Oracle 1Z0-1110-26 試験概要:
| 認定ベンダー: | Oracle |
| 試験名: | Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional |
| 試験番号: | 1Z0-1110-26 |
| 対応言語: | 英語 |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 認定の有効期間: | 24ヶ月 |
| 出題数: | 50 |
| 合格点: | 68% |
| 試験形式: | 選択式 |
| 受験料: | USD 245 |
| 推奨トレーニング: | Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professionalコース OCI Data Science Professionalになる (2026) |
| 受験申し込み: | Oracle University試験ページ Oracle MyLearn登録 |
| サンプル問題: | Oracle 1Z0-1110-26 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督試験、または認定テストセンターでの対面試験 |
| 前提条件: | 必須の前提条件はありません。推奨：Pythonおよび機械学習（ML）の概念に関する習熟、6ヶ月以上の実機でのOCI使用経験、オープンソースのデータサイエンス・ライブラリに関する知識 |
| 公式シラバスのURL: | https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-data-science-professional/pexam_1Z0-1110-26 |
Oracle 1Z0-1110-26 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| Data Scienceワークスペースの設計とセットアップ | 15% | - アクセス制御、セキュリティ、およびIAM統合の管理 - コンピュート・シェイプ、ストレージ、およびネットワーキングの構成 - プロジェクトとノートブック・セッションの作成と管理 |
| エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルの実装 | 45% | - モデルのデプロイとエンドポイントの管理 - データの準備、探索、および変換 - AutoMLおよび組み込みアルゴリズムの使用 - モデルの保存、カタログ化、およびバージョン管理 - モデルの開発、トレーニング、および評価 |
| MLOpsプラクティスの適用 | 20% | - MLパイプライン、自動化、および再現性 - ガバナンス、監査、およびコンプライアンス - モデルの監視、ドリフト検出、およびパフォーマンス追跡 |
| OCI Data Science - 概要と構成 | 10% | - OCI Data Scienceの概要とコア概念 - Accelerated Data Science (ADS) SDKの機能 - Data Science向けのテナンシおよび環境の構成 |
| 関連するOCIサービスの統合 | 10% | - OCI Object Storage、Vault、およびNetworkingとの統合 - Data ScienceでのOCI AIおよびデータ・サービスの使用 |
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional 認定 1Z0-1110-26 試験問題：
1. You are using a custom application with third-party APIs to manage application and data hosted in an Oracle Cloud Infrastructure (OCI) tenancy. Although your third-party APIs don’t support OCI’s signature-based authentication, you want them to communicate with OCI resources. Which authentication option must you use to ensure this?
A) Auth Token
B) SSH Key Pair with 2048-bit algorithm
C) OCI username and password
D) API Signing Key
2. You want to make your model more frugal to reduce the cost of collecting and processing dat a. You plan to do this by removing features that are highly correlated. You would like to create a heatmap that displays the correlation so that you can identify candidate features to remove. Which Accelerated Data Science (ADS) SDK method is appropriate to display the comparability between Continuous and Categorical features?
A) pearson_plot()
B) corr()
C) cramersv_plot()
D) correlation_ratio_plot()
3. You want to write a Python script to create a collection of different projects for your data science team. Which Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science interface would you use?
A) OCI Console
B) Mobile App
C) Command Line Interface (CLI)
D) The OCI Software Development Kit (SDK)
4. You have trained three different models on your dataset using Oracle AutoML. You want to visualize the behavior of each of the models, including the baseline model, on the test set. Which class should be used from the Accelerated Data Science (ADS) SDK to visually compare the models?
A) ADSTuner
B) ADSExplainer
C) ADSEvaluator
D) EvaluationMetrics
5. In which two ways can you improve data durability in Oracle Cloud Infrastructure Object Storage?
A) Enable client-side encryption
B) Setup volumes in a RAID1 configuration
C) Enable Versioning
D) Limit delete permissions
E) Enable server-side encryption
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A | 質問 # 2 正解： D | 質問 # 3 正解： D | 質問 # 4 正解： C | 質問 # 5 正解： C、D |
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