Azureデータ分析定義問題
あるグローバル製造企業がデータ分析環境を構築します。「PythonとScalaでETLとMLモデルを開発するデータエンジニア」「R・Pythonで実験的モデリングをするデータサイエンティスト」「Notebookベースのコラボレーションを重視」「GitLab CIとの統合でML CI/CDを実現」「GPUでのディープラーニング訓練が必要」という要件があります。最適なサービスはどれか？
A.Azure Synapse Analytics（Apache Sparkプール）
✗ Synapse Sparkプールはコラボ・Git統合・MLflowが相対的に制限的で、GPUクラスターの設定もDatabricksほど柔軟ではない。
B.Azure Databricks← 正解
✓ 正解。Azure DatabricksはコラボレーティブなNotebook環境・Git統合（Repos機能）・マネージドMLflow・GPU対応クラスター・Python/Scala/R対応を統合的に提供する。
C.Azure Machine Learning（Compute Cluster）
✗ Azure MLはモデルのトレーニングとデプロイに優れるが、データエンジニアリングETL開発・コラボNotebookの体験がDatabricksより劣る。
D.Azure HDInsight（Spark）
✗ HDInsightはコラボレーション機能・GPU対応が弱く、現代的なMLOpsワークフローとの統合が困難。
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AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
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AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
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クラウドとAzureの基礎を問うMicrosoft認定資格。クラウドの概念、Azureの主要サービス、セキュリティ・コンプライアンス・料金を扱う。