Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
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| トピック 1 | - Create, overwrite, merge, and read Feature Store tables in machine learning workflows
- View Delta table history and load a previous version of a Delta table
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| トピック 2 | - Describe the advantages of using the pyfunc MLflow flavor
- Manually log parameters, models, and evaluation metrics using MLflow
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| トピック 3 | - Identify JIT feature values as a need for real-time deployment
- Describe how to list all webhooks and how to delete a webhook
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| トピック 4 | - Identify which code block will trigger a shown webhook
- Describe the basic purpose and user interactions with Model Registry
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| トピック 5 | - Describe concept drift and its impact on model efficacy
- Describe summary statistic monitoring as a simple solution for numeric feature drift
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| トピック 6 | - Test whether the updated model performs better on the more recent data
- Identify when retraining and deploying an updated model is a probable solution to drift
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| トピック 7 | - Identify less performant data storage as a solution for other use cases
- Describe why complex business logic must be handled in streaming deployments
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| トピック 8 | - Identify that data can arrive out-of-order with structured streaming
- Identify how model serving uses one all-purpose cluster for a model deployment
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| トピック 9 | - Identify the requirements for tracking nested runs
- Describe an MLflow flavor and the benefits of using MLflow flavors
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| トピック 10 | - Identify live serving benefits of querying precomputed batch predictions
- Describe Structured Streaming as a common processing tool for ETL pipelines
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| トピック 11 | - Describe model serving deploys and endpoint for every stage
- Identify scenarios in which feature drift and
- or label drift are likely to occur
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参照：https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional
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