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Azure Machine Learning Studioを使用して実験を作成しています。
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分析用のデータを準備する必要があります。
実験を作成するための適切な方法を選択する必要があります。
どの3つのモジュールを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかのクレジットを受け取ります。

Answer:
Explanation:

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The Clean Missing Data module in Azure Machine Learning Studio, to remove, replace, or infer missing values.

NEW QUESTION: 2
한 스타트 업 회사가 최근 대규모 전자 상거래 웹 사이트를 AWS로 마이그레이션했습니다.이 웹 사이트는 매출이 70 % 증가했습니다. 소프트웨어 엔지니어는 비공개 GitHub 저장소를 사용하여 코드를 관리하고 있습니다. devops 팀은 빌드 및 단위 테스트에 Jenkins를 사용하고 있습니다. 엔지니어는 잘못된 빌드에 대한 알림을 수신하고 배포 중 다운 타임을 없애야 합니다. 또한 엔지니어는 생산에 대한 모든 변경 사항이 사용자에게 원활하고 중대한 문제가 발생할 경우 롤백 할 수 있는지 확인해야 합니다.
소프트웨어 엔지니어는 AWS CodePipeline을 사용하여 빌드 및 배포 프로세스를 관리하기로 결정했습니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
A. GitHub 웹 소켓을 사용하여 CodePipeline 파이프 라인을 트리거합니다. AWS Code Build 용 Jenkins 플러그인을 사용하여 단위 테스트를 수행합니다. 잘못된 빌드에 대해 Amazon SNS 주제에 알림을 보냅니다. AWS CodeDeploy를 사용하여 인플레 이스 일괄 배포 구성으로 배포합니다.
B. GitHub 웹 소켓을 사용하여 CodePipeline 파이프 라인을 트리거합니다. 단위 테스트 및 정적 코드 분석에 AWS X-Ray를 사용하십시오. 잘못된 빌드에 대해 Amazon SNS 주제에 알림을 보냅니다. AWS CodeDeploy를 사용하여 블루 / 그린 배포로 배포
C. GitHub 웹훅을 사용하여 CodePipeline 파이프 라인을 트리거합니다. AWS CodeBuild 용 Jenkins 플러그인을 사용하여 단위 테스트를 수행합니다. AWS CodeDeploy를 사용하여 블루 / 그린 배포로 배포합니다.
D. GitHub 웹 소켓을 사용하여 CodePipeline 파이프 라인을 트리거합니다. 단위 테스트 및 정적 코드 분석에 AWS X-Ray를 사용하십시오. AWS CodeDeploy를 사용하여 현재 위치에서 한 번에 모두 배포 구성으로 배포
Answer: C

NEW QUESTION: 3

Use the following login credentials as needed:
Azure Username: xxxxx
Azure Password: xxxxx
The following information is for technical support purposes only:
Lab Instance: 10277521
You plan to generate large amounts of real-time data that will be copied to Azure Blob storage.
You plan to create reports that will read the data from an Azure Cosmos DB database.
You need to create an Azure Stream Analytics job that will input the data from a blob storage named storage10277521 to the Cosmos DB database.
To complete this task, sign in to the Azure portal.
Answer:
Explanation:
See the explanation below.
Explanation
Step 1: Create a Stream Analytics job
1. Sign in to the Azure portal.
2. Select Create a resource in the upper left-hand corner of the Azure portal.
3. Select Analytics > Stream Analytics job from the results list.
4. Fill out the Stream Analytics job page.

5. Check the Pin to dashboard box to place your job on your dashboard and then select Create.
6. You should see a Deployment in progress... notification displayed in the top right of your browser window.
Step 2: Configure job input
1. Navigate to your Stream Analytics job.
2. Select Inputs > Add Stream input > Azure Blob storage

3. In the Azure Blob storage setting choose: storage10277521. Leave other options to default values and select Save to save the settings.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-quick-create-portal