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Databricks Databricks-Machine-Learning-Professional 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Identify live serving benefits of querying precomputed batch predictions Describe Structured Streaming as a common processing tool for ETL pipelines
トピック 2	Identify the requirements for tracking nested runs Describe an MLflow flavor and the benefits of using MLflow flavors
トピック 3	Identify JIT feature values as a need for real-time deployment Describe how to list all webhooks and how to delete a webhook
トピック 4	Test whether the updated model performs better on the more recent data Identify when retraining and deploying an updated model is a probable solution to drift
トピック 5	Identify a use case for HTTP webhooks and where the Webhook URL needs to come Identify advantages of using Job clusters over all-purpose clusters
トピック 6	Describe concept drift and its impact on model efficacy Describe summary statistic monitoring as a simple solution for numeric feature drift
トピック 7	Identify less performant data storage as a solution for other use cases Describe why complex business logic must be handled in streaming deployments
トピック 8	Describe the advantages of using the pyfunc MLflow flavor Manually log parameters, models, and evaluation metrics using MLflow

参照：https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-professional

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