ITとかCockatielとか

技術のこととか。飼鳥(オカメインコ)のこととか。気になったこととか。基本的には備忘録。

VBAメモ

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http://officetanaka.net/excel/vba/file/file01.htm

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http://officetanaka.net/excel/vba/sheet/sheet01.htm

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http://officetanaka.net/excel/vba/table/01.htm

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最終行の取得
http://www.niji.or.jp/home/toru/notes/8.html

テーブルから全行削除する
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https://www.tipsfound.com/vba/11002

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Microsoft Azure Data Fundamentals(Microsoft認定試験 DP-900)について【試験概要】

概要

評価されるスキル

  • コアデータの概念について説明する (15-20%)
  • Azure でリレーショナルデータを操作する方法について説明する (25-30%)
  • Azure で非リレーショナルデータを操作する方法について説明する (25-30%)
  • Azureの分析ワークロードについて説明する (25-30%)

学習方法

900シリーズは試験の難易度が高くないため、公式をしっかりやってポイントを押さえておけば問題なく合格できると思われる。

スキルのアウトライン(Google翻訳

コアデータの概念を説明する(15~20%)

コアデータワークロードの種類を説明する

  • バッチデータを説明する
  • ストリーミングデータについて説明する
  • バッチデータとストリーミングデータの違いを説明する
  • リレーショナルデータの特性を説明する

データ分析のコアコンセプトを説明する

  • データの視覚化を説明する(例:視覚化、レポート、ビジネスインテリジェンス(BI))
  • 棒グラフや円グラフなどの基本的なグラフの種類を説明する
  • 分析手法を説明する(例、記述的、診断的、予測的、規範的、認知)
  • ELTおよびETL処理について説明する
  • データ処理の概念を説明する

Azureでリレーショナルデータを操作する方法を説明してください(25~30%)

リレーショナルデータのワークロードを説明する

  • リレーショナルワークロードに適したデータオファリングを特定する
  • リレーショナルデータ構造(テーブル、インデックス、ビューなど)を記述します

リレーショナルAzureデータサービスについて説明する

  • PaaS、IaaS、およびSaaSソリューションを説明および比較する
  • AzureSQLデータベース、AzureSQLなどのAzureSQLデータベースサービスについて説明する管理対象インスタンス、およびAzure仮想マシン上のSQL Server
  • AzureSynapseAnalyticsについて説明する
  • PostgreSQL用のAzureデータベース、MariaDB用のAzureデータベース、およびAzureについて説明するMySQL用データベース

リレーショナルデータの基本的な管理タスクを特定する

  • リレーショナルデータサービスのプロビジョニングと展開について説明する
  • Azureポータル、Azure ResourceManagerを含む展開方法を説明するテンプレート、Azure PowerShell、およびAzureコマンドラインインターフェイスCLI
  • データセキュリティコンポーネントファイアウォール、認証など)を特定する
  • 基本的な接続の問題を特定します(たとえば、オンプレミスからのアクセス、AzureでのアクセスVNet、インターネットからのアクセス、認証、ファイアウォール
  • クエリツール(Azure Data Studio、SQL Server Management Studio、sqlcmdなど)を特定しますユーティリティなど)

SQL言語を使用したデータのクエリ手法を説明する

  • データ定義言語(DDL)とデータ操作言語(DML)を比較する
  • AzureSQLデータベース、Azure Database for PostgreSQL、およびAzureでリレーショナルデータをクエリするMySQL用データベース

Azureで非リレーショナルデータを操作する方法を説明してください(25~30%)

非リレーショナルデータワークロードについて説明する

  • 非リレーショナルデータの特性を説明する
  • 非リレーショナルデータとNoSQLデータの種類を説明する
  • 正しいデータストアを推奨する
  • 非リレーショナルデータをいつ使用するかを決定する

Azureで提供される非リレーショナルデータについて説明する

  • 非リレーショナルワークロード用のAzureデータサービスを特定する
  • AzureCosmos DBAPIについて説明する
  • Azureテーブルストレージについて説明する
  • AzureBlobストレージについて説明する
  • Azureファイルストレージについて説明する

非リレーショナルデータの基本的な管理タスクを特定する

  • 非リレーショナルデータサービスのプロビジョニングと展開について説明する
  • Azureポータル、Azure ResourceManagerを含む展開方法を説明するテンプレート、Azure PowerShell、およびAzureコマンドラインインターフェイスCLI
  • データセキュリティコンポーネントファイアウォール、認証、暗号化など)を特定する+ 基本的な接続の問題を特定します(たとえば、オンプレミスからのアクセス、AzureでのアクセスVNet、インターネットからのアクセス、認証、ファイアウォール
  • 非リレーショナルデータの管理ツールを特定する

Azureでの分析ワークロードについて説明してください(25~30%)

分析ワークロードについて説明する

  • トランザクションワークロードを説明する
  • トランザクションワークロードと分析ワークロードの違いを説明する
  • バッチとリアルタイムの違いを説明する+ データウェアハウジングのワークロードについて説明する
  • データウェアハウスソリューションが必要な時期を判断する

最新のデータウェアハウスのコンポーネントについて説明する

  • AzureDataLakeなどの最新のデータウェアハウジング向けのAzureデータサービスについて説明します。Azure Synapse Analytics、Azure Databricks、およびAzure HDInsight
  • 最新のデータウェアハウジングアーキテクチャとワークロードについて説明する

Azureでのデータの取り込みと処理について説明する

  • データ読み込みの一般的な方法を説明する
  • AzureData Factoryのコンポーネント(パイプライン、アクティビティなど)について説明する
  • データ処理オプション(Azure HDInsight、Azure Databricks、Azure Synapseなど)について説明するアナリティクス、Azure Data Factory)

Microsoft PowerBIでのデータの視覚化について説明する

  • ページ付けされたレポートの役割を説明する
  • インタラクティブレポートの役割を説明する
  • ダッシュボードの役割を説明する
  • PowerBIでワークフローを説明する

Microsoft Azure AI Fundamentals(Microsoft認定試験 AI-900)について【試験概要】

概要

評価されるスキル

  • AI ワークロードと考慮事項について説明する (15-20%)
  • Azure での機械学習の基本原則について説明する (30-35%)
  • Azure のコンピューター ビジョン ワークロードの機能について説明する (15-20%)
  • Azure の Natural Language Processing (NLP) ワークロードの機能について説明する (15-20%)
  • Azure での会話型 AI ワークロードの機能について説明する (15-20%)

学習方法

900シリーズは試験の難易度が高くないため、公式をしっかりやってポイントを押さえておけば問題なく合格できると思われる。

スキルのアウトライン(Google翻訳

人工知能のワークロードと考慮事項を説明してください(15〜20%)

一般的なAIワークロードの機能を特定する

  • 予測/予測ワークロードを特定する
  • 異常検出ワークロードの機能を特定する
  • コンピュータービジョンのワークロードを特定する
  • 自然言語処理または知識マイニングのワークロードを特定する
  • 会話型AIワークロードを特定する

責任あるAIの指針となる原則を特定する

  • AIソリューションの公平性に関する考慮事項を説明する
  • AIソリューションの信頼性と安全性に関する考慮事項を説明する
  • AIソリューションのプライバシーとセキュリティに関する考慮事項を説明する
  • AIソリューションの包括性に関する考慮事項を説明する
  • AIソリューションの透明性に関する考慮事項を説明する
  • AIソリューションにおける説明責任に関する考慮事項を説明する

Azureでの機械学習の基本原則を説明する(30-35%)

一般的な機械学習タイプを特定する

コア機械学習の概念を説明する

機械学習ソリューションを作成する際のコアタスクを特定する

  • データの取り込みと準備の一般的な機能について説明する
  • 機能のエンジニアリングと選択について説明する
  • モデルのトレーニングと評価の一般的な機能を説明する
  • モデルの展開と管理の一般的な機能について説明する

Azure Machine LearningStudioを使用したノーコード機械学習の機能について説明する

Azureでのコンピュータービジョンワークロードの機能を説明する(15〜20%)

コンピュータビジョンソリューションの一般的なタイプを特定します。

  • 画像分類ソリューションの機能を特定する
  • オブジェクト検出ソリューションの機能を特定する
  • セマンティックセグメンテーションソリューションの機能を特定する
  • 光学式文字認識ソリューションの機能を特定する
  • 顔検出、顔認識、および顔分析ソリューションの機能を特定します

コンピュータービジョンタスク用のAzureツールとサービスを特定する

  • コンピュータビジョンサービスの機能を特定する
  • カスタムビジョンサービスの機能を特定する
  • Faceサービスの機能を特定する
  • FormRecognizerサービスの機能を特定する

自然言語処理NLP)ワークロードの機能を説明するAzure(15〜20%)

一般的なNLPワークロードシナリオの機能を特定する

  • キーフレーズ抽出の機能と用途を特定する
  • エンティティ認識の機能と用途を特定する
  • 感情分析の機能と用途を特定する
  • 言語モデリングの機能と用途を特定する
  • 音声認識と合成の機能と用途を特定する
  • 翻訳の機能と用途を特定する

NLPワークロード用のAzureツールとサービスを特定する

  • テキスト分析サービスの機能を特定する
  • 言語理解サービス(LUIS)の機能を特定する
  • 音声サービスの機能を特定する
  • 翻訳者テキストサービスの機能を特定する

Azureでの会話型AIワークロードの機能を説明する(15〜20%)

会話型AIの一般的なユースケースを特定する

  • ウェブチャットボットの機能と用途を特定する
  • 電話の音声メニューの機能と用途を特定する
  • 携帯情報端末の機能と用途を特定する
  • 会話型AIソリューションの一般的な特徴を特定する

会話型AI用のAzureサービスを特定する

  • QnAMakerサービスの機能を特定する
  • Azureボットサービスの機能を特定する