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Oracle Autonomous Database 1z0-1096-22

1z0-1096-22 deutsch prüfung

Exam Code: 1z0-1096-22

Prüfungsname: Oracle Machine Learning using Autonomous Database 2022 Specialist

Aktulisiert: 25-07-2026

Nummer: 75 Q&As

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Oracle 1z0-1096-22 Prüfungsthemen:

AbschnittZiele
Umgebung von Oracle Machine Learning- Komponenten von Oracle Machine Learning
  • 1. Verwaltung von Benutzern und Arbeitsbereichen
  • 2. OML-Notebooks
  • 3. Planung von Aufträgen
  • 4. Freigabe und Berechtigungen für Notebooks
  • 5. Arbeitsbereiche und Vorlagen
Oracle Machine Learning-Notebooks- Entwicklung mit Notebooks
  • 1. Vorlagen für Notebooks
  • 2. SQL-Notebooks
  • 3. Funktionen zur Zusammenarbeit
  • 4. Formulare in Notebooks
  • 5. Python-Notebooks
Verwaltung und Sicherheit- Verwaltungsaufgaben
  • 1. Verwaltung von Arbeitsbereichen
  • 2. Berechtigungen und Rollen
  • 3. Benutzerverwaltung
  • 4. Sicherheit und Zugriffskontrolle
Datenaufbereitung und -untersuchung- Datenanalyse
  • 1. Normalisierung
  • 2. Datenvisualisierung
  • 3. Datenerfassung
  • 4. Datentransformation
  • 5. Merkmalsentwicklung
  • 6. Behandlung fehlender Werte
AutoML und integriertes maschinelles Lernen in der Datenbank- Automatisiertes maschinelles Lernen
  • 1. Modelloptimierung
  • 2. Auswahl von Merkmalen
  • 3. AutoML-Experimente
  • 4. Algorithmusauswahl
Erstellung und Bewertung von Modellen- Modellentwicklung
  • 1. Klassifikationsmodelle
  • 2. Modellbewertung
  • 3. Modellbewertung für Vorhersagen
  • 4. Clustering-Modelle
  • 5. Regressionsmodelle
  • 6. Assoziationsregeln
Grundlagen von Oracle Machine Learning- Konzepte des maschinellen Lernens
  • 1. Anomalieerkennung
  • 2. Unüberwachtes Lernen
  • 3. Clustering
  • 4. Klassifikation
  • 5. Regression
  • 6. Überwachtes Lernen

Oracle Machine Learning using Autonomous Database 2022 Specialist 1z0-1096-22 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which two components support in-database automatic machine learning (AutoML) functionality?

A) OML4Py
B) OML Services a
C) OML4R
D) OML AutoML UI
E) Oracle Data Miner
F) OML4SQL


2. What is the proper workflow for analyzing data in Oracle Machine Learning?

A) Prepare the data, build the model, evaluate the model, and deploy the model.
B) Build the model, prepare the data, evaluate the model, and deploy the model.
C) Evaluate the model, prepare the data, build the model, and deploy the model.
D) Get predictions from the model, prepare the data, build the model, and deploy the model


3. When managing models using the Model Repository screen from the OML AutoML UI, what are the four operations a user can do to models and model deployments?

A) Change the owner of a previously deployed OML in-database model.
B) Deploy an existing Oracle Machine Learning in-database model as a REST endpoint in OML Services.
C) Change the namespace of a previously deployed OML in-database model.
D) Change the deployment date of a previously deployed OML in-database model.
E) Delete an existing OML in-database model.
F) Undeploy a previously deployed OML in-database model.


4. Which statement is FALSE about OML Notebooks?

A) An existing database user cannot be added as an OML user using the User Manage-ment Interface.
B) You must have the Administrator role to access the compute resources page.
C) You must have the Administrator role to access the OML User Management Interface.
D) The administrator is not authorized to run notebooks.


5. You want to predict which customers are likely to increase spending if given an additional credit card. Your task is to build a model using demographic and aggregated credit card data for customers who have used similar cards in the past.
Which machine learning technique should you use to achieve this?

A) Regression
B) Feature Extraction
C) Classification
D) Attribute Importance


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: A,D
2. Frage
Antwort: B
3. Frage
Antwort: A,B,C,D
4. Frage
Antwort: A
5. Frage
Antwort: D

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