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Q1. Azure Synapse Analytics는 언제 사용해야 하나요? (1) 매우 복잡한 쿼리 및 집계를 수행할 경우 표 형식 데이터에서 대시보드를 만들 경우 많은 수의 사용자가 분석 데이터를 쿼리할 수 있도록 할 경우 더보기 [해설] Azure Synapse Analytics는 다음과 같은 컴퓨팅 집약적인 작업을 수행하는 데 적합합니다. Q2. ‘데이터 레이크’와 ‘데이터 웨어하우스’의 주요 차이점은 무엇인가요? (2) 데이터 레이크는 ‘구조화된 정보’를 보관하지만 데이터 웨어하우스는 ‘원시 비즈니스 데이터’를 보관합니다. 데이터 레이크는 ‘원시 데이터’를 보관하지만 데이터 웨어하우스는 ‘구조화된 정보’를 보관합니다. 데이터 레이크에 저장된 데이터는 동적이지만 데이터 웨어하우스에 저장된 정보는 정..

Q1. Azure Table Storage 키의 요소는 무엇인가요? (2) 테이블 이름 및 열 이름 파티션 키 및 행 키 행 번호 더보기 [해설] 파티션 키는 행이 있는 파티션을 식별하고 각 파티션의 행은 행 키 순서로 저장됩니다. Q2. 블록 Blob은 언제 사용해야 하고 페이지 Blob은 언제 사용해야 하나요? (3) 읽기 및 쓰기를 수행하기 위해 임의 액세스가 필요한 비구조적 데이터에는 블록 Blob을 사용합니다. 거의 변경되지 않는 불연속 개체에는 페이지 Blob을 사용합니다. 핫 데이터 액세스 계층을 사용하여 저장된 활성 데이터에는 블록 Blob을 사용하고, 쿨 또는 보관 데이터 액세스 계층을 사용하여 저장된 데이터에는 페이지 Blob을 사용합니다. 임의 읽기 및 쓰기 액세스가 필요한 Blob에..

Q1. 기존 SQL Server 온-프레미스 솔루션을 마이그레이션할 때 최소한의 변경 작업을 수행해야 하는 배포는 무엇입니까? (2) Azure SQL Database Managed Instance 가상 머신에서 실행 중인 SQL Server Azure SQL Database Single Database 더보기 [해설] 가상 머신에서 실행되는 SQL Server는 온-프레미스 솔루션의 모든 기능을 지원합니다. Q2. 다음 중 가상 머신에서 실행되는 SQL Server에 대한 올바른 설명은 무엇입니까? (3) 사용자가 데이터베이스 관리 시스템에 대한 소프트웨어를 직접 설치하고 유지 관리해야 하지만 백업은 자동으로 수행됩니다. 소프트웨어 설치 및 유지 관리는 자동화되지만 사용자는 자체 백업을 수행해야 합니다..

Q1. 관계형 테이블의 데이터는 어떻게 구성되나요? (1) 행과 열 머리글과 바닥글 페이지와 단락 더보기 [해설] 정형 데이터는 일반적으로 데이터베이스 테이블에서 행과 열로 표시되는 표 형식 데이터입니다. Q2. 다음 중 비정형 데이터의 예는 무엇인가요? (2) 직원 ID, 직원 이름, 직원 직함 열이 있는 직원 테이블 오디오 및 비디오 파일 SQL Server 데이터베이스 내의 테이블 더보기 [해설] 오디오 및 비디오 파일은 비정형 데이터입니다. Q3. 다음 중 스트리밍 데이터 세트의 예는 무엇인가요? (1) 센서 및 디바이스의 데이터 지난 달의 매출 데이터 회사에서 근무하는 직원의 목록 더보기 [해설] 센서 및 데이터 피드는 지속적으로 게시되는 스트리밍 데이터 세트의 예입니다. Q4. 다음 중 데이터..

Q1. 조직에 기존 FAQ(자주 묻는 질문) 문서가 있습니다. 질문과 대답을 포함하는 QnA Maker 기술 자료를 최소한의 노력으로 만들어야 합니다. 어떻게 해야 할까요? (2) 비어 있는 기술 자료를 만든 다음, FAQ 항목을 수동으로 복사하여 붙여넣습니다. 새 기술 자료로 기존 FAQ 문서를 가져옵니다. 미리 정의된 잡담 데이터 원본에서 가져옵니다. 더보기 [해설] 기존 FAQ 문서에서 QnA Maker 기술 자료로 질문 및 답변 쌍을 가져올 수 있습니다. Q2. 조직에서 내부용으로 지원 봇을 제공해야 합니다. 일부 사용자는 Microsoft Teams를 사용하여 봇에 질문을 제출하고 싶어 하며, 다른 사용자는 내부 웹 사이트에서 웹 채팅 인터페이스를 사용하고 싶어 합니다. 어떻게 해야 할까요? (..

Q1. Text Analytics 서비스를 사용하여 텍스트 문서에서 주요 논점을 확인하려고 합니다. 어떤 서비스를 사용해야 하나요? (2) 감정 분석 핵심 구 추출 엔터티 검색 더보기 [해설] 핵심 문구를 사용하여 텍스트 문서의 주요 논점을 파악할 수 있습니다. Q2. Text Analytics 서비스를 사용하여 문서에 대한 감정 분석을 수행했더니 0.99점이 반환됩니다. 이 점수는 문서 감정이 어떻다는 것을 나타낼까요? (1) 문서가 긍정적입니다. 문서가 중립적입니다. 문서가 부정적입니다. 더보기 [해설] 점수가 1에 가까울수록 더 긍정적인 감정을 나타내고 0에 가까울수록 부정적인 감정을 나타냅니다. Q3. 어떤 경우에 언어 감지에서 점수에 대해 NaN 이 반환될까요? (3) 서비스에서 계산된 점수가 ..

Q1. Computer Vision 서비스를 사용하여 이미지를 분석하려고 합니다. 또한 Text Analytics 서비스를 사용하여 텍스트를 분석하려고 합니다. 개발자에게는 모든 서비스에 액세스할 수 있는 단 하나의 키와 엔드포인트가 필요합니다. Azure 구독에서 어떤 종류의 리소스를 만들어야 하나요? (2) Computer Vision Cognitive Services Custom Vision 더보기 [해설] Cognitive Services 리소스는 Computer Vision 및 Text Analytics를 모두 지원합니다. Q2. Computer Vision 서비스를 사용하여 이미지에 있는 개별 항목의 위치를 식별하려고 합니다. 다음 중 어떤 기능을 검색해야 하나요? 개체 태그 범주 더보기 [해..

Q1. 자동차 대리점에서는 이전 자동차 판매 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 학습시키려고 합니다. 이 모델은 제조사, 차종, 엔진 크기, 주행 거리를 기준으로 중고차의 가격을 예측해야 합니다. 자동화된 Machine Learning으로 자동차 대리점에서 어떤 종류의 기계 학습 모델을 사용해야 하나요? (2) 분류 회귀 시계열 예측 더보기 [해설] 숫자 값을 예측하려면 회귀 모델을 사용합니다. Q2. 한 은행에서는 이전 대출 상환 레코드를 사용하여 대출 금액, 대출자의 수입 및 대출 기간과 같은 특성에 따라 대출 사례를 저위험 또는 고위험으로 분류하려고 합니다. 자동화된 Machine Learning으로 은행에서 어떤 종류의 기계 학습 모델을 만들어야 하나요? (1) 분류 회귀 시계열 예측 더보기 [해..

Q1. 일별 아이스크림 매출 합계와 날씨 측정값이 포함된 기록 데이터를 기준으로 아이스크림 매출을 예측하는 모델을 만들려고 합니다. 어떤 Azure 서비스를 사용해야 할까요? (1) Azure Machine Learning QnA Maker Text Analytics 더보기 [해설] Azure Machine Learning을 사용하여 기존 데이터에서 예측 모델을 학습시킬 수 있습니다. Q2. 사용자 고유의 디지털 사진 컬렉션을 기준으로 강아지 및 고양이 이미지를 분류하는 모델을 학습시키려고 합니다. 어떤 Azure 서비스를 사용해야 할까요? (2) Azure Bot Service Custom Vision Computer Vision 더보기 [해설] Custom Vision을 사용하여 고유한 이미지에 따라..

Q1. 테스트 팀에서 이 환경을 데이터베이스와 Azure에서 실행하는 데 드는 비용을 비교하려면 취해야 할 가장 적합한 첫 번째 단계는 무엇일까요? (3) 단지 테스트 환경일 뿐이니 환경을 스핀업하여 월말에 청구서를 확인합니다. 클라우드에서 실행하는 비용이 데이터 센터에서 실행하는 비용과 같다고 가정합니다. 총 소유 비용 계산기 실행 더보기 [해설] 독립 연구 업체에서 인증한 바 있는 총 소유 비용 계산기를 실행하면 데이터 센터와 Azure에서 워크로드를 실행할 때 드는 비용을 정확하게 비교할 수 있으므로 가장 먼저 이 계산기를 실행하는 것이 좋습니다. Q2. 개발 팀이 동시에 너무 많은 가상 머신을 프로비저닝하지 않도록 하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? (2) 아무 작업도 하지 않습니다. 개발 팀이 ..