権威のあるDP-700合格体験談 &合格スムーズDP-700出題内容 |検証するDP-700日本語版Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric

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Microsoft DP-700 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • 分析ソリューションの監視と最適化：このセクションでは、Microsoft Fabric の分析ソリューションのさまざまなコンポーネントを監視するデータアナリストのスキルを評価します。データの取り込み、変換プロセス、セマンティックモデルの更新を追跡し、エラー解決のためのアラートを設定することに重点が置かれます。評価対象となるスキルの一つは、分析ワークフローにおけるパフォーマンスのボトルネックを特定することです。
トピック 2
  • データの取り込みと変換：このセクションでは、データエンジニアのスキル、特にデータ読み込みパターンの設計と実装能力を評価します。特に、多次元モデルへの読み込みのためのデータ準備、バッチおよびストリーミングデータの取り込み処理、そして様々な手法を用いたデータ変換能力に重点が置かれます。評価対象となるスキルの一つは、データ品質を確保するために適切な変換手法を適用することです。
トピック 3
  • 分析ソリューションの実装と管理：このセクションでは、Microsoft Fabric における様々なワークスペース設定の構成に関する Microsoft データアナリストのスキルを評価します。Spark やドメインワークスペースの構成を含む Microsoft Fabric ワークスペースの設定、ライフサイクル管理とバージョン管理の実装に重点が置かれます。評価対象となるスキルの一つに、分析ソリューションのデプロイメントパイプラインの作成があります。

>> DP-700合格体験談 <<

DP-700試験の準備方法｜検証するDP-700合格体験談試験｜一番優秀なImplementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric出題内容

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Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric 認定 DP-700 試験問題 (Q132-Q137):

質問 # 132
You need to recommend a solution to resolve the MAR1 connectivity issues. The solution must minimize development effort. What should you recommend?

正解：B


質問 # 133
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 KQL database that contains two tables named Stream and Reference. Stream contains streaming data in the following format.

Reference contains reference data in the following format.

Both tables contain millions of rows.
You have the following KQL queryset.

You need to reduce how long it takes to run the KQL queryset.
Solution: You change the join type to kind=outer.
Does this meet the goal?

正解：A

解説：
An outer join will include unmatched rows from both tables, increasing the dataset size and processing time.
It does not improve query performance.


質問 # 134
You have a Fabric notebook named Notebook1 that has been executing successfully for the last week.
During the last run, Notebook1executed nine jobs.
You need to view the jobs in a timeline chart.
What should you use?

正解：B

解説：
The run series from the details of the application run is the most detailed and relevant feature for visualizing job execution in a timeline format, making it the correct choice for this scenario. It provides an intuitive way to analyze job execution patterns and improve the efficiency of the notebook.


質問 # 135
You plan to process the following three datasets by using Fabric:
* Dataset1: This dataset will be added to Fabric and will have a unique primary key between the source and the destination. The unique primary key will be an integer and will start from 1 and have an increment of 1.
* Dataset2: This dataset contains semi-structured data that uses bulk data transfer. The dataset must be handled in one process between the source and the destination. The data transformation process will include the use of custom visuals to understand and work with the dataset in development mode.
* Dataset3. This dataset is in a takehouse. The data will be bulk loaded. The data transformation process will include row-based windowing functions during the loading process.
You need to identify which type of item to use for the datasets. The solution must minimize development effort and use built-in functionality, when possible. What should you identify for each dataset? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：


質問 # 136
You have Fabric workspace that contains eventhouse named Eventhouse1.
In Eventhouse1, you plan to create a table named EventStreamData in a KQL database. The table will contain data based on the following sample.

正解：

解説：

Explanation:


質問 # 137
......

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