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Oracle 1z0-1110-25 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	OCI データサイエンス - 概要と構成：このセクションでは、機械学習エンジニアのスキルを評価し、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) データサイエンスの基礎概念を網羅します。プラットフォーム、そのアーキテクチャ、そして Accelerated Data Science (ADS) SDK が提供する機能の概要を扱います。また、OCI でデータサイエンス業務を開始するための、テナンシーとワークスペースの初期設定についても取り上げます。
トピック 2	エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルの実装：このセクションでは、機械学習エンジニアの能力を評価し、OCIにおける機械学習ライフサイクルのエンドツーエンドのウォークスルーを実施します。様々なソースからのデータ取得、データ準備、可視化、プロファイリング、オープンソースライブラリを使用したモデル構築、Oracle AutoML、モデル評価、グローバルおよびローカルな説明による解釈可能性、そしてモデルカタログを使用したデプロイメントが含まれます。
トピック 3	MLOps プラクティスの適用：このドメインは、クラウドデータサイエンティストのスキルを対象とし、OCI エコシステムにおける MLOps の適用に焦点を当てています。OCI MLOps のアーキテクチャ、カスタムジョブの管理、デプロイ済みモデルの自動スケーリングの活用、モニタリング、ロギング、そしてパイプラインを使用した ML ワークフローの自動化を網羅し、スケーラブルで本番環境対応のデプロイメントを実現します。
トピック 4	プロジェクトとノートブックセッションの作成と管理：このパートでは、クラウドデータサイエンティストのスキルを評価し、OCIデータサイエンスにおけるプロジェクトとノートブックセッションの設定と管理に焦点を当てます。また、Conda環境の管理、認証情報のためのOCI Vaultの統合、ソースコード管理のためのGitベースのリポジトリの使用、そして効率的なコラボレーションと再現性をサポートするための開発環境の整理についても取り上げます。
トピック 5	関連するOCIサービスの利用：この最後のセクションでは、機械学習エンジニアがOCI統合サービスを活用してデータサイエンス能力を強化する能力を測定します。OCIデータフローを介したSparkアプリケーションの作成、OCIオープンデータサービスの活用、そしてデータ処理とモデル実行ワークフローを最適化するための他のツールの統合などが含まれます。

Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional 認定 1z0-1110-25 試験問題 (Q87-Q92):

質問 # 87
You want to use ADSTuner to tune the hyperparameters of a supported model you recently trained. You have just started your search and want to reduce the computational cost as well as assess the quality of the model class that you are using. What is the most appropriate search space strategy to choose?

A. ADSTuner doesn't need a search space to tune the hyperparameters
B. Detailed
C. Pass a dictionary that defines a search space
D. Perfunctory

正解：D

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Select an ADSTuner strategy to minimize cost and assess model quality.
* Understand ADSTuner: Optimizes hyperparameters with configurable search spaces.
* Evaluate Options:
* A: Detailed-Exhaustive, high cost-incorrect.
* B: No search space-False; tuning requires a space.
* C: Perfunctory-Quick, low-cost assessment-correct.
* D: Dictionary-Defines space but not a strategy.
* Reasoning: Perfunctory balances cost and initial quality check.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "ADSTuner's perfunctory strategy (C) performs a quick, low-cost search to assess model quality, ideal for initial tuning." Detailed (A) is costly, B misstates requirements, and D is a method, not a strategy-only C fits the goal.
Oracle Cloud Infrastructure ADS SDK Documentation, "ADSTuner Search Strategies".

質問 # 88
You have received machine learning model training code, without clear information about the optimal shape to run the training on. How would you proceed to identify the optimal compute shape for your model training that provides a balanced cost and processing time?

A. Start with a random compute shape and monitor the utilization metrics and time required to finish the model training. Perform model training optimization and performance tests in advance to identify the right compute shape before running the model training as a job.
B. Start with a small shape and monitor the utilization metrics and time required to complete the model training. If the compute shape is fully utilized, change to compute that has more resources and rerun the job. Repeat the process until the processing time does not improve.
C. Start with the strongest compute shape Jobs support and monitor the job run metrics and time required to complete the model training. Tune the model so that it utilizes as much compute resources as possible, even at an increased cost.
D. Start with a smaller shape and monitor the job run metrics and time required to complete the model training. If the compute shape is not fully utilized, tune the model parameters, and rerun the job. Repeat the process until the shape resources are fully utilized.

正解：B

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Find optimal compute shape balancing cost and time.
* Approach: Iterative testing with metrics (e.g., CPU/memory usage, runtime).
* Evaluate Options:
* A: Tuning parameters when underutilized-focuses on model, not shape optimization.
* B: Strongest shape-Costly, ignores balance; overkill likely.
* C: Scale up from small shape when fully utilized-Balances cost/time effectively.
* D: Random start with pre-tests-Unsystematic and inefficient.
* Reasoning: C incrementally increases resources based on utilization, optimizing both factors.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation advises: "To optimize compute shape for Jobs, start with a small shape, monitor utilization (e.g., CPU, memory) and runtime via OCI Monitoring. If fully utilized, scale up until performance plateaus-balancing cost and speed." A misfocuses on model tuning, B wastes cost, and D lacks structure- only C aligns with this method.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Optimizing ComputeShapes for Jobs".

質問 # 89
Which model has an open-source, open model format that allows you to run machine learning models on different platforms?

A. PyTorch
B. TensorFlow
C. ONNX
D. PySpark

正解：C

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify an open model format for cross-platform ML model execution.
* Evaluate Options:
* A. PySpark: A big data framework, not a model format.
* B. PyTorch: An ML framework with its own format, not inherently cross-platform without conversion.
* C. TensorFlow: An ML framework with its SavedModel format, not universally open across platforms.
* D. ONNX: Open Neural Network Exchange, an open-source format for model interoperability across frameworks.
* Reasoning: ONNX is designed for portability (e.g., convert PyTorch to ONNX, run in TensorFlow), unlike framework-specific options.
* Conclusion: D is the correct choice.
ONNX (D) is "an open-source model format that enables interoperability between ML frameworks like PyTorch and TensorFlow," per OCI documentation. PySpark (A) is a processing tool, while PyTorch (B) and TensorFlow (C) are frameworks with native formats-only ONNX ensures cross-platform compatibility.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Supported Model Formats".

質問 # 90
When preparing your model artifact to save it to the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) DataScience model catalog, you create a score.py file. What is the purpose of the score.py file?

A. Execute the inference logic code
B. Configure the deployment infrastructure
C. Define the compute scaling strategy
D. Define the inference server dependencies

正解：A

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Define the role of score.py in OCI model artifacts.
* Understand Artifacts: score.py is key for deployment runtime.
* Evaluate Options:
* A: Infra config-Handled by OCI settings, not score.py.
* B: Inference logic-Correct; runs load_model(), predict().
* C: Scaling-Set in deployment, not score.py.
* D: Dependencies-In runtime.yaml, not score.py.
* Reasoning: B aligns with score.py's execution role.
* Conclusion: B is correct.
OCI documentation states: "score.py (B) contains the inference logic, including functions to load the model and predict outputs, executed by the deployment endpoint." A, C, and D are managed elsewhere-only B matches OCI's design.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Model Artifact - score.py".

質問 # 91
You are a data scientist working inside a notebook session and you attempt to pip install a package from a public repository that is not included in your conda environment. After running this command, you get a network timeout error. What might be missing from your networking configuration?

A. Service Gateway with private subnet access
B. NAT Gateway with public internet access
C. Primary Virtual Network Interface Card (VNIC)
D. FastConnect to an on-premises network

正解：B

解説：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Fix network timeout for pip install in a notebook.
* Evaluate Options:
* A: FastConnect-On-premises link, not public internet.
* B: VNIC-Default, not the issue.
* C: NAT Gateway-Grants internet access-correct.
* D: Service Gateway-OCI services, not PyPI.
* Reasoning: C enables outbound traffic to public repos.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "A NAT Gateway (C) is required for notebook sessions in private subnets to access public internet repositories like PyPI." A, B, and D don't provide this-only C resolves the timeout.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Notebook Networking".

質問 # 92
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