考試介紹
歷史 Azure 數據科學考試,考覈機器學習工作區、實驗、模型訓練、部署與維護。
官網標註該考試或相關認證已退役;此處保留歷史考試信息。
- 考試代碼
- DP-100
- 官方考試/認證名稱
- Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
- 考試形式
- 監考考試,可能包含交互題
- 歷史官方考試語言
- 英文、日文、簡體中文、韓文、德文、繁體中文、法文、西班牙文、葡萄牙文(巴西)、意大利文
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
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題庫共 527 題
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第 16 題
Question#16Topic1
此問題包含在許多描述相同設置的問題中。然而,每個問題都有不同的結果。確定建議是否滿足要求。
您正在創建機器學習模型。您的數據集包含含有空值和缺失值的行。
您計劃利用 Azure 機器學習工作室中的清理缺失數據模塊來檢測並修復數據集中的空值和缺失值。
建議:您使用“刪除整行”選項。
是否滿足要求?
A.是的
B.不
查看答案與解析
答案
A
解析
刪除整行:完全刪除數據集中具有一個或多個缺失值的任何行。如果缺失值可以被視爲隨機缺失,這非常有用。
參考:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean缺失數據
第 17 題
Question#17Topic1
您需要考慮下劃線部分以確定其是否準確。
要將分類特徵轉換爲二元指標,您應該使用清理缺失數據模塊。
選擇“無調整”如果下劃線部分準確的話,則爲必填項。如果帶下劃線的部分不準確,請選擇準確的選項。
A.無需調整。
B.轉換爲指標值
C.應用 SQL 轉換
D.組分類值
查看答案與解析
答案
B
解析
使用 Azure 機器學習工作室中的轉換爲指標值模塊。該模塊的目的是將包含分類值的列轉換爲一系列二進制指示符列,這些列可以更輕鬆地用作機器學習模型中的特徵。
參考:
https://docs。 microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/convert-to-indicator-values
第 18 題
Question#18Topic1
您需要考慮下劃線部分以確定其是否準確。
要提高數據集中低發生率病例的數量,您應該使用 SMOTE 模塊。
選擇“無調整”如果下劃線部分準確的話,則爲必填項。如果帶下劃線的部分不準確,請選擇準確的選項。
A.無需調整。
B.刪除重複行
C.加入數據
D.編輯元數據
查看答案與解析
答案
A
解析
使用 Azure 機器學習工作室中的 SMOTE 模塊來增加用於機器學習的數據集中代表性不足的案例數量。與簡單地複製現有案例相比,SMOTE 是增加罕見案例數量的更好方法。
參考:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-模塊參考/smote
第 19 題
Question#19Topic1
HOTSPOT
您需要考慮下劃線部分以確定其是否準確。
熱點區域:

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答案
B
解析
箱線圖算法可用於顯示異常值。
參考:
https://medium.com/analytics-vidhya/what-is-an-outliers-how-to-detect並刪除它們對異常值敏感的算法-2d501993d59
第 20 題
Question#20Topic1
您計劃舉辦實踐培訓,讓學習者熟悉使用 Python 創建數據可視化。學習者設備能夠連接到互聯網。
學習者設備當前未配置用於 Python 開發。此外,由於缺乏管理員權限,學習者無法在其設備上安裝軟件。此外,他們無法訪問 Azure 訂閱。
學習者必須能夠執行基於 Python 的數據可視化代碼。
您應該採取以下哪些操作?
A.您應該考慮配置 Azure 容器實例的使用。
B.您應該考慮配置 Azure BatchAI 的使用。
C.您應該考慮配置 Azure Notebooks 的使用。
D.您應該考慮配置 Azure Kubernetes 服務的使用。
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答案
C
解析
參考:
https://notebooks.azure.com/
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