Oracle 1z0-1195-26 Q&A - in .pdf
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Oracle 1z0-1195-26 Q&A - 테스트엔진
- 시험 번호/코드: 1z0-1195-26
- 시험 이름: Oracle AI Database Foundations Associate
- 업데이트: 2026-10-26
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Oracle 1z0-1195-26 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: Oracle Machine Learning 및 AI 통합 | ~15% | - 데이터베이스 내(In-database) 머신러닝 알고리즘 - Oracle Data Studio 및 시각화 - AI 에이전트 및 LLM 통합 |
| 주제 2: 보안, 복원력 및 클라우드 통합 | ~21% | - 고가용성, 백업 및 재해 복구(DR) - 데이터베이스 보안 아키텍처 및 데이터 보호 - 클라우드 네이티브 데이터베이스 서비스 및 배포 전략 |
| 주제 3: Autonomous AI Database 및 도구 | ~16% | - Autonomous AI Database의 핵심 기능 - 내장형 관리 및 쿼리 도구 - 공유형(Shared) vs 전용형(Dedicated) 인프라 비교 |
| 주제 4: 데이터 관리 및 Oracle 데이터 플랫폼 개요 | ~11% | - 현대적 데이터 플랫폼의 가치 및 아키텍처 - 데이터 관리 개념 및 데이터 유형 - Oracle 데이터 전략 및 멀티클라우드 배포 모델 |
| 주제 5: Oracle Database Services — Exadata, DBCS 및 Engineered Systems | ~11% | - Database Cloud Service (DBCS) 특징 - Exadata 아키텍처 및 주요 기능 |
| 주제 6: MySQL HeatWave 및 NoSQL 서비스 | ~11% | - Oracle NoSQL Database 기능 및 유스케이스 - MySQL HeatWave 아키텍처 및 분석 기능 |
| 주제 7: Converged Database — 멀티 모델 및 AI 기능 | ~15% | - Select AI 및 자연어 쿼리 - JSON, Graph, Spatial 및 키-값(key-value) 데이터 지원 - Oracle AI Vector Search 개념 |
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A developer wants one place to work with SQL, REST endpoints, JSON features, APEX, and machine learning tools. Which entry point should the developer use?
- A. Vector target accuracy settings
- B. Database Actions
- C. Customer-managed key rotation
- D. Property Graph View definition only
정답: B 🗳️
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
A recruiting application must find the top job postings that semantically match a candidate's resume, but only in the candidate's city. How should the application meet this requirement?
- A. Use Early maintenance so results are ranked sooner
- B. Replace job descriptions with graph edge labels only
- C. Use one SQL query that combines relational filters with vector distance ordering
- D. Export all job postings to a separate vector platform and remove city filtering
정답: C 🗳️
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In a RAG-style application, where does similarity search apply?
- A. It retrieves the most relevant stored content for the user's question
- B. It creates the original source documents from the generated answer
- C. It replaces the generation step by returning only raw vector values
- D. It evaluates user authentication rules before retrieving context
정답: A 🗳️
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What is an embedding in the context of AI Vector Search?
- A. A graph edge label stored in a property graph
- B. A maintenance schedule attached to a database instance
- C. A text-only backup of a JSON collection
- D. A sequence of numbers that represents semantic content
정답: D 🗳️
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Which set is included in the Oracle AI Database 26ai converged approach?
- A. Relational, JSON, vector, graph, and spatial
- B. Relational, JSON, vector, object-only files, and separate document stores
- C. Relational, XML, spatial, external-only graph stores, and separate vector databases
- D. JSON, document APIs, storage buckets, monitoring, and billing
정답: A 🗳️
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전체 11페이지 중 1페이지 보는 중.
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15 분의 상품리뷰 상품리뷰 （* 일부 내용이 비슷한 리뷰와 오래된 리뷰는 숨겨졌습니다.）
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