Databricks Certified Machine Learning Professional : Databricks-Machine-Learning-Professional

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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional Prüfungsplan:

Referenz: https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional

Databricks Certified Machine Learning Professional Databricks-Machine-Learning-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
A Data Scientist is training a binary classification model using LogisticRegression in SparkML on a large dataset stored in a Delta table. After fitting the pipeline, they want to evaluate the model's performance using an appropriate metric and scalable method across the distributed test data using the SparkML API. Which model evaluation strategy will suit their needs?

A. Use the BinaryClassificationEvaluator on the transformed test DataFrame and specify the appropriate metric.
B. Use MulticlassClassificationEvaluator with weightedPrecision metric since it provides more comprehensive evaluation than BinaryClassificationEvaluator for binary problems.
C. Convert the DataFrame to RDD and use MulticlassMetrics.confusionMatrix() to calculate precision and recall manually, as this avoids the overhead of DataFrame operations in distributed environments.
D. Use BinaryClassificationEvaluator with rawPredictionCo1 parameter, but first convert probability predictions to binary predictions using a UDF to ensure consistent evaluation across different Spark versions.

Frage #2
Which component manages model versions?

A. Feature Store
B. MLflow Tracking
C. Model Registry
D. Spark ML

Frage #3
A machine learning engineer has developed a model and registered it using the FeatureStoreClient fs. The model has model URI model_uri. The engineer now needs to perform batch inference on customer-level Spark DataFrame spark_df, but it is missing a few of the static features that were used when training the model. The customer_id column is the primary key of spark_df and the training set used when training and logging the model.
Which of the following code blocks can be used to compute predictions for spark_df when the missing feature values can be found in the Feature Store by searching for features by customer_id?

A. df = fs.get_missing_features(spark_df, model_uri)
fs.score_batch(model_uri, df)
B. df = fs.get_missing_features(spark_df)
fs.score_batch(model_uri, df)
C. fs.score_model(model_uri, spark_df)
D. df = fs.get_missing_features(spark_df, model_uri)
fs.score_model(model_uri, df)
E. fs.score_batch(model_uri, spark_df)

Frage #4
A Machine Learning Engineer is conducting hyperparameter tuning for multiple XGBoost models using Ray Tune on Databricks. They want to integrate MLflow tracking to monitor their experiments and need to ensure proper authentication. The engineer has Ray 2.41 installed and wants to use both Ray Tune and MLflow together in their distributed tuning workflow. They have to configure Databricks to run the hyperparameter optimization with MLflow integration. Which set of configuration steps will do this?

A. Enable MLflow autologging with mlflow.ray.autolog() and set the tracking server URI.
B. Set MLFLOW_TRACKING_URI and MLFLOW_EXPERIMENT_TD environment variables before initializing Ray.
C. Install the MLflow Ray plugin using %pip install mlflow-ray and configure the workspace connection.
D. Configure DATABRICKS_HOST and DATABRICKS_TOKEN environment variables before calling setup_ray_cluster().

Frage #5
A machine learning engineer is developing a recommendation system for online content. They are using the Databricks Feature Store to store features for training and inference. Which unit test should they create?

A. Test feature transformation functions
B. Test MLflow Model Registry operations
C. Test that Pandas DataFrame operations work as expected
D. Test Feature Store lookup during inference

Fragen und Antworten: