window.ExamData = window.ExamData || {};
window.ExamData['dp-100'] = {
  meta: {
    id: 'dp-100',
    title: { en: 'Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure', de: 'Entwerfen und Implementieren einer Data-Science-Lösung auf Azure' },
    description: { en: 'This exam measures your ability to design machine learning solutions, explore data, train models, prepare deployments, and operate models on Azure Machine Learning.', de: 'Diese Prüfung misst Ihre Fähigkeit, Machine-Learning-Lösungen zu entwerfen, Daten zu untersuchen, Modelle zu trainieren, Bereitstellungen vorzubereiten und Modelle in Azure Machine Learning zu betreiben.' },
    icon: '🔬',
    level: 'associate',
    passingScore: 700,
    totalTime: 120,
    questionCount: '40-60',
    msLearnUrl: 'https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/exams/dp-100/',
    domains: [
      {
        name: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
        weight: '30-35%',
        objectives: [
          { en: 'Plan workspaces, data assets, and governance', de: 'Arbeitsbereiche, Datenbestände und Governance planen' },
          { en: 'Choose compute, AutoML, and designer approaches', de: 'Compute-, AutoML- und Designer-Ansätze auswählen' },
          { en: 'Plan responsible AI and reproducibility controls', de: 'Kontrollen für Responsible AI und Reproduzierbarkeit planen' }
        ]
      },
      {
        name: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
        weight: '25-30%',
        objectives: [
          { en: 'Prepare features and validation data', de: 'Features und Validierungsdaten vorbereiten' },
          { en: 'Run training jobs and track experiments', de: 'Trainingsjobs ausführen und Experimente nachverfolgen' },
          { en: 'Tune and evaluate models', de: 'Modelle optimieren und auswerten' }
        ]
      },
      {
        name: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
        weight: '20-25%',
        objectives: [
          { en: 'Register and version models', de: 'Modelle registrieren und versionieren' },
          { en: 'Package environments and inference assets', de: 'Umgebungen und Inferenzbestände paketieren' },
          { en: 'Choose online and batch endpoints', de: 'Online- und Batchendpunkte auswählen' }
        ]
      },
      {
        name: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
        weight: '10-15%',
        objectives: [
          { en: 'Monitor production inference', de: 'Produktive Inferenz überwachen' },
          { en: 'Automate retraining workflows', de: 'Retrainings-Workflows automatisieren' },
          { en: 'Operate batch and online scoring solutions', de: 'Batch- und Online-Scoring-Lösungen betreiben' }
        ]
      }
    ]
  },
  questions: [
    {
      id: 'dp100-001', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Azure Machine Learning workspace because this capability is designed to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Azure Machine Learning-Arbeitsbereich, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace'
    },
    {
      id: 'dp100-002', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Feature scaling because this capability is designed to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Merkmalsskalierung, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-003', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Datum Corporation is designing a new data science operating model in Azure Machine Learning. The requirement is to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team.', de: 'Datum Corporation entwirft ein neues Betriebsmodell für Data Science in Azure Machine Learning. Die Anforderung besteht darin, Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'D', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Azure Machine Learning workspace because it is specifically designed to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Azure Machine Learning-Arbeitsbereich, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace'
    },
    {
      id: 'dp100-004', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Model registration because this capability is designed to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Modellregistrierung, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-005', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for low-code solution design? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für Low-Code-Lösungsentwurf am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Bastion', de: 'Azure Bastion' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Firewall', de: 'Azure Firewall' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } }
      ],
      correct: ['C', 'D'],
      explanation: { en: 'Automated ML and Designer pipeline are the best answers for low-code solution design. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Automated ML und Designer-Pipeline sind die besten Antworten für Low-Code-Lösungsentwurf. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer'
    },
    {
      id: 'dp100-006', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to retrain a model automatically on a recurring cadence?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'D', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Pipeline schedule because this capability is designed to retrain a model automatically on a recurring cadence. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Pipelineszeitplan, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to retrain a model automatically on a recurring cadence.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-schedule-pipeline-job'
    },
    {
      id: 'dp100-007', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Tailwind Traders is improving model quality for a tabular machine learning project. The requirement is to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features.', de: 'Tailwind Traders verbessert die Modellqualität für ein tabellarisches Machine-Learning-Projekt. Die Anforderung besteht darin, numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Feature scaling because it is specifically designed to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Merkmalsskalierung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-008', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Automated ML because this capability is designed to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Automated ML, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml'
    },
    {
      id: 'dp100-009', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for reproducible machine learning projects? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für reproduzierbare Machine-Learning-Projekte am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Policy assignment', de: 'Azure-Policy-Zuweisung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Recovery Services vault', de: 'Recovery-Services-Tresor' } }
      ],
      correct: ['B', 'C'],
      explanation: { en: 'Data asset versioning and Model registration are the best answers for reproducible machine learning projects. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Datenbestandsversionierung und Modellregistrierung sind die besten Antworten für reproduzierbare Machine-Learning-Projekte. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-data-assets'
    },
    {
      id: 'dp100-010', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Contoso Ltd. is preparing inference assets before a production rollout. The requirement is to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment.', de: 'Contoso Ltd. bereitet Inferenzbestände vor einer Produktionsfreigabe vor. Die Anforderung besteht darin, ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Model registration because it is specifically designed to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Modellregistrierung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-011', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to convert categorical values into numeric indicator columns for training?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is One-hot encoding because this capability is designed to convert categorical values into numeric indicator columns for training. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist One-Hot-Encoding, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to convert categorical values into numeric indicator columns for training.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-012', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Environment because this capability is designed to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Umgebung, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-environments'
    },
    {
      id: 'dp100-013', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Trey Research is operating a live model after go-live. The requirement is to retrain a model automatically on a recurring cadence.', de: 'Trey Research betreibt ein Live-Modell nach dem Go-Live. Die Anforderung besteht darin, ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Pipeline schedule because it is specifically designed to retrain a model automatically on a recurring cadence. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Pipelineszeitplan, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-schedule-pipeline-job'
    },
    {
      id: 'dp100-014', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Endpoint data collection because this capability is designed to capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Endpunkt-Datensammlung, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-collect-production-data'
    },
    {
      id: 'dp100-015', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for designing a governed Azure Machine Learning platform? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für den Entwurf einer verwalteten Azure-Machine-Learning-Plattform am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure VPN Gateway', de: 'Azure VPN Gateway' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Load Balancer', de: 'Azure Load Balancer' } }
      ],
      correct: ['B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure Machine Learning workspace and MLTable data asset are the best answers for designing a governed Azure Machine Learning platform. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und MLTable-Datenbestand sind die besten Antworten für den Entwurf einer verwalteten Azure-Machine-Learning-Plattform. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace'
    },
    {
      id: 'dp100-016', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Designer pipeline because this capability is designed to build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Designer-Pipeline, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer'
    },
    {
      id: 'dp100-017', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Northwind Traders is standardizing machine learning projects across several business units. The requirement is to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code.', de: 'Northwind Traders standardisiert Machine-Learning-Projekte über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Die Anforderung besteht darin, viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Automated ML because it is specifically designed to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Automated ML, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml'
    },
    {
      id: 'dp100-018', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Automated featurization because this capability is designed to let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Automatisierte Featurisierung, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-019', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for choosing compute for both notebooks and scalable training? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für die Auswahl von Compute für Notebooks und skalierbares Training am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Front Door', de: 'Azure Front Door' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure DNS zone', de: 'Azure-DNS-Zone' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } }
      ],
      correct: ['A', 'D'],
      explanation: { en: 'Compute instance and Compute cluster are the best answers for choosing compute for both notebooks and scalable training. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Compute-Instanz und Computecluster sind die besten Antworten für die Auswahl von Compute für Notebooks und skalierbares Training. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target'
    },
    {
      id: 'dp100-020', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Datum Corporation is preparing repeatable data exploration and training activities. The requirement is to convert categorical values into numeric indicator columns for training.', de: 'Datum Corporation bereitet wiederholbare Aktivitäten zur Datenexploration und zum Training vor. Die Anforderung besteht darin, kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } },
        { id: 'B', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is One-hot encoding because it is specifically designed to convert categorical values into numeric indicator columns for training. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist One-Hot-Encoding, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-021', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Managed online endpoint because this capability is designed to serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Verwalteter Onlineendpunkt, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-online'
    },
    {
      id: 'dp100-022', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Batch scoring pipeline because this capability is designed to orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Batch-Scoring-Pipeline, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-batch-endpoint'
    },
    {
      id: 'dp100-023', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Tailwind Traders is moving a validated model into a production-ready release process. The requirement is to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently.', de: 'Tailwind Traders überführt ein validiertes Modell in einen produktionsreifen Releaseprozess. Die Anforderung besteht darin, die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Environment because it is specifically designed to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Umgebung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-environments'
    },
    {
      id: 'dp100-024', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to track exactly which data snapshot was used in each experiment?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Data asset versioning because this capability is designed to track exactly which data snapshot was used in each experiment. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Datenbestandsversionierung, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to track exactly which data snapshot was used in each experiment.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-data-assets'
    },
    {
      id: 'dp100-025', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for planning responsible AI review before go-live? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für die Planung einer Responsible-AI-Prüfung vor dem Go-Live am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } },
        { id: 'C', text: { en: 'App Service Environment', de: 'App Service-Umgebung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure NetApp Files', de: 'Azure NetApp Files' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Responsible AI dashboard and Feature importance are the best answers for planning responsible AI review before go-live. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Responsible AI-Dashboard und Merkmalswichtigkeit sind die besten Antworten für die Planung einer Responsible-AI-Prüfung vor dem Go-Live. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-026', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to log metrics, parameters, and artifacts for each training run?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is MLflow tracking because this capability is designed to log metrics, parameters, and artifacts for each training run. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist MLflow-Tracking, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to log metrics, parameters, and artifacts for each training run.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-mlflow'
    },
    {
      id: 'dp100-027', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Contoso Ltd. is building a repeatable retraining process for production models. The requirement is to capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based.', de: 'Contoso Ltd. erstellt einen wiederholbaren Retrainingsprozess für Produktionsmodelle. Die Anforderung besteht darin, Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Endpoint data collection because it is specifically designed to capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Endpunkt-Datensammlung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-collect-production-data'
    },
    {
      id: 'dp100-028', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to score large files asynchronously without requiring immediate user responses?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Batch endpoint because this capability is designed to score large files asynchronously without requiring immediate user responses. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Batchendpunkt, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to score large files asynchronously without requiring immediate user responses.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-batch'
    },
    {
      id: 'dp100-029', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for managing tabular training data with schema and versions? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für die Verwaltung tabellarischer Trainingsdaten mit Schema und Versionen am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Logic Apps Standard', de: 'Logic Apps Standard' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure DDoS Protection', de: 'Azure DDoS Protection' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } }
      ],
      correct: ['C', 'D'],
      explanation: { en: 'MLTable data asset and Data asset versioning are the best answers for managing tabular training data with schema and versions. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'MLTable-Datenbestand und Datenbestandsversionierung sind die besten Antworten für die Verwaltung tabellarischer Trainingsdaten mit Schema und Versionen. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-mltable'
    },
    {
      id: 'dp100-030', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Trey Research is planning a governed machine learning platform for several data science teams. The requirement is to build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually.', de: 'Trey Research plant eine verwaltete Machine-Learning-Plattform für mehrere Data-Science-Teams. Die Anforderung besteht darin, einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Designer pipeline because it is specifically designed to build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Designer-Pipeline, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer'
    },
    {
      id: 'dp100-031', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to start retraining when new labeled data arrives in storage?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Trigger-based retraining because this capability is designed to start retraining when new labeled data arrives in storage. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Ereignisgesteuertes Retraining, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to start retraining when new labeled data arrives in storage.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/mlops-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'dp100-032', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to describe tabular files and schema so jobs can read them consistently?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is MLTable data asset because this capability is designed to describe tabular files and schema so jobs can read them consistently. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist MLTable-Datenbestand, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to describe tabular files and schema so jobs can read them consistently.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-mltable'
    },
    {
      id: 'dp100-033', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: { en: 'Northwind Traders is running iterative training experiments for a predictive analytics workload. The requirement is to let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling.', de: 'Northwind Traders führt iterative Trainingsexperimente für eine Predictive-Analytics-Workload aus. Die Anforderung besteht darin, AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Automated featurization because it is specifically designed to let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Automatisierte Featurisierung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-034', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to search hyperparameter combinations to improve model performance?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'B', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Sweep job because this capability is designed to search hyperparameter combinations to improve model performance. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Sweep-Job, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to search hyperparameter combinations to improve model performance.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters'
    },
    {
      id: 'dp100-035', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for visual and automated approaches for model creation? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für visuelle und automatisierte Ansätze für die Modellerstellung am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure ExpressRoute gateway', de: 'Azure-ExpressRoute-Gateway' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Monitor Workbook', de: 'Azure Monitor Workbook' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Designer pipeline and Automated ML are the best answers for visual and automated approaches for model creation. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Designer-Pipeline und Automated ML sind die besten Antworten für visuelle und automatisierte Ansätze für die Modellerstellung. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml'
    },
    {
      id: 'dp100-036', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to test a new model version safely by sending only part of the traffic to it?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Deployment traffic split because this capability is designed to test a new model version safely by sending only part of the traffic to it. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to test a new model version safely by sending only part of the traffic to it.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-safely-rollout-online-endpoints'
    },
    {
      id: 'dp100-037', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Datum Corporation is packaging a trained model for controlled deployment. The requirement is to serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint.', de: 'Datum Corporation paketiert ein trainiertes Modell für eine kontrollierte Bereitstellung. Die Anforderung besteht darin, Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Managed online endpoint because it is specifically designed to serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Verwalteter Onlineendpunkt, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-online'
    },
    {
      id: 'dp100-038', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Responsible AI dashboard because this capability is designed to review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Responsible AI-Dashboard, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-039', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for basic feature engineering for tabular models? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für grundlegendes Feature Engineering für tabellarische Modelle am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Policy exemption', de: 'Azure-Policy-Ausnahme' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Feature scaling and One-hot encoding are the best answers for basic feature engineering for tabular models. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Merkmalsskalierung und One-Hot-Encoding sind die besten Antworten für grundlegendes Feature Engineering für tabellarische Modelle. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-040', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Tailwind Traders is managing ongoing scoring jobs after deployment. The requirement is to orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow.', de: 'Tailwind Traders verwaltet fortlaufende Scoringjobs nach der Bereitstellung. Die Anforderung besteht darin, Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'D', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Batch scoring pipeline because it is specifically designed to orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Batch-Scoring-Pipeline, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-batch-endpoint'
    },
    {
      id: 'dp100-041', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Validation split because this capability is designed to reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Validierungssplit, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#training-validation-and-test-data'
    },
    {
      id: 'dp100-042', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Model package because this capability is designed to bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Modellpaket, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-043', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Contoso Ltd. is designing a new data science operating model in Azure Machine Learning. The requirement is to track exactly which data snapshot was used in each experiment.', de: 'Contoso Ltd. entwirft ein neues Betriebsmodell für Data Science in Azure Machine Learning. Die Anforderung besteht darin, genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Data asset versioning because it is specifically designed to track exactly which data snapshot was used in each experiment. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Datenbestandsversionierung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-data-assets'
    },
    {
      id: 'dp100-044', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Compute instance because this capability is designed to provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Compute-Instanz, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-instance'
    },
    {
      id: 'dp100-045', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for tracking and tuning model training runs? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für die Nachverfolgung und Optimierung von Modelltrainingsläufen am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Private DNS zone', de: 'Private DNS-Zone' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Recovery Services vault', de: 'Recovery-Services-Tresor' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'D', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } }
      ],
      correct: ['C', 'D'],
      explanation: { en: 'MLflow tracking and Sweep job are the best answers for tracking and tuning model training runs. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'MLflow-Tracking und Sweep-Job sind die besten Antworten für die Nachverfolgung und Optimierung von Modelltrainingsläufen. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-mlflow'
    },
    {
      id: 'dp100-046', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to identify which input variables influence predictions the most?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Feature importance because this capability is designed to identify which input variables influence predictions the most. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Merkmalswichtigkeit, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to identify which input variables influence predictions the most.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-047', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Trey Research is improving model quality for a tabular machine learning project. The requirement is to log metrics, parameters, and artifacts for each training run.', de: 'Trey Research verbessert die Modellqualität für ein tabellarisches Machine-Learning-Projekt. Die Anforderung besteht darin, Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct answer is MLflow tracking because it is specifically designed to log metrics, parameters, and artifacts for each training run. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist MLflow-Tracking, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-mlflow'
    },
    {
      id: 'dp100-048', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'easy', scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Machine Learning capability is best to scale distributed training jobs up and down automatically?', de: 'Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ist am besten geeignet, um verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Compute cluster because this capability is designed to scale distributed training jobs up and down automatically. The other options address different parts of the certification objective.', de: 'Die richtige Antwort ist Computecluster, weil diese Funktion dafür ausgelegt ist, verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren. Die anderen Optionen behandeln andere Teile des Prüfungsziels.' },
      hint: { en: 'Think of the capability that is designed to scale distributed training jobs up and down automatically.', de: 'Denken Sie an die Funktion, die genau dazu dient, verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target'
    },
    {
      id: 'dp100-049', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for automated preprocessing during model training? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für automatisierte Vorverarbeitung während des Modelltrainings am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Firewall policy', de: 'Azure Firewall-Richtlinie' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Traffic Manager profile', de: 'Traffic Manager-Profil' } }
      ],
      correct: ['B', 'C'],
      explanation: { en: 'Automated featurization and Validation split are the best answers for automated preprocessing during model training. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Automatisierte Featurisierung und Validierungssplit sind die besten Antworten für automatisierte Vorverarbeitung während des Modelltrainings. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-050', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Northwind Traders is preparing inference assets before a production rollout. The requirement is to score large files asynchronously without requiring immediate user responses.', de: 'Northwind Traders bereitet Inferenzbestände vor einer Produktionsfreigabe vor. Die Anforderung besteht darin, große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Batch endpoint because it is specifically designed to score large files asynchronously without requiring immediate user responses. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Batchendpunkt, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-batch'
    },
    {
      id: 'dp100-051', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Azure Machine Learning workspace?', de: 'Welche Aussage beschreibt Azure Machine Learning-Arbeitsbereich am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow', de: 'Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To score large files asynchronously without requiring immediate user responses', de: 'große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team', de: 'Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment', de: 'einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Azure Machine Learning workspace is: to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Azure Machine Learning-Arbeitsbereich lautet: Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace'
    },
    {
      id: 'dp100-052', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Feature scaling?', de: 'Welche Aussage beschreibt Merkmalsskalierung am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features', de: 'numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To test a new model version safely by sending only part of the traffic to it', de: 'eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To start retraining when new labeled data arrives in storage', de: 'das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To identify which input variables influence predictions the most', de: 'zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct description of Feature scaling is: to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Merkmalsskalierung lautet: numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-053', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Datum Corporation is operating a live model after go-live. The requirement is to start retraining when new labeled data arrives in storage.', de: 'Datum Corporation betreibt ein Live-Modell nach dem Go-Live. Die Anforderung besteht darin, das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Trigger-based retraining because it is specifically designed to start retraining when new labeled data arrives in storage. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Ereignisgesteuertes Retraining, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/mlops-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'dp100-054', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Model registration?', de: 'Welche Aussage beschreibt Modellregistrierung am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team', de: 'Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment', de: 'Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To identify which input variables influence predictions the most', de: 'zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment', de: 'ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct description of Model registration is: to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Modellregistrierung lautet: ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-055', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for interpreting model behavior during training? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für die Interpretation des Modellverhaltens während des Trainings am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure RBAC', de: 'Azure RBAC' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Public IP address', de: 'Öffentliche IP-Adresse' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Feature importance and MLflow tracking are the best answers for interpreting model behavior during training. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Merkmalswichtigkeit und MLflow-Tracking sind die besten Antworten für die Interpretation des Modellverhaltens während des Trainings. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-056', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Pipeline schedule?', de: 'Welche Aussage beschreibt Pipelineszeitplan am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code', de: 'viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment', de: 'ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To retrain a model automatically on a recurring cadence', de: 'ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment', de: 'Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Pipeline schedule is: to retrain a model automatically on a recurring cadence. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Pipelineszeitplan lautet: ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-schedule-pipeline-job'
    },
    {
      id: 'dp100-057', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Tailwind Traders is standardizing machine learning projects across several business units. The requirement is to describe tabular files and schema so jobs can read them consistently.', de: 'Tailwind Traders standardisiert Machine-Learning-Projekte über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Die Anforderung besteht darin, tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct answer is MLTable data asset because it is specifically designed to describe tabular files and schema so jobs can read them consistently. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist MLTable-Datenbestand, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-mltable'
    },
    {
      id: 'dp100-058', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Automated ML?', de: 'Welche Aussage beschreibt Automated ML am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To track exactly which data snapshot was used in each experiment', de: 'genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code', de: 'viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based', de: 'Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint', de: 'Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct description of Automated ML is: to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Automated ML lautet: viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml'
    },
    {
      id: 'dp100-059', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for scalable experimentation with repeatable evaluation? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für skalierbare Experimente mit wiederholbarer Auswertung am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Backup vault', de: 'Azure Backup-Tresor' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Front Door WAF', de: 'Azure Front Door WAF' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } }
      ],
      correct: ['B', 'D'],
      explanation: { en: 'Compute cluster and Validation split are the best answers for scalable experimentation with repeatable evaluation. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Computecluster und Validierungssplit sind die besten Antworten für skalierbare Experimente mit wiederholbarer Auswertung. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target'
    },
    {
      id: 'dp100-060', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Contoso Ltd. is preparing repeatable data exploration and training activities. The requirement is to search hyperparameter combinations to improve model performance.', de: 'Contoso Ltd. bereitet wiederholbare Aktivitäten zur Datenexploration und zum Training vor. Die Anforderung besteht darin, Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Sweep job because it is specifically designed to search hyperparameter combinations to improve model performance. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Sweep-Job, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters'
    },
    {
      id: 'dp100-061', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes One-hot encoding?', de: 'Welche Aussage beschreibt One-Hot-Encoding am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To convert categorical values into numeric indicator columns for training', de: 'kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To track exactly which data snapshot was used in each experiment', de: 'genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow', de: 'Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To score large files asynchronously without requiring immediate user responses', de: 'große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct description of One-hot encoding is: to convert categorical values into numeric indicator columns for training. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für One-Hot-Encoding lautet: kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-062', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Environment?', de: 'Welche Aussage beschreibt Umgebung am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To test a new model version safely by sending only part of the traffic to it', de: 'eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently', de: 'die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To describe tabular files and schema so jobs can read them consistently', de: 'tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To start retraining when new labeled data arrives in storage', de: 'das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct description of Environment is: to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Umgebung lautet: die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-environments'
    },
    {
      id: 'dp100-063', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Trey Research is moving a validated model into a production-ready release process. The requirement is to test a new model version safely by sending only part of the traffic to it.', de: 'Trey Research überführt ein validiertes Modell in einen produktionsreifen Releaseprozess. Die Anforderung besteht darin, eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Deployment traffic split because it is specifically designed to test a new model version safely by sending only part of the traffic to it. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-safely-rollout-online-endpoints'
    },
    {
      id: 'dp100-064', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Endpoint data collection?', de: 'Welche Aussage beschreibt Endpunkt-Datensammlung am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment', de: 'Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To test a new model version safely by sending only part of the traffic to it', de: 'eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team', de: 'Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based', de: 'Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct description of Endpoint data collection is: to capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Endpunkt-Datensammlung lautet: Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-collect-production-data'
    },
    {
      id: 'dp100-065', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for preparing a model for controlled deployment? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für die Vorbereitung eines Modells für eine kontrollierte Bereitstellung am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure NAT Gateway', de: 'Azure NAT-Gateway' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Cache for Redis', de: 'Azure Cache for Redis' } }
      ],
      correct: ['B', 'C'],
      explanation: { en: 'Model registration and Environment are the best answers for preparing a model for controlled deployment. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Modellregistrierung und Umgebung sind die besten Antworten für die Vorbereitung eines Modells für eine kontrollierte Bereitstellung. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-066', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Designer pipeline?', de: 'Welche Aussage beschreibt Designer-Pipeline am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To scale distributed training jobs up and down automatically', de: 'verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code', de: 'viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually', de: 'einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To retrain a model automatically on a recurring cadence', de: 'ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Designer pipeline is: to build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Designer-Pipeline lautet: einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer'
    },
    {
      id: 'dp100-067', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Northwind Traders is standardizing machine learning projects across several business units. The requirement is to review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment.', de: 'Northwind Traders standardisiert Machine-Learning-Projekte über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Die Anforderung besteht darin, Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Responsible AI dashboard because it is specifically designed to review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Responsible AI-Dashboard, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-068', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Automated featurization?', de: 'Welche Aussage beschreibt Automatisierte Featurisierung am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based', de: 'Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually', de: 'einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling', de: 'AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To scale distributed training jobs up and down automatically', de: 'verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Automated featurization is: to let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Automatisierte Featurisierung lautet: AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-069', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for low-latency production inference? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für produktionsnahe Inferenz mit geringer Latenz am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Storage queue', de: 'Azure Storage-Warteschlange' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } }
      ],
      correct: ['A', 'D'],
      explanation: { en: 'Managed online endpoint and Deployment traffic split are the best answers for low-latency production inference. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt und Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen sind die besten Antworten für produktionsnahe Inferenz mit geringer Latenz. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-online'
    },
    {
      id: 'dp100-070', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Datum Corporation is preparing repeatable data exploration and training activities. The requirement is to reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment.', de: 'Datum Corporation bereitet wiederholbare Aktivitäten zur Datenexploration und zum Training vor. Die Anforderung besteht darin, einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Validation split because it is specifically designed to reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Validierungssplit, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#training-validation-and-test-data'
    },
    {
      id: 'dp100-071', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Managed online endpoint?', de: 'Welche Aussage beschreibt Verwalteter Onlineendpunkt am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features', de: 'numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint', de: 'Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow', de: 'Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To track exactly which data snapshot was used in each experiment', de: 'genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct description of Managed online endpoint is: to serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Verwalteter Onlineendpunkt lautet: Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-online'
    },
    {
      id: 'dp100-072', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Batch scoring pipeline?', de: 'Welche Aussage beschreibt Batch-Scoring-Pipeline am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To describe tabular files and schema so jobs can read them consistently', de: 'tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To start retraining when new labeled data arrives in storage', de: 'das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To convert categorical values into numeric indicator columns for training', de: 'kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow', de: 'Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct description of Batch scoring pipeline is: to orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Batch-Scoring-Pipeline lautet: Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-batch-endpoint'
    },
    {
      id: 'dp100-073', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Tailwind Traders is moving a validated model into a production-ready release process. The requirement is to bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment.', de: 'Tailwind Traders überführt ein validiertes Modell in einen produktionsreifen Releaseprozess. Die Anforderung besteht darin, Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Model package because it is specifically designed to bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Modellpaket, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-074', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Data asset versioning?', de: 'Welche Aussage beschreibt Datenbestandsversionierung am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team', de: 'Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development', de: 'einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To track exactly which data snapshot was used in each experiment', de: 'genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To log metrics, parameters, and artifacts for each training run', de: 'Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Data asset versioning is: to track exactly which data snapshot was used in each experiment. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Datenbestandsversionierung lautet: genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-data-assets'
    },
    {
      id: 'dp100-075', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for asynchronous bulk scoring? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für asynchrones Massen-Scoring am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure DNS private resolver', de: 'Azure DNS Private Resolver' } }
      ],
      correct: ['A', 'C'],
      explanation: { en: 'Batch endpoint and Model package are the best answers for asynchronous bulk scoring. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Batchendpunkt und Modellpaket sind die besten Antworten für asynchrones Massen-Scoring. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-batch'
    },
    {
      id: 'dp100-076', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes MLflow tracking?', de: 'Welche Aussage beschreibt MLflow-Tracking am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To search hyperparameter combinations to improve model performance', de: 'Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To log metrics, parameters, and artifacts for each training run', de: 'Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code', de: 'viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development', de: 'einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct description of MLflow tracking is: to log metrics, parameters, and artifacts for each training run. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für MLflow-Tracking lautet: Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-mlflow'
    },
    {
      id: 'dp100-077', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Contoso Ltd. is standardizing machine learning projects across several business units. The requirement is to provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development.', de: 'Contoso Ltd. standardisiert Machine-Learning-Projekte über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Die Anforderung besteht darin, einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Compute instance because it is specifically designed to provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Compute-Instanz, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-instance'
    },
    {
      id: 'dp100-078', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Batch endpoint?', de: 'Welche Aussage beschreibt Batchendpunkt am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To scale distributed training jobs up and down automatically', de: 'verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To search hyperparameter combinations to improve model performance', de: 'Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To score large files asynchronously without requiring immediate user responses', de: 'große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To build a low-code training and scoring workflow by arranging modules visually', de: 'einen Low-Code-Workflow für Training und Scoring durch visuelles Anordnen von Modulen aufzubauen' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Batch endpoint is: to score large files asynchronously without requiring immediate user responses. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Batchendpunkt lautet: große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-endpoints-batch'
    },
    {
      id: 'dp100-079', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for safe rollout of a new model version? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für das sichere Einführen einer neuen Modellversion am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Deployment traffic split', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Managed online endpoint', de: 'Verwalteter Onlineendpunkt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Firewall', de: 'Azure Firewall' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Deployment traffic split and Managed online endpoint are the best answers for safe rollout of a new model version. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen und Verwalteter Onlineendpunkt sind die besten Antworten für das sichere Einführen einer neuen Modellversion. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-safely-rollout-online-endpoints'
    },
    {
      id: 'dp100-080', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Trey Research is preparing repeatable data exploration and training activities. The requirement is to identify which input variables influence predictions the most.', de: 'Trey Research bereitet wiederholbare Aktivitäten zur Datenexploration und zum Training vor. Die Anforderung besteht darin, zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'One-hot encoding', de: 'One-Hot-Encoding' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Feature importance', de: 'Merkmalswichtigkeit' } },
        { id: 'D', text: { en: 'MLTable data asset', de: 'MLTable-Datenbestand' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Feature importance because it is specifically designed to identify which input variables influence predictions the most. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Merkmalswichtigkeit, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-081', type: 'single',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Trigger-based retraining?', de: 'Welche Aussage beschreibt Ereignisgesteuertes Retraining am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To track exactly which data snapshot was used in each experiment', de: 'genau nachzuverfolgen, welcher Datenstand in jedem Experiment verwendet wurde' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features', de: 'numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment', de: 'einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To start retraining when new labeled data arrives in storage', de: 'das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct description of Trigger-based retraining is: to start retraining when new labeled data arrives in storage. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Ereignisgesteuertes Retraining lautet: das Retraining zu starten, wenn neue gelabelte Daten im Speicher eintreffen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/mlops-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'dp100-082', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes MLTable data asset?', de: 'Welche Aussage beschreibt MLTable-Datenbestand am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling', de: 'AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment', de: 'ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To describe tabular files and schema so jobs can read them consistently', de: 'tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment', de: 'Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of MLTable data asset is: to describe tabular files and schema so jobs can read them consistently. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für MLTable-Datenbestand lautet: tabellarische Dateien und ein Schema zu beschreiben, damit Jobs sie konsistent lesen können. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-mltable'
    },
    {
      id: 'dp100-083', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Northwind Traders is moving a validated model into a production-ready release process. The requirement is to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment.', de: 'Northwind Traders überführt ein validiertes Modell in einen produktionsreifen Releaseprozess. Die Anforderung besteht darin, ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Model registration because it is specifically designed to store a trained model as a versioned asset that can be promoted to deployment. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Modellregistrierung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, ein trainiertes Modell als versionierten Bestand zu speichern, der für die Bereitstellung freigegeben werden kann. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-084', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Sweep job?', de: 'Welche Aussage beschreibt Sweep-Job am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently', de: 'die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To search hyperparameter combinations to improve model performance', de: 'Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment', de: 'Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To let AutoML apply common transformations such as imputation, encoding, and scaling', de: 'AutoML gängige Transformationen wie Imputation, Kodierung und Skalierung anwenden zu lassen' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct description of Sweep job is: to search hyperparameter combinations to improve model performance. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Sweep-Job lautet: Hyperparameterkombinationen zu durchsuchen, um die Modellleistung zu verbessern. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters'
    },
    {
      id: 'dp100-085', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for packaging inference assets for repeatable releases? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für das Paketieren von Inferenzbeständen für wiederholbare Releases am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Route table', de: 'Azure-Routentabelle' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Model package', de: 'Modellpaket' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } }
      ],
      correct: ['C', 'D'],
      explanation: { en: 'Environment and Model package are the best answers for packaging inference assets for repeatable releases. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Umgebung und Modellpaket sind die besten Antworten für das Paketieren von Inferenzbeständen für wiederholbare Releases. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-environments'
    },
    {
      id: 'dp100-086', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Deployment traffic split?', de: 'Welche Aussage beschreibt Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To test a new model version safely by sending only part of the traffic to it', de: 'eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently', de: 'die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development', de: 'einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To log metrics, parameters, and artifacts for each training run', de: 'Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct description of Deployment traffic split is: to test a new model version safely by sending only part of the traffic to it. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Datenverkehrsaufteilung bei Bereitstellungen lautet: eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-safely-rollout-online-endpoints'
    },
    {
      id: 'dp100-087', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Datum Corporation is standardizing machine learning projects across several business units. The requirement is to scale distributed training jobs up and down automatically.', de: 'Datum Corporation standardisiert Machine-Learning-Projekte über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Die Anforderung besteht darin, verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Sweep job', de: 'Sweep-Job' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Compute cluster because it is specifically designed to scale distributed training jobs up and down automatically. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Computecluster, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target'
    },
    {
      id: 'dp100-088', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Responsible AI dashboard?', de: 'Welche Aussage beschreibt Responsible AI-Dashboard am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features', de: 'numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To score large files asynchronously without requiring immediate user responses', de: 'große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment', de: 'Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment', de: 'einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Responsible AI dashboard is: to review fairness, error patterns, feature importance, and counterfactuals before deployment. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Responsible AI-Dashboard lautet: Fairness, Fehlermuster, Merkmalswichtigkeit und Counterfactuals vor der Bereitstellung zu prüfen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-089', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for automated model retraining? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für automatisches Modell-Retraining am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Trigger-based retraining', de: 'Ereignisgesteuertes Retraining' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure DNS zone', de: 'Azure-DNS-Zone' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Pipeline schedule', de: 'Pipelineszeitplan' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Bastion', de: 'Azure Bastion' } }
      ],
      correct: ['A', 'C'],
      explanation: { en: 'Pipeline schedule and Trigger-based retraining are the best answers for automated model retraining. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Pipelineszeitplan und Ereignisgesteuertes Retraining sind die besten Antworten für automatisches Modell-Retraining. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-schedule-pipeline-job'
    },
    {
      id: 'dp100-090', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Tailwind Traders is preparing repeatable data exploration and training activities. The requirement is to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features.', de: 'Tailwind Traders bereitet wiederholbare Aktivitäten zur Datenexploration und zum Training vor. Die Anforderung besteht darin, numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Designer pipeline', de: 'Designer-Pipeline' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Compute cluster', de: 'Computecluster' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Feature scaling because it is specifically designed to normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Merkmalsskalierung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#featurization'
    },
    {
      id: 'dp100-091', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Validation split?', de: 'Welche Aussage beschreibt Validierungssplit am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To test a new model version safely by sending only part of the traffic to it', de: 'eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To normalize numeric ranges so models are less sensitive to large-value features', de: 'numerische Wertebereiche zu normalisieren, damit Modelle weniger empfindlich auf große Merkmalswerte reagieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment', de: 'einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To identify which input variables influence predictions the most', de: 'zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Validation split is: to reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Validierungssplit lautet: einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml#training-validation-and-test-data'
    },
    {
      id: 'dp100-092', type: 'single',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Model package?', de: 'Welche Aussage beschreibt Modellpaket am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To identify which input variables influence predictions the most', de: 'zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To convert categorical values into numeric indicator columns for training', de: 'kategorische Werte für das Training in numerische Indikatorspalten umzuwandeln' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To test a new model version safely by sending only part of the traffic to it', de: 'eine neue Modellversion sicher zu testen, indem nur ein Teil des Datenverkehrs zu ihr geleitet wird' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment', de: 'Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct description of Model package is: to bundle model artifacts and inference configuration for repeatable deployment. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Modellpaket lautet: Modellartefakte und Inferenzkonfiguration für eine wiederholbare Bereitstellung zu bündeln. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-models'
    },
    {
      id: 'dp100-093', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Prepare a model for deployment', de: 'Ein Modell für die Bereitstellung vorbereiten' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Contoso Ltd. is moving a validated model into a production-ready release process. The requirement is to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently.', de: 'Contoso Ltd. überführt ein validiertes Modell in einen produktionsreifen Releaseprozess. Die Anforderung besteht darin, die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Feature scaling', de: 'Merkmalsskalierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Data asset versioning', de: 'Datenbestandsversionierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Validation split', de: 'Validierungssplit' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Environment because it is specifically designed to package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Umgebung, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-environments'
    },
    {
      id: 'dp100-094', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Compute instance?', de: 'Welche Aussage beschreibt Compute-Instanz am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To retrain a model automatically on a recurring cadence', de: 'ein Modell automatisch in einem wiederkehrenden Rhythmus neu zu trainieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To package the Conda and Docker dependencies required to run a model consistently', de: 'die für die konsistente Ausführung eines Modells erforderlichen Conda- und Docker-Abhängigkeiten zu paketieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To log metrics, parameters, and artifacts for each training run', de: 'Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development', de: 'einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct description of Compute instance is: to provide one data scientist with a managed workstation for notebooks and interactive development. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Compute-Instanz lautet: einer Data-Scientist-Person eine verwaltete Workstation für Notebooks und interaktive Entwicklung bereitzustellen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-instance'
    },
    {
      id: 'dp100-095', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for evidence-based monitoring after deployment? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für evidenzbasierte Überwachung nach der Bereitstellung am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Blueprints', de: 'Azure Blueprints' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Managed disk snapshot', de: 'Snapshot einer verwalteten Datenträgerressource' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Endpoint data collection', de: 'Endpunkt-Datensammlung' } }
      ],
      correct: ['B', 'D'],
      explanation: { en: 'Endpoint data collection and Batch scoring pipeline are the best answers for evidence-based monitoring after deployment. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Endpunkt-Datensammlung und Batch-Scoring-Pipeline sind die besten Antworten für evidenzbasierte Überwachung nach der Bereitstellung. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-collect-production-data'
    },
    {
      id: 'dp100-096', type: 'single',
      domain: { en: 'Explore data and train models', de: 'Daten untersuchen und Modelle trainieren' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Feature importance?', de: 'Welche Aussage beschreibt Merkmalswichtigkeit am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To log metrics, parameters, and artifacts for each training run', de: 'Metriken, Parameter und Artefakte für jeden Trainingslauf zu protokollieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To serve low-latency predictions through a stable HTTPS endpoint', de: 'Vorhersagen mit geringer Latenz über einen stabilen HTTPS-Endpunkt bereitzustellen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To identify which input variables influence predictions the most', de: 'zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To capture production inputs and outputs so drift and retraining decisions can be evidence-based', de: 'Produktions-Eingaben und -Ausgaben zu erfassen, damit Drift- und Retrainingsentscheidungen evidenzbasiert getroffen werden können' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The correct description of Feature importance is: to identify which input variables influence predictions the most. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Merkmalswichtigkeit lautet: zu identifizieren, welche Eingabevariablen Vorhersagen am stärksten beeinflussen. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard'
    },
    {
      id: 'dp100-097', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Trey Research is standardizing machine learning projects across several business units. The requirement is to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team.', de: 'Trey Research standardisiert Machine-Learning-Projekte über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Die Anforderung besteht darin, Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Automated featurization', de: 'Automatisierte Featurisierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Machine Learning workspace', de: 'Azure Machine Learning-Arbeitsbereich' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Responsible AI dashboard', de: 'Responsible AI-Dashboard' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Model registration', de: 'Modellregistrierung' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Azure Machine Learning workspace because it is specifically designed to centralize experiments, data assets, models, and endpoints for a team. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Azure Machine Learning-Arbeitsbereich, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, Experimente, Datenbestände, Modelle und Endpunkte für ein Team zu zentralisieren. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace'
    },
    {
      id: 'dp100-098', type: 'single',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'medium', scenario: null,
      question: { en: 'Which statement best describes Compute cluster?', de: 'Welche Aussage beschreibt Computecluster am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To reserve part of the training data to evaluate candidate models before deployment', de: 'einen Teil der Trainingsdaten zu reservieren, um Kandidatenmodelle vor der Bereitstellung zu bewerten' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To scale distributed training jobs up and down automatically', de: 'verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To orchestrate data preparation and batch inference as one repeatable workflow', de: 'Datenvorbereitung und Batchinferenz als einen wiederholbaren Workflow zu orchestrieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To score large files asynchronously without requiring immediate user responses', de: 'große Dateien asynchron zu bewerten, ohne unmittelbare Benutzerantworten zu erfordern' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The correct description of Compute cluster is: to scale distributed training jobs up and down automatically. The other options describe other services, assets, or operational choices.', de: 'Die richtige Beschreibung für Computecluster lautet: verteilte Trainingsjobs automatisch hoch- und herunterzuskalieren. Die anderen Optionen beschreiben andere Dienste, Bestände oder betriebliche Entscheidungen.' },
      hint: { en: 'Match the capability name to its primary purpose.', de: 'Ordnen Sie den Namen der Funktion ihrem primären Zweck zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-compute-target'
    },
    {
      id: 'dp100-099', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Deploy and retrain a model', de: 'Ein Modell bereitstellen und neu trainieren' },
      difficulty: 'hard', scenario: null,
      question: { en: 'Which two Azure Machine Learning capabilities are most relevant for repeatable production scoring jobs? Choose all that apply.', de: 'Welche zwei Azure-Machine-Learning-Funktionen sind für wiederholbare Produktions-Scoringjobs am relevantesten? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Batch scoring pipeline', de: 'Batch-Scoring-Pipeline' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Firewall Manager', de: 'Azure Firewall Manager' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Batch endpoint', de: 'Batchendpunkt' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } }
      ],
      correct: ['A', 'C'],
      explanation: { en: 'Batch endpoint and Batch scoring pipeline are the best answers for repeatable production scoring jobs. The other options solve different problems or belong to other Azure services.', de: 'Batchendpunkt und Batch-Scoring-Pipeline sind die besten Antworten für wiederholbare Produktions-Scoringjobs. Die anderen Optionen lösen andere Probleme oder gehören zu anderen Azure-Diensten.' },
      hint: { en: 'Choose the two options that directly satisfy the requirement.', de: 'Wählen Sie die zwei Optionen aus, die die Anforderung direkt erfüllen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-batch-endpoint'
    },
    {
      id: 'dp100-100', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Design a machine learning solution', de: 'Eine Machine-Learning-Lösung entwerfen' },
      difficulty: 'hard', scenario: { en: 'Northwind Traders is planning a governed machine learning platform for several data science teams. The requirement is to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code.', de: 'Northwind Traders plant eine verwaltete Machine-Learning-Plattform für mehrere Data-Science-Teams. Die Anforderung besteht darin, viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen.' },
      question: { en: 'What should the team use?', de: 'Was sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Environment', de: 'Umgebung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Compute instance', de: 'Compute-Instanz' } },
        { id: 'C', text: { en: 'MLflow tracking', de: 'MLflow-Tracking' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Automated ML', de: 'Automated ML' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'The correct answer is Automated ML because it is specifically designed to compare many algorithms and preprocessing choices with minimal custom code. The other options cover adjacent but different tasks.', de: 'Die richtige Antwort ist Automated ML, weil diese Funktion speziell dafür entwickelt wurde, viele Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen mit minimalem eigenem Code zu vergleichen. Die anderen Optionen decken benachbarte, aber andere Aufgaben ab.' },
      hint: { en: 'Read the business requirement first and map it to the matching Azure capability.', de: 'Lesen Sie zuerst die fachliche Anforderung und ordnen Sie sie der passenden Azure-Funktion zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml'
    }
  ]
};
