試験コード： 1z0-1110-25
試験名称： Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional
認証ベンダー： Oracle
対応認証： Oracle Cloud

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最近更新時間：2026-06-16

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価格： ¥7500

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インストール可能なソフトウェア応用
本番の試験環境をシミュレート
人に1z0-1110-25試験の自信をもたせる
MSシステムをサポート
練習用の2つモード
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問題と解答： 160
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価格： ¥7500

1z0-1110-25 オンライン版

学習を簡単に、便利オンラインツール
インスタントオンラインアクセス
すべてのWebブラウザをサポート
いつでもオンラインで練習
テスト履歴と性能レビュー
Windows/Mac/Android/iOSなどをサポート
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問題と解答： 160
最近更新時間： 2026-06-16
価格： ¥7500

試験前にわずか20-30時間の学習

平穏な時間には、試験の掌握に何か月も1年もかかるかもしれませんが、1z0-1110-25試験ガイドを使えば、試験前の学習時間には20-30時間を費やすだけで済み、教材を使えばもう不要です。私たちの学習教材はすでにすべての重要なテストポイントを含んでいます。同時に、1z0-1110-25教材は、試験のためにまったく新しい学習方法を提供します。多くの知識を理解できないので、本を読むのに頭痛を感じる人がたくさんいます。同時に、教科書の中の煩わしい説明は、人々に眠気を感じさせます。しかし1z0-1110-25テストOracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professionalを使えば、お客様はもうこれらの問題を抱えることはないでしょう。

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	Use Related OCI Services: This final section measures the competence of Machine Learning Engineers in utilizing OCI-integrated services to enhance data science capabilities. It includes creating Spark applications through OCI Data Flow, utilizing the OCI Open Data Service, and integrating other tools to optimize data handling and model execution workflows.
トピック 2	OCI Data Science - Introduction & Configuration: This section of the exam measures the skills of Machine Learning Engineers and covers foundational concepts of Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science. It includes an overview of the platform, its architecture, and the capabilities offered by the Accelerated Data Science (ADS) SDK. It also addresses the initial configuration of tenancy and workspace setup to begin data science operations in OCI.
トピック 3	Create and Manage Projects and Notebook Sessions: This part assesses the skills of Cloud Data Scientists and focuses on setting up and managing projects and notebook sessions within OCI Data Science. It also covers managing Conda environments, integrating OCI Vault for credentials, using Git-based repositories for source code control, and organizing your development environment to support streamlined collaboration and reproducibility.
トピック 4	Implement End-to-End Machine Learning Lifecycle: This section evaluates the abilities of Machine Learning Engineers and includes an end-to-end walkthrough of the ML lifecycle within OCI. It involves data acquisition from various sources, data preparation, visualization, profiling, model building with open-source libraries, Oracle AutoML, model evaluation, interpretability with global and local explanations, and deployment using the model catalog.
トピック 5	Apply MLOps Practices: This domain targets the skills of Cloud Data Scientists and focuses on applying MLOps within the OCI ecosystem. It covers the architecture of OCI MLOps, managing custom jobs, leveraging autoscaling for deployed models, monitoring, logging, and automating ML workflows using pipelines to ensure scalable and production-ready deployments.

参照：https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-2024-data-science-professional/pexam_1Z0-1110-25

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