Microsoft DP-600受験内容 & DP-600前提条件

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Microsoft DP-600 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • データ分析ソリューションの維持：このセクションでは、管理者のスキルを測定し、Power BI 環境のセキュリティ強化と管理に関連するタスクを網羅します。ワークスペースレベルとアイテムレベルの両方でアクセス制御を設定し、ユーザーとグループに適切な権限を確保することが求められます。行レベル、列レベル、オブジェクトレベル、ファイルレベルのアクセス制御に加え、機密ラベルを適用してデータを安全に分類する方法も含まれます。また、このセクションでは、バージョン管理の構成、Power BI Desktop プロジェクトの管理、展開パイプラインの設定、さまざまなデータ資産からの下流への影響の評価、XMLA エンドポイントを使用したセマンティックモデルの展開の処理などを通じて、組織での使用を目的とした Power BI アイテムの承認と、分析資産の開発ライフサイクル全体の監視能力もテストされます。再利用可能な資産管理もこの分野に含まれます。
トピック 2
  • セマンティックモデルの実装と管理：このセクションでは、アーキテクトのスキルを評価し、エンタープライズ規模の分析をサポートするためのセマンティックモデルの設計と最適化に焦点を当てます。ストレージモードの理解度、スタースキーマ、ブリッジテーブルや多対多結合などの複雑なリレーションシップの実装能力を評価します。アーキテクトは、変数、反復子、フィルタリング技術を用いてDAXベースの計算を記述する必要があります。計算グループ、動的書式指定文字列、フィールドパラメータの使用も含まれます。また、このセクションでは、大規模なセマンティックモデルの構成と複合モデルの設計も含まれます。最適化においては、レポートのビジュアルとDAXパフォーマンスの向上、Direct Lakeの動作の設定、増分更新戦略の効果的な実装が求められます。
トピック 3
  • データ準備：このセクションでは、エンジニアのスキルを評価し、基本的なデータ準備タスクを網羅します。OneLakeデータハブやリアルタイムハブなどのツールを介したデータ接続の確立とソースの検出が含まれます。受験者は、ユースケースに応じて適切なストレージタイプ（レイクハウス、ウェアハウス、イベントハウス）を選択する知識を証明する必要があります。また、OneLakeとEventhouseの統合およびセマンティックモデルの実装も含まれます。変換パートでは、ビュー、ストアドプロシージャ、関数の作成に加え、データのエンリッチメント、マージ、非正規化、集計を行います。エンジニアは、重複、欠損値、NULLなどのデータ品質の問題への対応、データ型の変換、フィルタリングも求められます。さらに、SQL、KQL、ビジュアルクエリエディターなどのツールを使用したデータのクエリと分析もこのドメインでテストされます。

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Microsoft DP-600認証試験の最高なテストバージョン

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Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric 認定 DP-600 試験問題 (Q89-Q94):

質問 # 89
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You have a Fabric tenant that contains a semantic model named Model1.
You discover that the following query performs slowly against Model1.

You need to reduce the execution time of the query.
Solution: You replace line 4 by using the following code:

Does this meet the goal?

正解：A

解説：
ISEMPTY(CALCULATETABLE('Order Item')) checks if there are no related rows in 'Order Item' for a customer. Wrapping this in NOT returns true if the customer has at least one order. This avoids calculating row counts and instead just checks existence, which is more efficient for performance. This reduces execution time and meets the goal.


質問 # 90
You have a Fabric tenant.
You plan to create a data pipeline named Pipeline1. Pipeline1 will include two activities that will execute in sequence.
You need to ensure that a failure of the first activity will NOT block the second activity.
Which conditional path should you configure between the first activity and the second activity?

正解：B


質問 # 91
You have a Fabric tenant that contains a semantic model named model1. The two largest columns in model1 are shown in the following table.

You need to optimize model 1. The solution must meet the following requirements:
* Reduce the model size.
* Increase refresh performance when using Import mode.
* Ensure that the datetime value for each sales transaction is available in the model.
What should you do on each column? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation:

We are optimizing model1 in Fabric with two very large columns:
TransactionKey
Cardinality: 2.5 billion
Size: 160 GB
Description: surrogate key for SalesTransaction fact table.
SaleDateTime
Cardinality: 6.8 million
Size: 120 GB
Description: datetime (to the second) of when a sale occurred.
Goal:
Reduce model size.
Improve refresh performance (Import mode).
Ensure datetime values remain available .
Analysis per column
1. TransactionKey (very high cardinality)
Surrogate keys with extremely high cardinality do not add analytical value in a semantic model because they are not used in measures or grouping.
They take a lot of memory and reduce refresh performance.
Best practice: remove the column from the model.
2. SaleDateTime
Needed to analyze transactions by date and time.
However, storing the full datetime at second-level cardinality causes huge memory usage.
To optimize: split the column into Date and Time columns.
Reduces cardinality significantly.
Preserves full datetime information (can recombine if needed).
Improves compression and refresh speed.
TransactionKey: Remove the column.
SaleDateTime: Split the column.
References:
Microsoft Fabric optimization guidance - reduce cardinality
Best practices for datetime optimization in semantic models
# Answer Selection:
TransactionKey # Remove the column
SaleDateTime # Split the column


質問 # 92
You have a Fabric tenant.
You are creating a Fabric Data Factory pipeline.
You have a stored procedure that returns the number of active customers and their average sales for the current month.
You need to add an activity that will execute the stored procedure in a warehouse. The returned values must be available to the downstream activities of the pipeline.
Which type of activity should you add?

正解：D

解説：
Lookup activity reads and returns the content of a configuration file or table. It also returns the result of executing a query or stored procedure. The output can be a singleton value or an array of attributes, which can be consumed in a subsequent copy, transformation, or control flow activities like ForEach activity.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/control-flow-lookup-activity


質問 # 93
You have a Fabric tenant that uses a Microsoft tower Bl Premium capacity. You need to enable scale-out for a semantic model. What should you do first?

正解：D

解説：
To enable scale-out for a semantic model, you should first set Large dataset storage format to On (C) at the semantic model level. This configuration is necessary to handle larger datasets effectively in a scaled-out environment. References = Guidance on configuring large dataset storage formats for scale-out is available in the Power BI documentation.


質問 # 94
......

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