Microsoft DP-700専門知識 & DP-700模擬試験サンプル

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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
  • 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。
トピック 3
  • 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。

>> Microsoft DP-700専門知識 <<

DP-700模擬試験サンプル、DP-700予想試験

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Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric 認定 DP-700 試験問題 (Q144-Q149):

質問 # 144
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 eventstream that loads data into a table named Bike_Location in a KQL database. The table contains the following columns:
You need to apply transformation and filter logic to prepare the data for consumption. The solution must return data for a neighbourhood named Sands End when No_Bikes is at least 15. The results must be ordered by No_Bikes in ascending order.
Solution: You use the following code segment:

Does this meet the goal?

正解:A

解説:
This code does not meet the goal because it uses order by, which is not valid in KQL. The correct term in KQL is sort by.
Correct code should look like:


質問 # 145
You need to schedule the population of the medallion layers to meet the technical requirements.
What should you do?

正解:C

解説:
The technical requirements specify that:
Medallion layers must be fully populated sequentially (bronze # silver # gold). Each layer must be populated before the next.
If any step fails, the process must notify the data engineers.
Data imports should run simultaneously when possible.
Why Use a Data Pipeline That Calls Other Data Pipelines?
A data pipeline provides a modular and reusable approach to orchestrating the sequential population of medallion layers.
By calling other pipelines, each pipeline can focus on populating a specific layer (bronze, silver, or gold), simplifying development and maintenance.
A parent pipeline can handle:
- Sequential execution of child pipelines.
- Error handling to send email notifications upon failures.
- Parallel execution of tasks where possible (e.g., simultaneous imports into the bronze layer).


質問 # 146
You have three users named User1, User2, and User3.
You have the Fabric workspaces shown in the following table.

You have a security group named Group1 that contains User1 and User3.
The Fabric admin creates the domains shown in the following table.

User1 creates a new workspace named Workspace3.
You add Group1 to the default domain of Domain1.
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解:

解説:

Explanation:


質問 # 147
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:

Explanation:


質問 # 148
DRAG DROP
You have a Fabric eventhouse that contains a KQL database. The database contains a table named TaxiData.
The following is a sample of the data in TaxiData.

You need to build two KQL queries. The solution must meet the following requirements:
One of the queries must partition RunningTotalAmount by VendorID.
The other query must create a column named FirstPickupDateTime that shows the first value of each hour from tpep_pickup_datetime partitioned by payment_type.
How should you complete each query? To answer, drag the appropriate values the correct targets. Each value may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解:

解説:

Explanation:

Partition the RunningTotalAmount by VendorID. - Row_cumsum
The Row_cumsum function computes the cumulative sum of a column while optionally restarting the accumulation based on a condition. In this case, it calculates the cumulative sum of total_amount for each VendorID, restarting when the VendorID changes (VendorID != prev(VendorID)).

Create a column FirstPickupDateTime that shows the first value of each hour from tpep_pickup_datetime, partitioned by payment_type - Row_window_session


質問 # 149
......

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