | Es gibt keine formalen Teilnahmevoraussetzungen. Databricks empfiehlt jedoch mindestens 6 Monate praktische Erfahrung im Umgang mit Databricks Machine Learning, Python, SQL, MLflow, AutoML, Feature Store sowie mit Arbeitsabläufen im Bereich des maschinellen Lernens. |
| Offizielle Syllabus-URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-associate |
Databricks Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Modellentwicklung | 31% | - Erstellung und Training von Modellen
|
| Modellbereitstellung | 12% | - Produktive Bereitstellung
|
| ML-Arbeitsabläufe | 19% | - Lebenszyklus des maschinellen Lernens
|
| Databricks Machine Learning | 38% | - Funktionsumfang von Databricks ML
|
Ihre Fragen zur Databricks Certified Machine Learning Associate Prüfung – unsere Antworten
Die Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfung ist die offizielle Zertifizierungsprüfung von Databricks für die Databricks Certified Machine Learning Associate Zertifizierung. Wer sie besteht, erwirbt die Zertifizierung „ML Data Scientist“. Sie ist der Stufe Associate zugeordnet. Zudem steht sie im Zusammenhang mit weiteren Zertifizierungen: Databricks Certified Machine Learning Professional, Databricks Certified Data Engineer Associate. Mit den 76 Übungsfragen von ExamFragen bereiten Sie sich gezielt auf alle Inhalte dieser Prüfung vor.
Die Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfung umfasst 45-48 Fragen, für die Sie 90 Minuten zur Verfügung haben. Pro Frage bleibt Ihnen damit nur ein begrenztes Zeitfenster – schwierige Aufgaben sollten Sie daher zunächst markieren und später erneut bearbeiten, statt zu lange an einer einzelnen Frage zu hängen. Trainieren Sie dieses Zeitmanagement vorab mit einem zeitlich begrenzten Übungstest der 76 Übungsfragen von ExamFragen, damit Sie am Prüfungstag nicht unter Druck geraten.
Zum Bestehen der Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfung benötigen Sie laut Databricks 70%. Die offizielle Prüfungsgebühr beträgt 200 USD – bei einer Wiederholungsprüfung fällt diese Summe erneut in voller Höhe an, weshalb sich eine gründliche Vorbereitung doppelt lohnt. Testen Sie Ihren Wissensstand deshalb vor der Anmeldung mit den 76 Übungsfragen von ExamFragen, um realistisch einzuschätzen, ob Sie die geforderte Leistung bereits abrufen können.
Für die Databricks Certified Machine Learning Associate Prüfung gilt: Es gibt keine formalen Teilnahmevoraussetzungen. Databricks empfiehlt jedoch mindestens 6 Monate praktische Erfahrung im Umgang mit Databricks Machine Learning, Python, SQL, MLflow, AutoML, Feature Store sowie mit Arbeitsabläufen im Bereich des maschinellen Lernens. Da Databricks die Anforderungen gelegentlich anpasst, bestätigen Sie die aktuellen Details bitte vor Ihrer Anmeldung auf der offiziellen Prüfungsseite von Databricks.
Ja. Auf ExamFragen steht Ihnen eine kostenlose PDF-Demo der Databricks Certified Machine Learning Associate Übungsfragen zur Verfügung, sodass Sie Qualität und Stil der Fragen vor dem Kauf in Ruhe prüfen können. Nach dem Kauf erhalten Sie 365 Tage lang kostenlose Updates; möchten Sie den Update-Service danach fortsetzen, gewähren wir Ihnen 50 % Rabatt auf die Verlängerung.
Sollten Sie die zugehörige Prüfung innerhalb von 60 Tagen nach dem Kauf nicht bestehen, können Sie eine vollständige Rückerstattung beantragen. Reichen Sie dazu innerhalb von zwei Tagen nach dem Prüfungstermin eine Kopie Ihrer Anmeldebestätigung (Enrollment Slip) sowie das offizielle Ergebnisprotokoll (Score Report) als PDF ein – Ihr Antrag wird anschließend innerhalb von 7 Tagen bearbeitet. Beachten Sie, dass die Erstattung nur für die entsprechende Prüfung gilt: Ein Nichtbestehen innerhalb der ersten drei Tage nach dem Kauf, reine Downloads ohne Prüfungsteilnahme, kostenlose Materialien und abgelaufene Bestellungen sind ausgeschlossen, und der Name des Prüfungsteilnehmers muss mit dem Käufernamen übereinstimmen. Alternativ zur Rückerstattung können Sie Ihr Produkt kostenlos gegen zwei gleichwertige Prüfungsunterlagen eintauschen und behalten dabei den Update-Service für Ihr ursprüngliches Produkt. Die Lieferung erfolgt sofort nach der Zahlung: Sie laden Ihre Unterlagen direkt herunter, zusätzlich erreicht Sie der Download-Link innerhalb einer Minute per E-Mail. Sollte nach zwei Stunden keine E-Mail eingegangen sein, wenden Sie sich bitte an unseren Kundenservice. Eine Begrenzung der Anzahl der Installationen gibt es nicht.
Die Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfung gliedert sich in 4 Themenschwerpunkte. Zu den zentralen Bereichen gehören:
- Databricks Machine Learning (38%)
- Modellbereitstellung (12%)
- ML-Arbeitsabläufe (19%)
Die vollständige Übersicht aller Themen und Gewichtungen finden Sie weiter oben auf dieser Seite im Abschnitt zur Prüfungsgliederung.
Databricks Certified Machine Learning Associate Databricks-Machine-Learning-Associate Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
A data scientist has created two linear regression models. The first model uses price as a label variable and the second model uses log(price) as a label variable. When evaluating the RMSE of each model by comparing the label predictions to the actual price values, the data scientist notices that the RMSE for the second model is much larger than the RMSE of the first model.
Which of the following possible explanations for this difference is invalid?
A. The data scientist failed to take the log of the predictions in the first model prior to computing the RMSE
B. The first model is much more accurate than the second model
C. The data scientist failed to exponentiate the predictions in the second model prior to computing the RMSE
D. The second model is much more accurate than the first model
E. The RMSE is an invalid evaluation metric for regression problems
Frage #2
A data scientist has defined a Pandas UDF function predict to parallelize the inference process for a single-node model:
They have written the following incomplete code block to use predict to score each record of Spark DataFrame spark_df:
Which of the following lines of code can be used to complete the code block to successfully complete the task?
A. predict(spark_df.columns)
B. mapInPandas(predict(spark_df.columns))
C. mapInPandas(predict)
D. predict(*spark_df.columns)
E. predict(Iterator(spark_df))
Frage #3
Which of the following tools can be used to distribute large-scale feature engineering without the use of a UDF or pandas Function API for machine learning pipelines?
A. Scikit-learn
B. pandas
C. Keras
D. Spark ML
E. PvTorch
Frage #4
A data scientist is wanting to explore summary statistics for Spark DataFrame spark_df. The data scientist wants to see the count, mean, standard deviation, minimum, maximum, and interquartile range (IQR) for each numerical feature.
Which of the following lines of code can the data scientist run to accomplish the task?
A. spark_df.toPandas()
B. spark_df.stats()
C. spark_df.describe().head()
D. spark_df.summary ()
E. spark_df.printSchema()
Frage #5
A machine learning engineer wants to parallelize the inference of group-specific models using the Pandas Function API. They have developed the apply_model function that will look up and load the correct model for each group, and they want to apply it to each group of DataFrame df.
They have written the following incomplete code block:
Which piece of code can be used to fill in the above blank to complete the task?
A. mapInPandas
B. predict
C. groupedApplyInPandas
D. applyInPandas
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: E | Frage #2 Antwort: C | Frage #3 Antwort: D | Frage #4 Antwort: D | Frage #5 Antwort: D |
Archenholz -
Es sind gute Schulungsunterlagen. Mit den Materialien von ExamFragen Databricks Databricks-Machine-Learning-Associate haben ich heute meine Prüfung Databricks-Machine-Learning-Associate bestanden. Vielen Dank.