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便利な1z0-1110-25模擬試験最新版一回合格-信頼的な1z0-1110-25最新試験情報

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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

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 2

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 3

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。

トピック 4

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 5

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。

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional 認定 1z0-1110-25 試験問題 (Q27-Q32):

質問 # 27
What do you use the score.py file for?

A. Define the scaling strategy
B. Execute the inference logic code
C. Define the required conda environment
D. Configure the deployment infrastructure

正解：B

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Determine the purpose of score.py in OCI Data Science model deployment.
* Understand Model Deployment: When deploying a model in OCI, artifacts include score.py, runtime.
yaml, etc.
* Evaluate Options:
* A: Infrastructure configuration (e.g., compute shape) is handled by deployment settings, not score.
py.
* B: score.py contains the inference logic (e.g., load_model(), predict())-correct.
* C: Conda environment is defined in runtime.yaml or a requirements file-not score.py.
* D: Scaling (e.g., instance count) is set in deployment configuration-not score.py.
* Reasoning: score.py is the script executed by the deployment endpoint to load the model and make predictions.
* Conclusion: B is the correct purpose.
The OCI Data Science documentation states: "The score.py file is a required artifact for model deployment, containing the inference logic-functions like load_model() to load the model and predict() to generate predictions from input data." Infrastructure (A) and scaling (D) are managed via the OCI Console or SDK, while the environment (C) is specified in runtime.yaml. B is the precise role of score.py in OCI's deployment workflow.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Model Deployment - score.py".

質問 # 28
During a job run, you receive an error message that no space is left on your disk device. To solve the problem, you must increase the size of the job storage. What would be the most efficient way to do this with Data Science Jobs?

A. Your code using too much disk space. Refactor the code to identify the problem
B. Create a new job with increased storage size and then run the job
C. On the job run, set the environment variable that helps increase the size of the storage
D. Edit the job, change the size of the storage of your job, and start a new job run

正解：B

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Efficiently increase storage for an OCI Job.
* Understand Jobs: Storage (block volume) is set at job creation, not dynamically adjustable.
* Evaluate Options:
* A: False-Jobs can't edit storage post-creation; it's fixed.
* B: False-No environment variable adjusts storage size.
* C: True-Create a new job with larger storage (e.g., 200 GB) and run it.
* D: False-Refactoring code is inefficient compared to increasing storage.
* Reasoning: C is the standard OCI process for adjusting resources.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "Storage size for a Data Science Job is specified during job creation (e.g., block volume size). To increase it, create a new job with a larger storage configuration and initiate a new run." Editing (A) isn't supported, variables (B) don't apply, and refactoring (D) avoids the issue-only C is efficient.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Jobs - Storage Configuration".

質問 # 29
You are a computer vision engineer building an image recognition model. You decide to use Oracle Data Labeling to annotate your image data. Which of the following THREE are possible ways to annotate an image in Data Labeling?

A. Adding multiple labels to an image
B. Adding labels to an image by drawing a bounding box to an image is not supported by Data Labeling
C. Adding labels to an image using object detection, by drawing bounding boxes to an image
D. Adding a single label to an image
E. Adding labels to an image using semantic segmentation, by drawing multiple bounding boxes to an image

正解：A、C、D

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify three annotation methods in OCI Data Labeling for images.
* Understand Data Labeling: Supports image annotations for ML.
* Evaluate Options:
* A: Semantic segmentation with boxes-Incorrect; segmentation is pixel-based, not boxes.
* B: Single label (classification)-Supported-correct.
* C: No bounding boxes-False; boxes are supported.
* D: Object detection with boxes-Supported-correct.
* E: Multiple labels (multi-label)-Supported-correct.
* Reasoning: B (classification), D (detection), E (multi-label) match OCI capabilities.
* Conclusion: B, D, E are correct.
OCI documentation states: "Data Labeling supports image annotations via single-label classification (B), object detection with bounding boxes (D), and multi-label classification (E)." A misdefines segmentation, C contradicts support-only B, D, E are valid per OCI's Data Labeling features.
Oracle Cloud Infrastructure Data Labeling Documentation, "Image Annotation Types".

質問 # 30
You are running a pipeline in the OCI Data Science service and want to override some of the pipeline's default settings. Which of the following statements about overriding pipeline defaults is true?

A. Pipeline defaults cannot be overridden once the pipeline has been created.
B. Pipeline defaults can be overridden only by the Administrator.
C. Pipeline defaults can be overridden only during pipeline creation.
D. Pipeline defaults can be overridden before starting the pipeline execution.

正解：D

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Understand OCI Data Science Pipelines: Pipelines automate ML workflows with configurable steps.
* Check Override Mechanism: Defaults (e.g., compute shape, storage) can be modified before execution via the OCI Console, SDK, or CLI.
* Evaluate Options:
* A: False-Overrides can occur post-creation, before running.
* B: False-Any authorized user, not just admins, can override defaults.
* C: True-Settings can be adjusted before execution starts.
* D: False-Defaults can be changed post-creation, pre-execution.
* Conclusion: C is correct as it reflects the flexibility of pipeline configuration.
OCI Data Science Pipelines allow users to override default settings (e.g., compute resources, environment variables) before execution, as noted in the official documentation. This can be done via the UI or programmatically, offering flexibility beyond creation time (A) and without admin-only restrictions (B).
(Reference: Oracle Cloud Infrastructure Data Science Pipelines Documentation, "Configuring Pipelines").

質問 # 31
Which of the following analytical and statistical techniques do data scientists commonly use?

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

正解：C

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 # 32
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