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NEW QUESTION: 1
An engineer is designing a new public cloud infrastructure. Which two compliance standards are met if the
engineer deploys according to the Cisco VMDC architecture? (Choose two.)
A. GLBA
B. Sarbanes-Oxley Act
C. PCI
D. HIPAA
E. ISO 27001
Answer: C,D

NEW QUESTION: 2
그래픽 하향식 형식으로 위치와 관계를 표시하는 데 사용할 수있는 기존의 조직도 구조는 다음과 같습니다.
A. 책임, 책임, 컨설팅 및 정보 (RACI) 차트
B. 인적 자원 차트.
C. 매트릭스 기반 차트.
D. 계층 형 차트.
Answer: D

NEW QUESTION: 3

A. Option C
B. Option A
C. Option B
D. Option D
Answer: B

NEW QUESTION: 4
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You create a model to forecast weather conditions based on historical data.
You need to create a pipeline that runs a processing script to load data from a datastore and pass the processed data to a machine learning model training script.
Solution: Run the following code:

Does the solution meet the goal?
A. No
B. Yes
Answer: A
Explanation:
Explanation
Note: Data used in pipeline can be produced by one step and consumed in another step by providing a PipelineData object as an output of one step and an input of one or more subsequent steps.
Compare with this example, the pipeline train step depends on the process_step_output output of the pipeline process step:
from azureml.pipeline.core import Pipeline, PipelineData
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep
datastore = ws.get_default_datastore()
process_step_output = PipelineData("processed_data", datastore=datastore) process_step = PythonScriptStep(script_name="process.py", arguments=["--data_for_train", process_step_output], outputs=[process_step_output], compute_target=aml_compute, source_directory=process_directory) train_step = PythonScriptStep(script_name="train.py", arguments=["--data_for_train", process_step_output], inputs=[process_step_output], compute_target=aml_compute, source_directory=train_directory) pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[process_step, train_step]) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.pipelinedata?view=azu