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1z0-1110-25 Übungsfragen: Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional & 1z0-1110-25 Dateien Prüfungsunterlagen

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Data Science Professional 1z0-1110-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q53-Q58):

53. Frage
Which statement about logs for Oracle Cloud Infrastructure Jobs is true?

A. All stdout and stderr are automatically stored when automatic log creation is enabled
B. Logs are automatically deleted when the job and job run is deleted
C. Integrating data science jobs resources with logging is mandatory
D. Each job run sends outputs to a single log for that job

Antwort: A

Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify a true statement about OCI Jobs logging.
* Understand Logging: Jobs can log stdout/stderr to OCI Logging service.
* Evaluate Options:
* A: False-Each run has its own log, not a single job log.
* B: False-Logging is optional, not mandatory.
* C: True-When enabled, stdout/stderr are auto-captured.
* D: False-Logs persist unless explicitly deleted.
* Reasoning: C matches OCI's automatic logging feature.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "When automatic log creation is enabled for Data Science Jobs, all stdout and stderr outputs are captured and stored in the OCI Logging service." A is incorrect (per-run logs), B is optional, and D contradicts log retention-only C is accurate.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Jobs Logging".

54. Frage
Which OCI Data Science interaction method can function without the need of scripting?

A. OCI Console
B. REST APIs
C. Language SDKs
D. CLI

Antwort: A

Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify the OCI Data Science interaction method that doesn't require scripting.
* Understand Interaction Methods: OCI provides multiple ways to interact with Data Science services- some are GUI-based, others script-based.
* Evaluate Options:
* A. OCI Console: A web-based graphical interface allowing users to manage resources (e.g., create notebook sessions, deploy models) via point-and-click-no scripting needed.
* B. CLI: Command Line Interface requires writing commands (scripts) to execute tasks (e.g., oci data-science notebook-session create).
* C. Language SDKs: Software Development Kits (e.g., Python SDK) require coding to interact programmatically (e.g., oci.data_science.DataScienceClient).
* D. REST APIs: Application Programming Interfaces require scripted HTTP requests (e.g., using curl or a programming language).
* Reasoning: Only the OCI Console (A) offers a no-code, user-friendly interface, while B, C, and D rely on scripting or programming.
* Conclusion: A is the correct answer as it eliminates the need for scripting.
The OCI Console is described in the documentation as "a browser-based interface that allows users to manage OCI Data Science resources, such as creating notebook sessions or jobs, without writing code or scripts." In contrast, the CLI (B) requires command-line scripts, SDKs (C) need programming (e.g., Python), and REST APIs (D) involve scripted API calls. The Console's GUI distinguishes it as the only option functioning without scripting, aligning with Oracle's design for accessibility to non-programmers.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Getting Started with OCI Console" section.

55. Frage
Which Oracle Data Safe feature minimizes the amount of personal data and allows internal test, development, and analytics teams to operate with reduced risk?

A. Data encryption
B. Data masking
C. Data auditing
D. Data discovery
E. Security assessment

Antwort: B

Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify the Data Safe feature that reduces personal data exposure.
* Understand Data Safe: Secures sensitive data in OCI databases.
* Evaluate Options:
* A: Encryption-Protects data, doesn't minimize it.
* B: Assessment-Identifies risks, doesn't alter data.
* C: Masking-Obfuscates personal data (e.g., SSNs)-correct.
* D: Discovery-Locates sensitive data, doesn't reduce it.
* E: Auditing-Tracks access, doesn't minimize data.
* Reasoning: Masking replaces sensitive data, reducing risk for teams-fits goal.
* Conclusion: C is correct.
OCI documentation states: "Data masking (C) in Data Safe transforms sensitive data into anonymized versions, minimizing exposure for test, dev, and analytics use." A protects, B assesses, D finds, E audits- only C reduces data per OCI's Data Safe features.
Oracle Cloud Infrastructure Data Safe Documentation, "Data Masking Overview".

56. Frage
You are asked to prepare data for a custom-built model that requires transcribing Spanish video recordings into a readable text format with profane words identified. Which Oracle Cloud Service would you use?

A. OCI Anomaly Detection
B. OCI Language
C. OCI Translation
D. OCI Speech

Antwort: D

Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Transcribe Spanish video audio and identify profanity.
* Evaluate Options:
* A: Anomaly Detection-Not for transcription or text analysis.
* B: Speech-Converts audio to text (e.g., Spanish), base for further analysis-correct.
* C: Translation-Translates text, not transcription.
* D: Language-Analyzes text (e.g., profanity), but needs transcribed input.
* Reasoning: Speech (B) transcribes video audio; Language could follow for profanity.
* Conclusion: B is correct for transcription.
OCI Speech "transcribes audio from video or audio files into text, supporting languages like Spanish." Post- transcription, OCI Language could detect profanity, but B is the starting point-Anomaly (A) and Translation (C) don't fit.
Oracle Cloud Infrastructure Speech Documentation, "Transcription Features".

57. Frage
When preparing your model artifact to save it to the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) DataScience model catalog, you create a score.py file. What is the purpose of the score.py file?

A. Define the compute scaling strategy
B. Configure the deployment infrastructure
C. Execute the inference logic code
D. Define the inference server dependencies

Antwort: C

Begründung:
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Define the role of score.py in OCI model artifacts.
* Understand Artifacts: score.py is key for deployment runtime.
* Evaluate Options:
* A: Infra config-Handled by OCI settings, not score.py.
* B: Inference logic-Correct; runs load_model(), predict().
* C: Scaling-Set in deployment, not score.py.
* D: Dependencies-In runtime.yaml, not score.py.
* Reasoning: B aligns with score.py's execution role.
* Conclusion: B is correct.
OCI documentation states: "score.py (B) contains the inference logic, including functions to load the model and predict outputs, executed by the deployment endpoint." A, C, and D are managed elsewhere-only B matches OCI's design.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Model Artifact - score.py".

58. Frage
......

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