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実際的1z0-1110-25｜正確的な1z0-1110-25専門試験試験｜試験の準備方法Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional問題集

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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

プロジェクトとノートブックセッションの作成と管理：このパートでは、クラウドデータサイエンティストのスキルを評価し、OCIデータサイエンスにおけるプロジェクトとノートブックセッションの設定と管理に焦点を当てます。また、Conda環境の管理、認証情報のためのOCI Vaultの統合、ソースコード管理のためのGitベースのリポジトリの使用、そして効率的なコラボレーションと再現性をサポートするための開発環境の整理についても取り上げます。

トピック 2

関連するOCIサービスの利用：この最後のセクションでは、機械学習エンジニアがOCI統合サービスを活用してデータサイエンス能力を強化する能力を測定します。OCIデータフローを介したSparkアプリケーションの作成、OCIオープンデータサービスの活用、そしてデータ処理とモデル実行ワークフローを最適化するための他のツールの統合などが含まれます。

トピック 3

エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルの実装：このセクションでは、機械学習エンジニアの能力を評価し、OCIにおける機械学習ライフサイクルのエンドツーエンドのウォークスルーを実施します。様々なソースからのデータ取得、データ準備、可視化、プロファイリング、オープンソースライブラリを使用したモデル構築、Oracle AutoML、モデル評価、グローバルおよびローカルな説明による解釈可能性、そしてモデルカタログを使用したデプロイメントが含まれます。

トピック 4

MLOps プラクティスの適用：このドメインは、クラウドデータサイエンティストのスキルを対象とし、OCI エコシステムにおける MLOps の適用に焦点を当てています。OCI MLOps のアーキテクチャ、カスタムジョブの管理、デプロイ済みモデルの自動スケーリングの活用、モニタリング、ロギング、そしてパイプラインを使用した ML ワークフローの自動化を網羅し、スケーラブルで本番環境対応のデプロイメントを実現します。

トピック 5

OCI データサイエンス - 概要と構成：このセクションでは、機械学習エンジニアのスキルを評価し、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) データサイエンスの基礎概念を網羅します。プラットフォーム、そのアーキテクチャ、そして Accelerated Data Science (ADS) SDK が提供する機能の概要を扱います。また、OCI でデータサイエンス業務を開始するための、テナンシーとワークスペースの初期設定についても取り上げます。

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional 認定 1z0-1110-25 試験問題 (Q58-Q63):

質問 # 58
Which of the following analytical and statistical techniques do data scientists commonly use?

A. All of the above
B. Regression
C. Classification
D. Clustering

正解：A

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify common data science techniques.
* Define Techniques:
* Classification: Predicts categories (e.g., spam vs. not).
* Regression: Predicts continuous values (e.g., sales).
* Clustering: Groups data (e.g., customer segments).
* Evaluate Options:
* A, B, C: All are standard ML/statistical methods.
* D: Encompasses all-correct as they're widely used.
* Reasoning: These are foundational in data science workflows.
* Conclusion: D is correct.
OCI documentation lists "classification, regression, and clustering as core techniques in data science, supported by tools like ADS SDK and AutoML." All (D) are common per OCI's ML framework, not just subsets (A, B, C).
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Analytical Techniques".

質問 # 59
You are working as a data scientist for a healthcare company. They decided to analyze the data to find patterns in a large volume of electronic medical records. You are asked to build a PySpark solution to analyze these records in a JupyterLab notebook. What is the order of recommended steps to develop a PySpark application in OCI Data Science?

A. Launch a notebook session, configure core-site.xml, install a PySpark conda environment, develop your PySpark application, create a Data Flow application with the Accelerated Data Science (ADS) SDK
B. Configure core-site.xml, install a PySpark conda environment, create a Data Flow application with the Accelerated Data Science (ADS) SDK, develop your PySpark application, launch a notebook session
C. Install a Spark conda environment, configure core-site.xml, launch a notebook session, create a Data Flow application with the Accelerated Data Science (ADS) SDK, develop your PySpark application
D. Launch a notebook session, install a PySpark conda environment, configure core-site.xml, develop your PySpark application, create a Data Flow application with the Accelerated Data Science (ADS) SDK

正解：D

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Sequence steps for a PySpark app in OCI Data Science.
* Evaluate Steps:
* Launch notebook: First-provides the environment.
* Install PySpark conda: Second-sets up Spark libraries.
* Configure core-site.xml: Third-connects to data (e.g., Object Storage).
* Develop app: Fourth-writes the PySpark code.
* Data Flow: Fifth-optional scaling, post-development.
* Check Options: D (1, 2, 3, 4, 5) matches this logical flow.
* Reasoning: Notebook first, then setup, coding, and scaling.
* Conclusion: D is correct.
OCI documentation recommends: "1) Launch a notebook session, 2) install a PySpark conda environment, 3) configure core-site.xml for data access, 4) develop your PySpark application, and 5) optionally use Data Flow for scale." D follows this-others (A, B, C) misorder critical steps like launching the notebook.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "PySpark in Notebooks".

質問 # 60
You are given a task of writing a program that sorts document images by language. Which Oracle AI Service would you use?

A. Oracle Digital Assistant
B. OCI Language
C. OCI Vision
D. OCI Speech

正解：B

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Select an OCI AI service to sort images by language.
* Evaluate Options:
* A: Digital Assistant-Chatbots, not image/language processing.
* B: Vision-Image analysis (e.g., object detection), not language sorting.
* C: Speech-Audio-to-text, not image-based.
* D: Language-Text analysis (e.g., language detection) after OCR-correct.
* Reasoning: Images need OCR (Vision) then language detection (Language)-D fits the sorting task.
* Conclusion: D is correct.
OCI Language "detects and classifies languages in text," often paired with OCI Vision's OCR to process document images. Vision (B) extracts text, but Language (D) sorts by language-Digital Assistant (A) and Speech (C) don't apply. Documentation supports this workflow.
Oracle Cloud Infrastructure Language Documentation, "Language Detection".

質問 # 61
You have built a machine model to predict whether a bank customer is going to default on a loan. You want to use Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) to understand a specific prediction. What is the key idea behind LIME?

A. Local explanation techniques are model-agnostic, while global explanation techniques are not
B. Global and local behaviours of machine learning models are similar
C. Model-agnostic techniques are more interpretable than techniques that are dependent on the types of models
D. Global behaviour of a machine learning model may be complex, while the local behaviour may be approximated with a simpler surrogate model

正解：D

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Define LIME's core concept.
* Understand LIME: Explains individual predictions with local surrogate models.
* Evaluate Options:
* A: Complex global, simple local-Correct LIME principle.
* B: Agnosticism-True but not the key idea.
* C: Global/local similarity-False.
* D: Local vs. global agnosticism-Incorrect distinction.
* Reasoning: A captures LIME's local approximation focus.
* Conclusion: A is correct.
OCI documentation notes: "LIME (A) explains predictions by approximating complex global models with simpler local surrogate models around specific instances." B, C, and D misalign-only A reflects LIME's foundational idea per OCI's interpretability tools.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Model Interpretability - LIME".

質問 # 62
You are creating an Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science job that will run on a recurring basis in a production environment. This job will pick up sensitive data from an Object Storage Bucket, train a model, and save it to the model catalog. How would you design the authentication mechanism for the job?

A. Use the resource principal of the job run as the signer in the job code, ensuring there is a dynamic group for this job run with appropriate access to Object Storage and the model catalog
B. Store your personal OCI config file and keys in the Vault, and access the Vault through the job run resource principal
C. Package your personal OCI config file and keys in the job artifact
D. Create a pre-authenticated request (PAR) for the Object Storage bucket and use that in the job code

正解：A

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Securely authenticate a recurring OCI Job.
* Evaluate Options:
* A: PAR-Limited duration, insecure for recurring jobs.
* B: Resource principal-Secure, managed auth for Jobs-correct.
* C: Personal config-Unscalable, security risk.
* D: Vault with personal keys-Complex, still uses user creds.
* Reasoning: B uses OCI's native, secure resource principal mechanism.
* Conclusion: B is correct.
OCI documentation states: "For Jobs accessing sensitive data, use resource principals with a dynamic group (e.
g., resource.type = 'datasciencejobrun') and policies granting access to Object Storage and Model Catalog- secure and scalable." A is temporary, C and D risk credential exposure-B is best practice.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Job Authentication".

質問 # 63
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