■受験の目的
Azure Machine LearningおよびAzure AI Foundryのサービスの概要を理解するため。
AI・機械学習の運用におけるライフサイクルを理解するため。
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate(DP-100)の認定を受けるため。
■出題範囲
シラバスはMicrosoft公式から参照します。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/resources/study-guides/dp-100
■受験の前提
中級試験の位置づけですが、特に事前に合格が必要な試験などはありません。
DPシリーズですが、他のデータベース関連認定試験とは異なり、AI・機械学習に特化しています。
そのため、受験後の所感としては、AI-900合格レベルのAI・機械学習に関する前提知識は、必要なところです。AI-102は、各AIサービスに関する試験のため、今回はほぼ領域外ですが、SDKサービスクライアントやPythonの知識は、概念として理解していると有利です。
■受験のメリット
「分析のための機械学習モデル構築」および「AIアプリを構築するためのモデル構築」を行いたい方には最適な試験です。モデルに関連する「ライフサイクル管理」や「責任あるAI原則に基づくモデル評価」を学習することも可能です。
■教材
MicrosoftLearningで学習します。このあたり無料で詳しく体系的に学べるのはありがたいです。
PC端末限定ですが、ラボもあります。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/courses/dp-100t01
※個人のMicrosoftアカウントがあれば、PCやスマホなどで進捗を同期できるので、いつでも続きから学習できます。
■模擬試験
購入しておりましたが、2025年2月の試験改訂以降より、類似問題が出題されていないとのことでしたので、今回情報は載せておりません。
■学習期間
筆者の場合、ラーニングを1カ月半ほど学習しております。
前段に添付している資料のほかに2サービスの公式資料全体の内容を把握しておくことをお勧めします。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/?view=azureml-api-2
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-foundry/what-is-ai-foundry
■実際の本試験
日本語に対応した試験が発行されていましたので、そちらで受験しています。
全48問の制限時間は100分でした。問題数は毎回変わるのでご注意ください。
以下の内容でした。
全問題：48問
L 通常問題：40問
L 共通題目で回答後戻れない問題：8問
⇒ケーススタディはありませんでした。
今回受験した印象としては、Learning検索で見つける前提で問題が構成されているように感じました。Learning検索は、画面を分割して使用できるようになっています。この点を考えると大きいモニター画面のある環境を用意した方がよいでしょう。テストセンター受験の方が、トラブルが少なく安心かもしれません。
ポイントとしては、繰り返し検索することが多いため、「＜サービス名＞ ＜題目＞」で検索します。やり直す場合は「戻る」ボタンを使い、検索欄を書き換えながらやると再入力を省けるため時間を節約できます。
検索のテクニックとしては、慣れとワードに関連する知識が必要であるため、事前に対象サービスに関するドキュメント全体に目を通しておくと本番で効率的に検索ヒットさせられます。
もちろん、覚えているに越したことはありません。
Learning検索は、以下のMicrosoftLearnのドキュメント内でのみ
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
以下は、その他試験中に試行してみた結果です。
・問題文からのコピペはできない。
・Learning内部のコピペはできる。
・Learning内部に限定されたリンクは遷移できる。
・技術ドキュメントのみを検索対象として閲覧できる。
・Learning内部のワード検索は使用できない。
攻略としては、100分という制限時間内に効率よく情報へアクセスできるかが肝となります。そのため準備は怠らず。
7割以上が合格ラインです。
ほぼ7割のスコアで、辛勝という結果でした。