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Zweck dieses Dokuments
Dieser Leitfaden sollte Ihnen helfen, zu verstehen, was Sie bei der Prüfung erwarten sollten, und enthält eine Zusammenfassung der Themen, die die Prüfung umfassen kann, und Links zu zusätzlichen Ressourcen. Die Informationen und Materialien in diesem Dokument sollten Ihnen dabei helfen, Ihre Studien zu konzentrieren, während Sie sich auf die Prüfung vorbereiten.
| Nützliche Links | Beschreibung |
|---|---|
| Wie man die Zertifizierung erwirbt | Einige Zertifizierungen erfordern nur eine Prüfung, während andere mehrere Prüfungen bestehen müssen. |
| Zertifizierungsverlängerung | Microsoft Associate-, Experten- und Spezialzertifizierungen laufen jährlich ab. Sie können verlängern, indem Sie einen kostenlosen Online-Test auf Microsoft Learn bestehen. |
| Ihr Microsoft Learn-Profil | Wenn Sie Ihr Zertifizierungsprofil mit Microsoft Learn verbinden, können Sie Prüfungen planen und verlängern und Zertifikate freigeben und drucken. |
| Prüfungsbewertung und Bewertungsberichte | Zum Bestehen ist eine Punktzahl von 700 oder höher erforderlich. |
| Prüfungs-Sandbox | Sie können die Prüfungsumgebung erkunden, indem Sie unsere Prüfungs-Sandbox besuchen. |
| Unterkunft anfordern | Wenn Sie Hilfsgeräte verwenden, zusätzliche Zeit benötigen oder änderungen an einem Teil der Prüfungserfahrung benötigen, können Sie eine Unterkunft anfordern. |
| Nehmen Sie an einem kostenlosen Übungstest teil | Stellen Sie Ihr Wissen mit Übungsfragen auf die Probe, um sich auf das Examen vorzubereiten. |
Über die Prüfung
Sprachen
Einige Prüfungen werden in andere Sprachen lokalisiert, und diese werden ungefähr acht Wochen nach der Aktualisierung der englischen Version aktualisiert. Wenn die Prüfung in Ihrer bevorzugten Sprache nicht verfügbar ist, können Sie weitere 30 Minuten anfordern, um die Prüfung abzuschließen.
Hinweis
Die Aufzählungen, die jedem der gemessenen Fähigkeiten folgen, sollen veranschaulichen, wie wir diese Fähigkeit bewerten. Verwandte Themen können in der Prüfung behandelt werden.
Hinweis
Die meisten Fragen umfassen Features, die allgemein verfügbar sind. Die Prüfung kann Fragen zu Vorschaufeatures enthalten, wenn diese Features häufig verwendet werden.
Gemessene Fähigkeiten vom 11. März 2026
Zielgruppenprofil
Als Kandidat für diese Microsoft-Zertifizierung sollten Sie Fachkompetenz bei der Integration und Modellierung von Daten, beim Erstellen und Bereitstellen optimierter Pipelines sowie bei der Problembehandlung und Wartung von Workloads in Azure Databricks haben. Außerdem sollten Sie Erfahrungen mit der Anwendung von Datenqualität und Daten-Governance in Unity Catalog haben.
Sie müssen wissen, wie Sie Daten mithilfe von Structured Query Language (SQL) und Python aufnehmen und transformieren. Sie benötigen Erfahrungen mit Methoden für den Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC), einschließlich Git. Darüber hinaus sollten Sie mit Microsoft Entra, Azure Data Factory und Azure Monitor vertraut sein.
Ihre Zuständigkeiten für diese Rolle umfassen:
Einrichten und Konfigurieren einer Azure Databricks-Umgebung.
Sichern und Verwalten von Unity Catalog-Objekten.
Vorbereiten und Verarbeiten von Daten.
Bereitstellen und Verwalten von Datenpipelines und Workloads.
Sie arbeiten eng mit Administratoren, Plattformarchitekten, Lösungsarchitekten, Datenwissenschaftlern und Datenanalysten zusammen, um Mithilfe von Azure Databricks Lösungen zu entwerfen, bereitzustellen und zu sichern.
Fähigkeiten auf einen Blick
Einrichten und Konfigurieren einer Azure Databricks-Umgebung (15–20%)
Sichern und Steuern von Unity-Katalogobjekten (15–20%)
Vorbereiten und Verarbeiten von Daten (30–35%)
Bereitstellen und Verwalten von Datenpipelines und -workloads (30–35%)
Einrichten und Konfigurieren einer Azure Databricks-Umgebung (15–20%)
Auswählen und Konfiguration von Rechenressourcen in einem Arbeitsbereich
Wählen Sie einen geeigneten Computetyp aus, einschließlich Auftragsberechnung, Serverless, Data Warehouse, klassischer Rechenleistung und gemeinsam genutzter Rechenleistung
Konfigurieren von Computeleistungseinstellungen, einschließlich CPU, Knotenanzahl, automatischer Skalierung, Beendigung, Knotentyp, Clustergröße und Pooling
Konfigurieren Sie die Rechenleistungseinstellungen, einschließlich Photonbeschleunigung, Azure Databricks-Laufzeit und Spark-Version sowie maschinelles Lernen.
Bibliotheken für eine Rechenressource installieren
Konfigurieren von Zugriffsberechtigungen für eine Computeressource
Erstellen und Organisieren von Objekten im Unity-Katalog
Wenden Sie Namenskonventionen an, die auf den Anforderungen basieren, einschließlich Isolierung, Entwicklungsumgebung und externe Freigabe
Erstellen eines Katalogs basierend auf den Anforderungen
Erstellen eines Schemas basierend auf Anforderungen
Volumes erstellen basierend auf Anforderungen
Erstellen von Tabellen, Ansichten und materialisierten Ansichten
Implementieren eines externen Katalogs durch Konfigurieren von Verbindungen
Implementieren von DDL (Data Definition Language)-Vorgängen für verwaltete und externe Tabellen
Konfigurieren von AI/BI Genie-Anweisungen für die Datenermittlung
Sichern und Steuern von Unity-Katalogobjekten (15–20%)
Secure Unity Catalog-Objekte
Gewähren Sie einem Prinzipal (Benutzer, Dienstprinzipal oder Gruppe) Privilegien für Securable Objekte im Unity Catalog
Implementieren der Zugriffssteuerung auf Tabellen- und Spaltenebene und der Sicherheit auf Zeilenebene
Zugreifen auf geheime Azure Key Vault-Schlüssel in Azure Databricks
Authentifizieren des Datenzugriffs mithilfe von Dienstprinzipalen
Authentifizieren des Ressourcenzugriffs mithilfe von verwalteten Identitäten
Verwalten von Unity-Katalogobjekten
Erstellen, Implementieren und Beibehalten von Tabellen- und Spaltendefinitionen und Beschreibungen für die Datenermittlung
Konfigurieren der attributbasierten Zugriffssteuerung (ABAC) mithilfe von Tags und Richtlinien
Konfigurieren von Zeilenfiltern und Spaltenmasken
Anwenden von Datenaufbewahrungsrichtlinien
Einrichten und Verwalten der Datenlinienverfolgung mithilfe des Katalog-Explorers, einschließlich Besitzer, Verlauf, Abhängigkeiten und Lineage
Konfigurieren der Überwachungsprotokollierung
Entwerfen und Implementieren einer sicheren Strategie für Delta Sharing
Vorbereiten und Verarbeiten von Daten (30–35%)
Entwerfen und Implementieren der Datenmodellierung im Unity-Katalog
Entwurfslogik für die Datenaufnahme und Datenquellenkonfiguration, einschließlich Extraktionstyp und Dateityp
Auswählen eines geeigneten Datenaufnahmetools, einschließlich Lakeflow Connect, Notizbüchern und Azure Data Factory
Auswählen einer Methode zum Laden von Daten, einschließlich Batch und Streaming
Auswählen eines Datentabellenformats, z. B. Parkett, Delta, CSV, JSON oder Iceberg
Entwerfen und Implementieren eines Datenpartitionierungsschemas
Wählen Sie einen langsam sich ändernden Dimensionstyp (SCD) aus
Auswählen der Granularität für eine Spalte oder Tabelle basierend auf den Anforderungen
Entwerfen und Implementieren einer zeitlichen (Verlaufstabelle) zum Aufzeichnen von Änderungen im Laufe der Zeit
Entwerfen und Implementieren einer Clusteringstrategie, einschließlich Flüssigclustering, Z-Sortierung und Löschvektoren
Auswählen zwischen verwalteten und nicht verwalteten Tabellen
Aufnehmen von Daten in den Unity-Katalog
Aufnehmen von Daten mithilfe von Lakeflow Connect, einschließlich Batch und Streaming
Datenerfassung mit Hilfe von Notebooks, einschließlich Batch und Streaming
Aufnehmen von Daten mithilfe von SQL-Methoden, einschließlich CREATE TABLE ... AS (CTAS), CREATE OR REPLACE TABLE und COPY INTO
Einbinden von Daten über einen Change Data Capture (CDC) Feed
Aufnehmen von Daten mithilfe von Spark Structured Streaming
Aufnehmen von Streamingdaten aus Azure Event Hubs
Einbinden von Daten mithilfe von Lakeflow Spark Declarative Pipelines, einschließlich Auto Loader
Bereinigen, transformieren und laden von Daten in den Unity-Katalog
Profildaten zum Generieren von Zusammenfassungsstatistiken und Bewertung von Datenverteilungen
Auswählen geeigneter Spaltendatentypen
Identifizieren und Auflösen doppelter, fehlender und NULL-Werte
Transformieren von Daten, einschließlich Filtern, Gruppieren und Aggregieren von Daten
Transformation von Daten mit Hilfe von Join-, Union-, Intersect- und Ausnahme-Operatoren
Transformieren von Daten durch Denormalisieren, Pivotieren und Entpivotieren
Laden von Daten mithilfe von Zusammenführungs-, Einfüge- und Append-Vorgängen
Implementieren und Verwalten von Datenqualitätseinschränkungen im Unity-Katalog
Implementierung von Validierungsprüfungen, einschließlich Nullierbarkeit, Datenkardinalität und Bereichsüberprüfung
Datentypüberprüfungen implementieren
Implementierung der Schema-Durchsetzung und Verwaltung von Schemaabweichungen
Datenqualität verwalten mit Pipeline-Erwartungen in Lakeflow Spark Declarative Pipelines
Bereitstellen und Verwalten von Datenpipelines und -workloads (30–35%)
Entwerfen und Implementieren von Datenpipelines
Entwurfsreihenfolge von Vorgängen für eine Datenpipeline
Wählen Zwischen Notizbuch und Lakeflow Spark Declarative Pipelines
Entwerfen der Aufgabenlogik für Lakeflow-Aufträge
Entwerfen und implementieren Sie das Handle von Fehlern in Daten-Pipelines, Notebooks und Jobs
Erstellen einer Datenpipeline mithilfe eines Notizbuchs, einschließlich Vorrangbeschränkungen
Erstellen einer Datenpipeline mithilfe von Lakeflow Spark Declarative Pipelines
Implementieren von Lakeflow-Aufträgen
Erstellen eines Auftrags, einschließlich Einrichtung und Konfiguration
Konfigurieren von Auftragstriggern
Einen Auftrag planen
Konfigurieren von Warnungen für einen Auftrag
Konfigurieren Sie automatische Neustarts für einen Auftrag oder eine Datenpipeline
Implementieren von Entwicklungslebenszyklusprozessen in Azure Databricks
Anwenden bewährter Methoden für die Versionssteuerung mithilfe von Git
Verwalten von Verzweigungen, Pull-Requests und Konfliktauflösung
Implementieren einer Teststrategie, einschließlich Komponententests, Integrationstests, End-to-End-Tests und Benutzerakzeptanztests (UAT)
Konfigurieren und Verpacken von Databricks Asset Bundles
Bereitstellen eines Bündels mithilfe der Befehlszeilenschnittstelle von Azure Databricks (CLI)
Bereitstellen eines Bündels mithilfe von REST-APIs
Überwachen, Problembehandlung und Optimieren von Workloads in Azure Databricks
Überwachen und Verwalten des Clusterverbrauchs zur Optimierung von Leistung und Kosten
Fehlerbehebung und Reparatur von Problemen in Lakeflow Jobs, einschließlich Reparatur-, Neustart-, Anhalte- und Ausführungsfunktionen
Behandeln und Reparieren von Problemen in Apache Spark-Aufträgen und -Notizbüchern, einschließlich Leistungsoptimierung, Beheben von Ressourcenengpässen und Clusterneustart
Untersuchen und Beheben von Problemen beim Zwischenspeichern, Verzerren, Verschütten und Mischen mit Hilfe eines gerichteten azyklischen Graphen (DAG), der Spark-Benutzeroberfläche und des Abfrageprofils
Optimieren von Delta-Tabellen für Leistung und Kosten, einschließlich OPTIMIZE- und VACUUM-Befehlen
Implementieren des Protokollstreamings mithilfe von Log Analytics in Azure Monitor
Konfigurieren von Warnungen mithilfe von Azure Monitor
Studienressourcen
Wir empfehlen Ihnen, vor der Prüfung praktische Erfahrungen zu sammeln und zu trainieren. Wir bieten Selbststudiumsoptionen und Unterrichtsschulungen sowie Links zu Dokumentationen, Communitywebsites und Videos an.
| Studienressourcen | Links zu Lernen und Dokumentation |
|---|---|
| Bereiten Sie sich vor | Wählen Sie aus selbstgesteuerten Lernpfaden und Modulen oder nehmen Sie einen kursleitergeführten Kurs |
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