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試験コード:1Z0-1110-26

試験名称:Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional

認証ベンダー:Oracle

最近更新時間:2026-07-24

問題と解答:全160問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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Oracle 1Z0-1110-26 試験概要:

認定ベンダー:Oracle
試験名:Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional
試験番号:1Z0-1110-26
受験料:USD 245
出題数:50
認定の有効期間:24ヶ月
試験時間:90 minutes
試験形式:選択式
対応言語:英語
合格点:68%
推奨トレーニング:OCI Data Science Professionalになる (2026)
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professionalコース
受験申し込み:Oracle University試験ページ
Oracle MyLearn登録
サンプル問題:Oracle 1Z0-1110-26 サンプル問題
受験方法:オンライン監督試験、または認定テストセンターでの対面試験
前提条件:必須の前提条件はありません。推奨:Pythonおよび機械学習(ML)の概念に関する習熟、6ヶ月以上の実機でのOCI使用経験、オープンソースのデータサイエンス・ライブラリに関する知識
公式シラバスのURL:https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-data-science-professional/pexam_1Z0-1110-26

Oracle 1Z0-1110-26 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: MLOpsプラクティスの適用20%- ガバナンス、監査、およびコンプライアンス
- モデルの監視、ドリフト検出、およびパフォーマンス追跡
- MLパイプライン、自動化、および再現性
トピック 2: OCI Data Science - 概要と構成10%- Accelerated Data Science (ADS) SDKの機能
- Data Science向けのテナンシおよび環境の構成
- OCI Data Scienceの概要とコア概念
トピック 3: 関連するOCIサービスの統合10%- Data ScienceでのOCI AIおよびデータ・サービスの使用
- OCI Object Storage、Vault、およびNetworkingとの統合
トピック 4: Data Scienceワークスペースの設計とセットアップ15%- プロジェクトとノートブック・セッションの作成と管理
- コンピュート・シェイプ、ストレージ、およびネットワーキングの構成
- アクセス制御、セキュリティ、およびIAM統合の管理
トピック 5: エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルの実装45%- モデルの開発、トレーニング、および評価
- モデルのデプロイとエンドポイントの管理
- AutoMLおよび組み込みアルゴリズムの使用
- モデルの保存、カタログ化、およびバージョン管理
- データの準備、探索、および変換

Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional 認定 1Z0-1110-26 試験問題:

1. You are using Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Anomaly Detection to train a model to detect anomalies in pump sensor dat a. What are you trying to determine? How does the required False Alarm Probability setting affect an anomaly detection model?

A) It changes the sensitivity of the model to detecting anomalies
B) It adds a score to each signal indicating the probability that it’s a false alarm
C) It is used to disable the reporting of false alarms
D) It determines how many false alarms occur before an error message is generated


2. You are working in your notebook session and find that your notebook session does not have enough compute CPU and memory for your workload. How would you scale up your notebook session without losing your work?

A) Deactivate your notebook session, provision a new notebook session on a larger compute shape, and recreate all your file changes
B) Ensure your files and environments are written to the block volume storage under the /home/datascience directory, deactivate the notebook session, and activate the notebook with a larger compute shape selected
C) Create a temporary bucket in Object Storage, write all your files and data to Object Storage, delete the notebook session, provision a new notebook session on a larger compute shape, and copy your files and data from your temporary bucket to your new notebook session
D) Download your files and data to your local machine, delete your notebook session, provision a new notebook session on a larger compute shape, and upload your files from your local machine to the new notebook session


3. Which THREE types of data are used for Data Labeling?

A) Graphs
B) Text Document
C) Images
D) Audio


4. Which is NOT a part of Observability and Management Services?

A) OCI Management Service
B) Logging Analytics
C) Event Services
D) Logging


5. You want to build a multistep machine learning workflow by using the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science Pipeline feature. How would you configure the conda environment to run a pipeline step?

A) Use command-line variables
B) Configure a block volume
C) Use environmental variables
D) Configure a compute shape


質問と回答:

質問 # 1
正解: A
質問 # 2
正解: B
質問 # 3
正解: B、C
質問 # 4
正解: A
質問 # 5
正解: C

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