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최신 Oracle Cloud 1z0-1110-25 무료샘플문제 (Q17-Q22):

질문 # 17
Which encryption is used for Oracle Data Science?

A. Data Encryption Standard (DES)
B. 256-bit Advanced Encryption Standard (AES-256)
C. Rivest Shamir Adleman (RSA)
D. Twofish
E. Triple DES (TDES)

정답：B

설명：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify encryption standard for OCI Data Science.
* Understand OCI Encryption: Applies to data at rest and in transit.
* Evaluate Options:
* A: AES-256-Industry-standard, OCI default-correct.
* B: DES-Outdated, weak-incorrect.
* C: TDES-Older, less secure-incorrect.
* D: Twofish-Not OCI standard-incorrect.
* E: RSA-Asymmetric, not primary for data at rest-incorrect.
* Reasoning: AES-256 is OCI's go-to for Data Science resources.
* Conclusion: A is correct.
OCI documentation states: "Data Science services encrypt data at rest using AES-256 (A), ensuring high security for notebooks, jobs, and models." B, C, D, and E are either outdated or not used-only A matches OCI's encryption policy.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Data Encryption".

질문 # 18
Which Oracle Cloud Service provides restricted access to target resources?

A. Load Balancer
B. SSL Certificate
C. Internet Gateway
D. Bastion

정답：D

설명：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify the OCI service for restricted resource access.
* Evaluate Options:
* A: Bastion-Secure, temporary access to resources-correct.
* B: Internet Gateway-Public access, not restricted.
* C: Load Balancer-Distributes traffic, not access control.
* D: SSL Certificate-Secures comms, not access.
* Reasoning: Bastion limits access (e.g., SSH) to specific targets.
* Conclusion: A is correct.
OCI documentation states: "OCI Bastion (A) provides restricted, audited access to target resources like instances, typically via SSH." B, C, and D don't restrict-only A fits per OCI's security services.
Oracle Cloud Infrastructure Bastion Documentation, "Overview".

질문 # 19
You are working as a Data Scientist for a healthcare company. You have a series of neurophysiological data on OCI Data Science and have developed a convolutional neural network (CNN) classification model. It predicts the source of seizures in drug-resistant epileptic patients. You created a model artifact with all the necessary files. When you deployed the model, it failed to run because you did not point to the correct conda environment in the model artifact. Where would you provide instructions to use the correct conda environment?

A. requirements.txt
B. runtime.yaml
C. score.py
D. model_artifact_validate.py

정답：B

설명：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Determine where to specify the conda environment for an OCI model deployment.
* Understand Model Deployment: Requires artifacts like score.py and runtime.yaml to define runtime settings.
* Evaluate Options:
* A. score.py: Contains inference logic (e.g., load_model(), predict())-not for environment specs.
* B. runtime.yaml: Defines deployment runtime, including conda environment path-correct.
* C. requirements.txt: Lists pip dependencies-not used in OCI for conda environments.
* D. model_artifact_validate.py: Not a standard artifact; doesn't exist in OCI deployment.
* Reasoning: runtime.yaml specifies the conda env (e.g., slug: pyspark30_p37_cpu_v2)-failure to set this causes deployment errors.
* Conclusion: B is correct.
OCI documentation states: "The runtime.yaml file in a model artifact specifies the runtime environment, including the conda environment path (e.g., ENVIRONMENT_SLUG: pyspark30_p37_cpu_v2), ensuring the deployed model uses the correct dependencies." score.py (A) handles inference, requirements.txt (C) is for pip (not conda in OCI), and D isn't valid-only B addresses the conda issue per OCI's deployment process.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science Documentation, "Model Deployment - runtime.yaml".

질문 # 20
Which Oracle Accelerated Data Science (ADS) classes can be used for easy access to datasets fromreference libraries and index websites, such as scikit-learn?

A. DatasetFactory
B. DatasetBrowser
C. SecretKeeper
D. ADSTuner

정답：A

설명：
Detailed Answer in Step-by-Step Solution:
* Objective: Identify ADS class for accessing datasets (e.g., scikit-learn).
* Evaluate Options:
* A: DatasetBrowser-Not an ADS class.
* B: DatasetFactory-Loads datasets from sources like scikit-learn-correct.
* C: ADSTuner-Hyperparameter tuning, not data access.
* D: SecretKeeper-Manages credentials, not datasets.
* Reasoning: DatasetFactory simplifies dataset loading (e.g., DatasetFactory.open()).
* Conclusion: B is correct.
OCI documentation states: "DatasetFactory in ADS SDK provides methods to easily load datasets from libraries like scikit-learn or other sources (e.g., DatasetFactory.open('sklearn.datasets:load_iris'))." A isn't real, C tunes models, and D handles secrets-only B fits.
Oracle Cloud Infrastructure ADS SDK Documentation, "DatasetFactory".

질문 # 21
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. Define the inference server dependencies
C. Configure the deployment infrastructure
D. Execute the inference logic code

정답：D

설명：
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".

질문 # 22
......

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