Exame de Prática AWS Certified Machine Learning Specialty 2023

180 Questões Abrangentes de Teste para AWS Certified Machine Learning Specialty

Avaliação: 5.0 de 53 avaliações

180 questões

Todos os Níveis

Sobre Mim:

Apresentando John Smith, um Arquiteto de Soluções Sênior na AWS, responsável por auxiliar clientes nos segmentos de PME e startups na Alemanha. John ajuda os clientes a remodelar e desenvolver estratégias baseadas em nuvem, permitindo que eles utilizem extensivamente os serviços da Amazon para resolver seus problemas de negócios.

Sobre o Exame de Prática AWS Certified Machine Learning – Specialty

O exame de certificação AWS Certified Machine Learning Specialty avalia o conhecimento dos candidatos em planejamento, implementação, implantação e manutenção de soluções de aprendizado de máquina (ML). Este exame é ideal para profissionais em funções de desenvolvimento e ciência de dados. Ele também avalia as habilidades dos candidatos em criar, treinar, ajustar e implantar modelos de ML usando a AWS Cloud.

O exame de prática inclui quatro conjuntos de exames de prática, cada um contendo 45 perguntas únicas de alta qualidade, totalizando 180 perguntas. Todos os exames de prática são cronometrados e pontuados, imitando o ambiente real do exame. A pontuação mínima para aprovação é de 72%. Explicações detalhadas são fornecidas para cada pergunta, ajudando você a entender os conceitos e escolher a melhor resposta. As perguntas são projetadas com base em perguntas reais do exame e foram testadas por inúmeros candidatos.

Recursos Principais do Curso:

• Atualizações contínuas com novas perguntas para garantir que os exames estejam atualizados com as últimas mudanças da AWS.
• Pontuação média no exame de mais de 85% nas primeiras tentativas.
• Pontuação mínima para aprovação de 72%, mas incentivamos você a buscar uma pontuação de 90% ou mais em cada exame.
• Livre de erros de digitação e erros técnicos para uma experiência de aprendizado agradável.

O Que Você Vai Aprender:

Ao fazer este curso, você adquirirá conhecimento abrangente nas seguintes áreas:

• Engenharia de Dados
• Análise Exploratória de Dados
• Modelagem
• Implementação e Operações de Aprendizado de Máquina