1114 位客戶反饋 從免費範例、即時下載到 365 天免費更新，KaoGuTi 把 Databricks-Machine-Learning-Associate 備考的每個環節一次備齊。你只管專心準備 Databricks Certified Machine Learning Associate，其餘瑣事交給我們，2026 年順利上場。
Databricks Databricks-Machine-Learning-Associate 考試概覽:
| 認證廠商: | Databricks |
|---|---|
| 考試名稱: | Databricks Certified Machine Learning Associate 考試 |
| 考試代碼: | Databricks-Machine-Learning-Associate |
| 考試形式: | 多選題, 線上監考, 單選題 |
| 證照有效期限: | 2 年 |
| 支援語言: | 英文 |
| 相關認證: | Databricks Certified Data Engineer Associate Databricks Certified Data Analyst Associate |
| 及格分數: | 70% |
| 考試時間: | 90 分鐘 |
| 考試費用: | $200 USD |
| 實際考試題數: | 45-60 |
| 推薦課程: | Databricks Academy - 機器學習助理課程 |
| 考試報名: | Databricks 認證入口網站 |
| 範例考題: |  |
| 考試方式: | 線上監考考試 |
| 必備條件: | 無強制先修條件；建議具備 6 個月以上在 Databricks 上進行機器學習與資料工作流的經驗。 |
| 官方大綱網址: | https://www.databricks.com/learn/certification/machine-learning-associate |
Databricks Databricks-Machine-Learning-Associate 考試大綱主題:
| 章節 | 目標 |
|---|---|
| 特徵工程 | - 特徵建構技術
|
| 模型評估與調校 | - 評估指標
|
| 非監督式學習 | - 分群與降維
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| MLflow 與實驗追蹤 | - 實驗生命週期管理
|
| 機器學習基礎 | - 核心機器學習概念
|
| 監督式學習 | - 模型類型
|
| 資料準備 | - 資料清理與轉換
|
Databricks Certified Machine Learning Associate 考試常見問題解答
Databricks-Machine-Learning-Associate 是由 Databricks 推出的認證考試，正式名稱為「Databricks Certified Machine Learning Associate 考試」，通過後即可取得 Databricks Certified Machine Learning Associate 認證。此認證屬於 助理級 等級，主要用來驗證考生在相關技術領域的專業能力，對求職與升遷都有實質幫助。與本考試相關的認證還包括 Databricks Certified Data Engineer Associate、Databricks Certified Data Analyst Associate，可依個人職涯規劃逐步進修。若你正準備報考 Databricks-Machine-Learning-Associate，KaoGuTi 的練習題能幫助你更快掌握考試重點。
Databricks-Machine-Learning-Associate 考試的題量為 45-60 題，考試時間為 90 分鐘。在有限的作答時間內，每題能停留的時間其實不多，答題節奏的掌握格外重要。建議作答時不要在單一題目上糾結過久，遇到不確定的題目先標記起來，全部答完再回頭檢查。考前不妨使用 KaoGuTi 的模擬試題進行幾次限時練習，實際體驗在 90 分鐘 內完成作答的節奏感，正式上場時時間分配會更有把握。
Databricks-Machine-Learning-Associate 考試的及格分數為 70%，官方報名費為 $200 USD。需要留意的是，若未能一次通過，重考必須再次全額支付報名費，加上等待與重新準備的時間，成本其實不低。建議正式報名前，先以 KaoGuTi 的 76 道練習題完整自我檢測，確認答題表現穩定超過及格標準後再預約考試，避免不必要的重考支出。
無強制先修條件；建議具備 6 個月以上在 Databricks 上進行機器學習與資料工作流的經驗。 報考條件可能隨官方政策調整，建議報名前再到 Databricks 官方考試頁面 確認最新規定，以免錯過任何變更。
有的，Databricks 官方為 Databricks-Machine-Learning-Associate 考試推薦了以下培訓資源：
官方培訓能建立完整的知識架構，若再搭配 KaoGuTi 的 76 道 Databricks-Machine-Learning-Associate 練習題反覆演練，就能把課程所學確實轉化為考場上的答題能力。
可以。KaoGuTi 提供 Databricks-Machine-Learning-Associate 免費範例試題（Free PDF Demo），內容取自正式題庫，下載後即可實際檢視題目與答案解析的品質，滿意再購買。購買正式版後享有 365 天免費更新，題庫內容會隨考綱調整同步修訂；365 天到期後如需繼續更新，還可享有 50% 的續更折扣。
KaoGuTi 提供退款保證：購買後 60 天內參加 Databricks-Machine-Learning-Associate 對應考試而未通過，可申請全額退款。申請時需提交報名證明（准考證／enrollment slip）複印件與官方成績單（Score Report）PDF，並於考後 2 天內提出，我們會在 7 天內處理完成。請注意，購買後 3 天內即參加考試、已下載但未實際應考、免費資料與過期訂單均不適用退款保證，且考生姓名須與付款人姓名一致。若不想退款，也可以選擇免費更換為兩個等值考試資料，並保留原購產品的更新服務。
交付方面，付款完成後系統會在一分鐘內將產品下載連結寄至你的電子郵件信箱，可立即下載開始準備；若 2 小時內未收到，請聯絡客服協助處理。產品不限制安裝的電腦數量，桌機、筆電都能自由使用。
Databricks-Machine-Learning-Associate 考試大綱共分為 7 個主要領域，包括：
- 非監督式學習（佔比未公布）
- 機器學習基礎（佔比未公布）
- 特徵工程（佔比未公布）
完整的大綱內容與各領域細項，請參考本頁上方的考試大綱區塊，建議逐條對照自己的熟悉程度，安排複習的優先順序。
最新的 ML Data Scientist Databricks-Machine-Learning-Associate 免費考試真題：
問題 #1
A machine learning engineer wants to parallelize the inference of group-specific models using the Pandas Function API. They have developed the apply_model function that will look up and load the correct model for each group, and they want to apply it to each group of DataFrame df.
They have written the following incomplete code block:
Which piece of code can be used to fill in the above blank to complete the task?
A. predict
B. applyInPandas
C. groupedApplyInPandas
D. mapInPandas
問題 #2
A data scientist has been given an incomplete notebook from the data engineering team. The notebook uses a Spark DataFrame spark_df on which the data scientist needs to perform further feature engineering. Unfortunately, the data scientist has not yet learned the PySpark DataFrame API.
Which of the following blocks of code can the data scientist run to be able to use the pandas API on Spark?
A. import pandas as pd
df = pd.DataFrame(spark_df)
B. spark_df.to_pandas()
C. spark_df.to_sql()
D. import pyspark.pandas as ps
df = ps.to_pandas(spark_df)
E. import pyspark.pandas as ps
df = ps.DataFrame(spark_df)
問題 #3
A data scientist is developing a machine learning pipeline using AutoML on Databricks Machine Learning.
Which of the following steps will the data scientist need to perform outside of their AutoML experiment?
A. Model evaluation
B. Model deployment
C. Exploratory data analysis
D. Model tuning
問題 #4
Which of the following hyperparameter optimization methods automatically makes informed selections of hyperparameter values based on previous trials for each iterative model evaluation?
A. Tree of Parzen Estimators
B. Random Search
C. Halving Random Search
D. Grid Search
問題 #5
A data scientist wants to tune a set of hyperparameters for a machine learning model. They have wrapped a Spark ML model in the objective function objective_function and they have defined the search space search_space.
As a result, they have the following code block:
Which of the following changes do they need to make to the above code block in order to accomplish the task?
A. Remove the trials=trials argument
B. Remove the algo=tpe.suggest argument
C. Change fmin() to fmax()
D. Reduce num_evals to be less than 10
E. Change SparkTrials() to Trials()
問題與答案：
| 問題 #1 答案： B | 問題 #2 答案： E | 問題 #3 答案： C | 問題 #4 答案： A | 問題 #5 答案： E |
99.238.124.* -
太驚喜了，你們的考試練習題和答案真的很好，我就這樣輕松的通過了 Databricks-Machine-Learning-Associate 考試，而且價格也非常合理！