AI-900試験対策計算
Azure Anomaly Detectorを使用して、時系列データの異常検知を実装しています。過去360日間のセンサーデータ（1日1データポイント）をトレーニングデータとして使用します。異常検知の精度向上のため、必要なデータポイント数は最少でも過去200日分とされています。現在360日分のデータがある場合、安全に削除できる古いデータは最大何日分でしょうか？
A.140日分
✗ この計算では360 - 140 = 220日分のデータが残り、最小要件の200日を超えていますが、削除可能な量としては正確ではありません。
B.160日分← 正解
✓ 正解です。360日 - 200日 = 160日分が削除可能な最大データ量です。最小要件の200日分を維持できます。
C.180日分
✗ この計算では360 - 180 = 180日分しか残らず、最小要件の200日を下回ってしまいます。
D.200日分
✗ この計算では最小要件ちょうどしか残らず、安全マージンがありません。実務的ではありません。
この問題のポイント
360日 - 200日 = 160日分が削除可能な最大データ量です。最小要件の200日分を維持できます。
「AI-900試験対策」の他の問題
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。