考试介绍
历史 Azure 数据科学考试，考核机器学习工作区、实验、模型训练、部署与维护。
官网标注该考试或相关认证已退役；此处保留历史考试信息。
- 考试代码
- DP-100
- 官方考试／认证名称
- Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
- 考试形式
- 监考考试，可能包含交互题
- 历史官方考试语言
- 英文、日文、简体中文、韩文、德文、繁体中文、法文、西班牙文、葡萄牙文（巴西）、意大利文
官方考试语言与下方练习题文件的语言分别列出；实际考试版本及可选语种以官方预约页面为准。
官方来源：官方资料
信息核对日期：2026-10-20
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题库共 527 题
题目按题库原始顺序展示。展开查看答案和解析。
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第 16 题
Question#16Topic1
此问题包含在许多描述相同设置的问题中。然而，每个问题都有不同的结果。确定建议是否满足要求。
您正在创建机器学习模型。您的数据集包含含有空值和缺失值的行。
您计划利用 Azure 机器学习工作室中的清理缺失数据模块来检测并修复数据集中的空值和缺失值。
建议：您使用“删除整行”选项。
是否满足要求？
A.是的
B.不
查看答案与解析
答案
A
解析
删除整行：完全删除数据集中具有一个或多个缺失值的任何行。如果缺失值可以被视为随机缺失，这非常有用。
参考：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean缺失数据
第 17 题
Question#17Topic1
您需要考虑下划线部分以确定其是否准确。
要将分类特征转换为二元指标，您应该使用清理缺失数据模块。
选择“无调整”如果下划线部分准确的话，则为必填项。如果带下划线的部分不准确，请选择准确的选项。
A.无需调整。
B.转换为指标值
C.应用 SQL 转换
D.组分类值
查看答案与解析
答案
B
解析
使用 Azure 机器学习工作室中的转换为指标值模块。该模块的目的是将包含分类值的列转换为一系列二进制指示符列，这些列可以更轻松地用作机器学习模型中的特征。
参考：
https://docs。 microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/convert-to-indicator-values
第 18 题
Question#18Topic1
您需要考虑下划线部分以确定其是否准确。
要提高数据集中低发生率病例的数量，您应该使用 SMOTE 模块。
选择“无调整”如果下划线部分准确的话，则为必填项。如果带下划线的部分不准确，请选择准确的选项。
A.无需调整。
B.删除重复行
C.加入数据
D.编辑元数据
查看答案与解析
答案
A
解析
使用 Azure 机器学习工作室中的 SMOTE 模块来增加用于机器学习的数据集中代表性不足的案例数量。与简单地复制现有案例相比，SMOTE 是增加罕见案例数量的更好方法。
参考：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-模块参考/smote
第 19 题
Question#19Topic1
HOTSPOT
您需要考虑下划线部分以确定其是否准确。
热点区域：
查看答案与解析
答案
B
解析
箱线图算法可用于显示异常值。
参考：
https://medium.com/analytics-vidhya/what-is-an-outliers-how-to-detect并删除它们对异常值敏感的算法-2d501993d59
第 20 题
Question#20Topic1
您计划举办实践培训，让学习者熟悉使用 Python 创建数据可视化。学习者设备能够连接到互联网。
学习者设备当前未配置用于 Python 开发。此外，由于缺乏管理员权限，学习者无法在其设备上安装软件。此外，他们无法访问 Azure 订阅。
学习者必须能够执行基于 Python 的数据可视化代码。
您应该采取以下哪些操作？
A.您应该考虑配置 Azure 容器实例的使用。
B.您应该考虑配置 Azure BatchAI 的使用。
C.您应该考虑配置 Azure Notebooks 的使用。
D.您应该考虑配置 Azure Kubernetes 服务的使用。
查看答案与解析
答案
C
解析
参考：
https://notebooks.azure.com/
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