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- DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)
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あなたのチームは、データエンジニアリングおよびデータサイエンスの開発環境を構築しています。
環境は次の要件をサポートする必要があります。
* PythonおよびScalaをサポート
*データストレージ、移動、および処理サービスを自動データパイプラインに構成
*データエンジニアリングとデータサイエンスの両方のオーケストレーションに同じツールを使用する必要があります
*ワークロードの分離とインタラクティブなワークロードをサポート
*マシンのクラスター全体のスケーリングを有効にする
環境を作成する必要があります。
あなたは何をするべきか？
環境は次の要件をサポートする必要があります。
* PythonおよびScalaをサポート
*データストレージ、移動、および処理サービスを自動データパイプラインに構成
*データエンジニアリングとデータサイエンスの両方のオーケストレーションに同じツールを使用する必要があります
*ワークロードの分離とインタラクティブなワークロードをサポート
*マシンのクラスター全体のスケーリングを有効にする
環境を作成する必要があります。
あなたは何をするべきか？
正解：B
In Azure Databricks, we can create two different types of clusters.
Standard, these are the default clusters and can be used with Python, R, Scala and SQL High-concurrency Azure Databricks is fully integrated with Azure Data Factory.
Incorrect Answers:
D: Azure Container Instances is good for development or testing. Not suitable for production workloads.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/data-science-and-machinelearning
Standard, these are the default clusters and can be used with Python, R, Scala and SQL High-concurrency Azure Databricks is fully integrated with Azure Data Factory.
Incorrect Answers:
D: Azure Container Instances is good for development or testing. Not suitable for production workloads.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/data-science-and-machinelearning
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