Azure ML比較
Azure ML Studio（ノーコード）と Azure ML SDK（コードベース）を使い分ける際の主な判断基準として最も適切なものはどれか？
A.両者とも完全に同じ機能を提供するため、どちらを選んでも結果は変わらない
✗ 誤りです。UI ベースの Studio と Python SDK では、実装の柔軟性や拡張性が大きく異なります。
B.Studio は単純な分類・回帰タスク用であり、SDK は複雑なカスタムロジック・細かなパラメータ調整・本番自動化に適している← 正解
✓ 正解です。Studio は直感的な構築に適し、SDK は細かい制御・カスタマイズ・CI/CD パイプライン構築に適しています。
C.SDK は機械学習初心者向けで学習曲線が緩やかであり、Studio は経験者のみが効率的に使える
✗ 誤りです。むしろ逆で、Studio は初心者向けで、SDK はより高度な制御が可能です。
D.Studio は Azure 上でのみ動作し、SDK はオンプレミスのマシンでのみ動作する
✗ 誤りです。SDK は Azure クラウド上でも、ローカルでも、ハイブリッド環境でも実行可能です。
この問題のポイント
Studio は直感的な構築に適し、SDK は細かい制御・カスタマイズ・CI/CD パイプライン構築に適しています。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。