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Databricks · DB-MLA

Databricks Certified Machine Learning Associate

DB-MLA 英文 PDF 練習題,共 74 題,按題庫順序提供題目、原腳本支持的選項、答案及已有解析。本方案僅適用於此考試,一次付費,不自動續費。

考試介紹

面向 ML 從業者,考覈 Databricks 中的數據處理、實驗、特徵、模型訓練與部署基礎。

考試代碼
DB-MLA
官方考試/認證名稱
Databricks Certified Machine Learning Associate
考試形式
監考選擇題;計分題量和可能附加的非計分題以官方大綱爲準
考試時長
90 分鐘
官方可選考試語言
英文、日文、葡萄牙文(巴西)、韓文

官方考試語言與下方練習題文件的語言分別列出;實際考試版本及可選語種以官方預約頁面爲準。

官方來源:官方資料
信息覈對日期:2026-10-20

支持的語言

  • 英文
  • 簡體中文
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前20 題免費試閱

題庫共 74 題

題目按題庫原始順序展示。展開查看答案和解析。

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第 16 題

Question#16Topic1

以下哪項描述了Spark DataFrames上的本機Spark DataFrames和Pandas API之間的關係?

  1. A.火花數據框架上的熊貓API是帶有其他元數據的Spark DataFrames的單節點版本
  2. B.Spark DataFrames上的Pandas API比Spark DataFrames更具性能
  3. C.火花數據框架上的熊貓API由火花數據框和其他元數據組成
  4. D.火花數據框架上的熊貓API是火花數據框的不太可變版本
  5. E.火花數據框架上的熊貓API與火花數據框無關
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答案

C

解析

第 17 題

Question#17Topic1

一位數據科學家已經寫了一本利用熊貓庫的數據清潔筆記本,但他們的同事建議他們將筆記本重新分配給用大數據進行擴展。

以下哪種方法可以花費最少的時間來花費最少的時間將筆記本限制在大數據上縮放?</p數據?

  1. A.他們可以重構筆記本以並行處理數據。
  2. B.他們可以重構筆記本以使用Pyspark DataFrame API。
  3. C.他們可以重構筆記本以使用Scala數據集API。
  4. D.他們可以重構筆記本以使用Spark SQL。
  5. E.他們可以重構筆記本以利用火花上的大熊貓API。
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答案

E

解析

第 18 題

Question#18Topic1

數據科學家定義了pandas udf函數預測,可以平行單個節點模型的推理過程:
Question illustration
他們已經編寫了以下不完整的代碼塊,用於使用預測來評分Spark DataFrame Spark_DF的每個記錄:
Question illustration
可以使用以下哪些代碼來完成代碼塊以成功完成任務?

  1. A.預測(*spark_df.columns)
  2. B.Mapinpandas(預測)
  3. C.預測(迭代器(spark_df))
  4. D.mapinpandas(預測(Spark_df.columns))
  5. E.預測(spark_df.columns)
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答案

A

解析

第 19 題

Question#19Topic1

哪些火花操作可用於將火花數據框架隨機拆分爲訓練數據框架和用於下游使用的測試數據框架?

  1. A.trainvalidationsplit
  2. B.dataFrame.Where
  3. C.交叉Validator
  4. D.trainvalidationsplitmodel
  5. E.dataFrame.randomsplit
查看答案與解析

答案

E

解析

第 20 題

Question#20Topic1

數據科學家正在將Spark ML用於探索機器學習項目的工程師功能。
他們決定使用以下代碼塊標準化其功能:
Question illustration
經過代碼審查,一位同事表示關注的是在將數據分爲培訓集和測試集之前被標準化的功能。
以下哪些更改可以進行數據科學家解決問題?

?

  1. A.利用MinMaxScaler對象根據全球最小值和最大值標準化訓練數據
  2. B.利用MinMaxScaler對象根據全局最小值和最大值標準化測試數據
  3. C.利用交叉驗證過程,而不是火車測試拆分過程來消除標準化數據的需求
  4. D.根據測試數據的摘要統計數據,利用管道API標準化培訓數據
  5. E.根據培訓數據的摘要統計數據,利用管道API標準化測試數據
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答案

E

解析

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