Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional

Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Identify which code block will trigger a shown webhook Describe the basic purpose and user interactions with Model Registry
トピック 2	Describe model serving deploys and endpoint for every stage Identify scenarios in which feature drift and or label drift are likely to occur
トピック 3	Identify a use case for HTTP webhooks and where the Webhook URL needs to come Identify advantages of using Job clusters over all-purpose clusters
トピック 4	Identify less performant data storage as a solution for other use cases Describe why complex business logic must be handled in streaming deployments
トピック 5	Identify that data can arrive out-of-order with structured streaming Identify how model serving uses one all-purpose cluster for a model deployment
トピック 6	Create, overwrite, merge, and read Feature Store tables in machine learning workflows View Delta table history and load a previous version of a Delta table
トピック 7	Describe concept drift and its impact on model efficacy Describe summary statistic monitoring as a simple solution for numeric feature drift
トピック 8	Describe the advantages of using the pyfunc MLflow flavor Manually log parameters, models, and evaluation metrics using MLflow
トピック 9	Identify the requirements for tracking nested runs Describe an MLflow flavor and the benefits of using MLflow flavors
トピック 10	Test whether the updated model performs better on the more recent data Identify when retraining and deploying an updated model is a probable solution to drift

参照：https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional

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