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NEW QUESTION: 1



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NEW QUESTION: 2
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
Start of repeated scenario
You plan to create a predictive analytics solution for credit risk assessment and fraud prediction in Azure Machine Learning. The Machine Learning workspace for the solution will be shared with other users in your organization. You will add assets to projects and conduct experiments in the workspace.
The experiments will be used for training models that will be published to provide scoring from web services.
The experiment for fraud prediction will use Machine Learning modules and APIs to train the models and will predict probabilities in an Apache Hadoop ecosystem.
End of repeated scenario.
The users will use different data sources that follow a standard format. The users will receive results in a standard format by using the fraud prediction web service. The results will be saved to a location specified by the users.
You need to provide the users with the ability to get results for different risk tolerances without affecting the calculation of the model. Which three modules should be configured to use the Web Service Parameters? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Import Data
B. Evaluate Model
C. Export Data
D. Select Columns in Dataset
E. Time Series Anomaly Detection
Answer: A,B,C

NEW QUESTION: 3
Which of the following federal laws establishes roles and responsibilities for information security, risk management, testing, and training, and authorizes NIST and NSA to provide guidance for security planning and implementation
A. Computer Fraud and Abuse Act
B. Computer Security Act
C. Government Information Security Reform Act (GISRA)
D. Federal Information Security Management Act (FISMA)
Answer: C

NEW QUESTION: 4
A company has a real-lime data analysis solution that is hosted on Microsoft Azure the solution uses Azure Event Hub to ingest data and an Azure Stream Analytics cloud job to analyze the data. The cloud job is configured to use 120 Streaming Units (SU).
You need to optimize performance for the Azure Stream Analytics job.
Which two actions should you perform? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one port.
A. Implement event ordering
B. Scale the SU count for the job up
C. Implement query parallelization by partitioning the data input
D. Implement Azure Stream Analytics user-defined functions (UDF)
E. Implement query parallelization by partitioning the data output
F. Scale the SU count for the job down
Answer: B,C
Explanation:
Scale out the query by allowing the system to process each input partition separately.
F: A Stream Analytics job definition includes inputs, a query, and output. Inputs are where the job reads the data stream from.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-parallelization