Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate Practice Questions

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NEW QUESTION: 1


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NEW QUESTION: 2
企業がアプリケーションのホスティングにAWSを使用することを計画しています。運用環境、テスト環境、および開発環境を完全に分離および分離する必要があります。そのようなセットアップを設計する理想的な方法は次のうちどれですか？
選んでください：
A. 環境ごとに個別のAWSアカウントを使用する
B. 環境ごとに個別の1AMロールを使用します
C. 環境ごとに個別のVPCを使用します
D. 環境ごとに個別の1AMポリシーを使用します
Answer: A
Explanation:
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A recommendation from the AWS Security Best practices highlights this as well

option A is partially valid, you can segregate resources, but a best practise is to have multiple accounts for this setup.
Options B and C are invalid because from a maintenance perspective this could become very difficult For more information on the Security Best practices, please visit the following URL:
https://dl.awsstatic.com/whitepapers/Security/AWS_Security_Best_Practices.pdf The correct answer is: Use separate AWS accounts for each of the environments Submit your Feedback/Queries to our Experts

NEW QUESTION: 3
Which two statements are true regarding Health Monitor checks in Oracle Database 11g? (Choose two.)
A. Health Monitor checks can be used to scan the contents of the redo log and archive logs for accessibility andcorruption
B. Health Monitor checks can be used to verify the contents of dictionary entries for each dictionary object and fix it automatically.
C. Health Monitor checks can be used to verify the integrity of database files and report failures if these files are inaccessible, corrupt or inconsistent.
D. Health Monitor checks are always initiated manually when there is some critical error.
Answer: A,C
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Explanation/Reference:
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NEW QUESTION: 4
You are working on a niche product in the image recognition domain. Your team has developed a model that is dominated by custom C++ TensorFlow ops your team has implemented. These ops are used inside your main training loop and are performing bulky matrix multiplications. It currently takes up to several days to train a model. You want to decrease this time significantly and keep the cost low by using an accelerator on Google Cloud. What should you do?
A. Stay on CPUs, and increase the size of the cluster you're training your model on.
B. Use Cloud TPUs after implementing GPU kernel support for your customs ops.
C. Use Cloud TPUs without any additional adjustment to your code.
D. Use Cloud GPUs after implementing GPU kernel support for your customs ops.
Answer: B
Explanation:
Cloud TPUs are not suited to the following workloads: [...] Neural network workloads that contain custom TensorFlow operations written in C++. Specifically, custom operations in the body of the main training loop are not suitable for TPUs.