Azure MLプラットフォーム比較
Azure ML PipelineとAzure Data Factoryパイプラインを比較した場合、用途の違いとして最も適切なものはどれか？
A.ML Pipelineはデータ処理に特化し、Data Factoryパイプラインは機械学習モデルの訓練に特化している
✗ ML Pipelineは機械学習モデルの訓練に用いられ、データ処理はその一部です。役割が逆です。
B.ML Pipelineは機械学習ワークフロー自動化に用いられ、Data Factoryパイプラインはエンタープライズデータ統合とETL処理に用いられる← 正解
✓ 正解です。ML Pipelineはモデル訓練・デプロイメント自動化に用い、Data Factoryパイプラインはデータ統合・抽出・変換に用いられます。
C.ML Pipelineは無料で、Data Factoryパイプラインは有料である
✗ 両方ともMicrosoftの有料クラウドサービスであり、無料と有料の区別ではありません。
D.ML Pipelineはオンプレミスのみ対応で、Data Factoryパイプラインはクラウドのみ対応している
✗ 両者ともクラウドベースのサービスであり、この説明は誤りです。
この問題のポイント
ML Pipelineはモデル訓練・デプロイメント自動化に用い、Data Factoryパイプラインはデータ統合・抽出・変換に用いられます。
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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。