Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional題庫介紹

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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	Identify live serving benefits of querying precomputed batch predictions Describe Structured Streaming as a common processing tool for ETL pipelines
主題 2	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
主題 3	Identify a use case for HTTP webhooks and where the Webhook URL needs to come Identify advantages of using Job clusters over all-purpose clusters
主題 4	Identify the requirements for tracking nested runs Describe an MLflow flavor and the benefits of using MLflow flavors
主題 5	Identify less performant data storage as a solution for other use cases Describe why complex business logic must be handled in streaming deployments
主題 6	Describe the advantages of using the pyfunc MLflow flavor Manually log parameters, models, and evaluation metrics using MLflow
主題 7	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
主題 8	Describe concept drift and its impact on model efficacy Describe summary statistic monitoring as a simple solution for numeric feature drift
主題 9	Describe model serving deploys and endpoint for every stage Identify scenarios in which feature drift and or label drift are likely to occur

參考：https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional

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