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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional 1z0-1110-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q137-Q142):
137. Frage
You have an embarrassingly parallel or distributed batch job on a large amount of data that you consider running using Data Science Jobs. What would be the best approach to run the workload?
- A. Reconfigure the job run because Data Science Jobs does not support embarrassingly parallel workloads
- B. Create the job in Data Science Jobs and then start the number of simultaneous job runs required for your workload
- C. Create the job in Data Science Jobs and start a job run. When it is done, start a new job run until you achieve the number of runs required
- D. Create a new job for every job run that you have to run in parallel, because the Data Science Jobs service can have only one job run per job
Antwort: B
Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Optimize embarrassingly parallel workload in OCI Jobs.
* Evaluate Options:
* A: Sequential runs-Inefficient for parallel tasks.
* B: Simultaneous runs-Maximizes parallelism-correct.
* C: False-Jobs support parallelism.
* D: One job per run-Misstates capability, wasteful.
* Reasoning: B leverages OCI's parallel run support.
* Conclusion: B is correct.
OCI documentation states: "For embarrassingly parallel tasks, create one Job and launch multiple simultaneous Job Runs (B) to process data efficiently." A is slow, C is incorrect, and Dovercomplicates-B is the best approach.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Parallel Job Execution".
138. Frage
Why is data sampling useful for data scientists?
- A. It lets them analyze datasets in small batches to reduce their use of system resources.
- B. It enables them to use a representative subset of data to build accurate analytical models more quickly.
- C. It reduces the amount of data storage space that's required for data science applications.
Antwort: B
Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Determine the primary benefit of data sampling.
* Define Sampling: Selecting a subset of data to represent the whole-used in ML/statistics.
* Evaluate Options:
* A: Small batches reduce resources-True but not the main purpose.
* B: Reduces storage-Incidental, not the goal.
* C: Representative subset for faster, accurate models-Core purpose of sampling.
* Reasoning: Sampling speeds up analysis while maintaining accuracy (e.g., training on 10% of data).
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "Data sampling allows data scientists to use a representative subset of a large dataset to build accurate models more quickly, especially when processing full datasets is impractical." A focuses on resources (secondary), B on storage (not primary)-only C captures the analytical intent per OCI's AutoML sampling approach.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Data Sampling Techniques".
139. Frage
How are datasets exported in the OCI Data Labeling service?
- A. As a line-delimited JSON file
- B. As an XML file
- C. As a CSV file
- D. As a binary file
Antwort: A
Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Understand OCI Data Labeling Export: After annotation, datasets are exported for ML use.
* Check Supported Formats: OCI Data Labeling exports annotations in a structured, machine-readable format.
* Evaluate Options:
* A: Binary isn't a standard export format for annotations.
* B: XML isn't used; JSON is preferred for flexibility.
* C: Line-delimited JSON is the correct format, aligning with ML workflows.
* D: CSV is common but not the default for OCI Data Labeling.
* Conclusion: C matches the official export format.
OCI Data Labeling exports annotated datasets as line-delimited JSON files, which store each annotation as a separate JSON object per line, suitable for ML pipelines. This is explicitly stated in the documentation.
(Reference: Oracle Cloud Infrastructure Data Labeling Service Documentation, "Exporting Datasets").
140. Frage
Which of the following best describes the principal goal of data science?
- A. To mine and analyze large amounts of data in order to uncover information that can be used for operational improvements and business gains.
- B. To collect and prepare data for use as part of analytics applications.
- C. To collect and archive exhaustive datasets from various source systems for corporate record-keeping uses.
- D. Data science is focused on output of the analysis.
Antwort: A
Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Define data science's main goal.
* Evaluate Options:
* A: Archiving-Not the focus; too narrow.
* B: Analyze for insights/business value-Core purpose-correct.
* C: Prep for analytics-Means, not the end goal.
* D: Output-focused-Vague, incomplete.
* Reasoning: B captures the actionable insight generation central to data science.
* Conclusion: B is correct.
OCI documentation defines data science as "mining and analyzing large datasets to uncoveractionable insights for operational improvements and business value." A is storage-focused, C is preparatory, and D is unclear-only B reflects the principal goal per OCI's mission.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "What is Data Science?".
141. Frage
Which statement accurately describes an aspect of machine learning models?
- A. Model performance degrades over time due to changes in data.
- B. A high-quality model will not need to be retrained as new information is received.
- C. Data models are more static and generally require fewer updates than software code.
- D. Static predictions become increasingly accurate over time.
Antwort: A
Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Find a true statement about ML models.
* Evaluate Options:
* A: True-Data drift (changes in data distribution) degrades performance over time.
* B: False-Static predictions don't improve without retraining.
* C: False-Models need updates as data changes, unlike static software.
* D: False-Even high-quality models require retraining with new data.
* Reasoning: A reflects the reality of data drift, a common ML challenge.
* Conclusion: A is correct.
OCI documentation notes: "Model performance can degrade over time due to data drift, where the underlying data distribution changes, necessitating monitoring and retraining." B, C, and D contradict this-static predictions don't improve (B), models aren't static (C), and retraining is needed (D). A is the accurate aspect.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Model Monitoring and Drift".
142. Frage
......
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