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Behutsam hob sie den Schatz hoch, legte die Finger um den Professional-Machine-Learning-Engineer Fragenpool Ledergriff und zog das Schwert langsam aus der Scheide, Natürlich zählt jede Stimme, aber halt verdammt wenig.

Wen werdet Ihr ihm überlassen, frage ich mich, Ich aber ließ ihn seine Unverschämtheit Professional-Machine-Learning-Engineer Prüfungs so sehr bereuen, dass er mich zu verkaufen beschloss: Und so verkaufte er mich an den Kaufmann, der mich Euer Majestät zugeführt hat.

Und sollte es sich herausstellen, Professional-Machine-Learning-Engineer Deutsche Prüfungsfragen dass Angela eine Hexe ist, dann heiße ich sie willkommen im Club.

NEW QUESTION: 1
Your customer has a requirement to use Oracle Database to access and analyze the data that resides in Apache Hadoop.
What is the result of executing the following command when using Oracle SQL Connector for Hadoop?

A. An external table called SALES_HIVE_XTABis created to write data from a Hadoop table.
B. Hadoop is configured over JDBC to connect to the Oracle database by using Big Data SQL.
C. An external table called SALES_HIVE_XTABis created to read data from a Hive table.
D. A Hive table called SALES_HIVE_XTABis created.
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
You can create external tables automatically using the ExternalTable tool provided in Oracle SQL Connector for HDFS.
We see the line: oracle.hadoop.exttab.sourceType=hive
Note: This is the full syntax of the ExternalTable command-line tool:
hadoop jar OSCH_HOME/jlib/orahdfs.jar \
oracle.hadoop.exttab.ExternalTable \
[ -conf config_file]... \
[ -D property=value]... \
- createTable [--noexecute]
| -publish [--noexecute]
| -listlocations [--details]
| -getDDL
References: https://docs.oracle.com/cd/E37231_01/doc.20/e36961/sqlch.htm#BDCUG265

NEW QUESTION: 2
広告応答のモデリング戦略を定義する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？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。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Implement a K-Means Clustering model
Step 2: Use the cluster as a feature in a Decision jungle model.
Decision jungles are non-parametric models, which can represent non-linear decision boundaries.
Step 3: Use the raw score as a feature in a Score Matchbox Recommender model The goal of creating a recommendation system is to recommend one or more "items" to "users" of the system. Examples of an item could be a movie, restaurant, book, or song. A user could be a person, group of persons, or other entity with item preferences.
Scenario:
Ad response rated declined.
Ad response models must be trained at the beginning of each event and applied during the sporting event.
Market segmentation models must optimize for similar ad response history.
Ad response models must support non-linear boundaries of features.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/multiclass-decision-jungle
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/score-matchbox-recommender

NEW QUESTION: 3
DRAG DROP


Answer:
Explanation: