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	Create, overwrite, merge, and read Feature Store tables in machine learning workflows View Delta table history and load a previous version of a Delta table
トピック 2	Identify live serving benefits of querying precomputed batch predictions Describe Structured Streaming as a common processing tool for ETL pipelines
トピック 3	Identify which code block will trigger a shown webhook Describe the basic purpose and user interactions with Model Registry
トピック 4	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 5	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 6	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 7	Describe model serving deploys and endpoint for every stage Identify scenarios in which feature drift and or label drift are likely to occur
トピック 8	Identify the requirements for tracking nested runs Describe an MLflow flavor and the benefits of using MLflow flavors
トピック 9	Identify that data can arrive out-of-order with structured streaming Identify how model serving uses one all-purpose cluster for a model deployment
トピック 10	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 11	Describe concept drift and its impact on model efficacy Describe summary statistic monitoring as a simple solution for numeric feature drift

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

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