試験 DP-600 の学習ガイド:Microsoft Fabric を使用した分析ソリューションの実装

  • [アーティクル]

このドキュメントの目的

この学習ガイドは、この試験で想定される内容を理解するのに役立つもので、試験に出る可能性のあるトピックの概要と、その他のリソースへのリンクが掲載されています。 このドキュメントの情報と資料は、試験の準備を進めるときに学習の焦点を合わせるのに役立ちます。

便利なリンク 説明
認定資格の取得方法 1 つの試験に合格するだけで取得できる認定資格もありますが、それ以外は、複数の試験に合格する必要があります。
認定資格の更新 Microsoft のアソシエイト、エキスパート、専門の認定資格は、毎年有効期限が切れます。 Microsoft Learn で無料のオンライン評価に合格すると、更新できます。
Microsoft Learn プロファイル 認定プロファイルを Microsoft Learn に接続すると、試験のスケジュール設定と更新、および証明書の共有と印刷を行うことができます。
試験スコアとスコアレポート 合格するには、700 以上のスコアが必要です。
試験サンドボックス 試験サンドボックスにアクセスして、試験の環境を確認できます。
便宜を要求する 支援機器を使用する場合、時間延長が必要な場合、または試験エクスペリエンスのいずれかの部分を変更する必要がある場合は、便宜を図るよう要求できます。
無料の練習用評価を受ける 試験対策用の練習問題で実力を試すことができます。

試験について

言語

一部の試験は他の言語にローカライズされています。 これらは、[試験の詳細] Web ページの [この試験の受験予約をする] セクションで確認できます。 試験がご自身の優先言語で実施されていない場合は、試験を完了するために追加の 30 分を要求できます。

Note

評価される各スキルの後に続く箇条書きは、そのスキルをどのようにして評価するかを説明することを目的としています。 関連するトピックが試験に出題される可能性があります。

注

ほとんどの問題は一般提供 (GA) の機能について出題されます。 プレビュー機能が一般的に使用されている場合は、これらの機能に関する問題が試験に含まれることがあります。

評価されるスキル

視聴者プロフィール

この試験の受験者には、エンタープライズ規模のデータ分析ソリューションの設計、作成、デプロイに関する専門知識が必要です。

このロールの責任には、次のような Microsoft Fabric コンポーネントを使用した、再利用可能な分析資産へのデータの変換が含まれます。

  • レイクハウス

  • データ ウェアハウス

  • ノートブック

  • データフロー

  • データ パイプライン

  • セマンティック モデル

  • レポート

バージョン管理やデプロイなど、Fabric での分析のベスト プラクティスを実装します。

Fabric 分析エンジニアとしてソリューションを実装するには、次のような他のロールと連携します。

  • ソリューション アーキテクト

  • データ エンジニア

  • データ サイエンティスト

  • AI エンジニア

  • データベース管理者

  • Power BI データ アナリスト

Fabric プラットフォームでの詳細な作業に加えて、次の経験が必要です。

  • データ モデリング

  • データの変換

  • Git ベースのソース管理

  • 探索的分析

  • 構造化照会言語 (SQL)、Data Analysis Expressions (DAX)、PySpark などの言語

スキルの概要

  • データ分析用のソリューションを計画、実装、管理する (10 - 15%)

  • データを準備して提供する (40 - 45%)

  • セマンティック モデルを実装して管理する (20 – 25%)

  • データを探索して分析する (20 – 25%)

データ分析用のソリューションを計画、実装、管理する (10 - 15%)

データ分析環境を計画する

  • コンポーネント、機能、パフォーマンス、容量の Stock Keeping Unit (SKU) など、ソリューションの要件を明らかにする

  • Fabric 管理ポータルの設定を推奨する

  • データ ゲートウェイの種類を選択する

  • カスタム Power BI レポート テーマを作成する

データ分析環境の実装と管理

  • Fabric 項目のためのワークスペースと項目レベルのアクセス制御を実装する

  • ワークスペース、ウェアハウス、レイクハウスのためのデータ共有を実装する

  • セマンティック モデルとレイクハウスで秘密度ラベルを管理する

  • ファブリック対応ワークスペースの設定を構成する

  • ファブリックの容量を管理する

分析の開発ライフサイクルを管理する

  • ワークスペースのバージョン管理を実装する

  • Power BI Desktop プロジェクト (.pbip) を作成して管理する

  • デプロイ ソリューションを計画して実装する

  • レイクハウス、データ ウェアハウス、データフロー、セマンティック モデルからのダウンストリーム依存関係の影響分析を実行する

  • XMLA エンドポイントを使用してセマンティック モデルのデプロイと管理を行う

  • Power BI テンプレート (.pbit) ファイル、Power BI データ ソース (.pbids) ファイル、共有セマンティック モデルなど、再利用可能な資産の作成と更新を行う

データを準備して提供する (40 - 45%)

レイクハウスまたはウェアハウスにオブジェクトを作成する

  • データ パイプライン、データフロー、またはノートブックを使用してデータを取り込む

  • ショートカットの作成と管理を行う

  • レイクハウスに分析ワークロード用のファイル パーティション分割を実装する

  • ビュー、関数、ストアド プロシージャを作成する

  • 新しい列またはテーブルを追加してデータをエンリッチする

データをコピーする

  • Fabric データ ソースからレイクハウスまたはウェアハウスにデータをコピーするための適切な方法を選択する

  • データ パイプライン、データフロー、またはノートブックを使用してデータをコピーする

  • ストアド プロシージャ、ノートブック、データフローをデータ パイプラインに追加する

  • データ パイプラインのスケジュールを設定する

  • データフローとノートブックのスケジュールを設定する

データを変換する

  • データ クレンジング プロセスを実装する

  • タイプ 1 とタイプ 2 の緩やかに変化するディメンションを含む、レイクハウスまたはウェアハウス用のスター スキーマを実装する

  • レイクハウスまたはウェアハウス用のブリッジ テーブルを実装する

  • データを非正規化する

  • データを集計または集計解除する

  • データをマージまたは結合する

  • 重複データ、不足データ、または null 値を特定して解決する

  • SQL または PySpark を使用してデータ型を変換する

  • データのフィルター処理

パフォーマンスの最適化

  • データフロー、ノートブック、SQL クエリでデータ読み込みパフォーマンスのボトルネックを特定して解決する

  • データフロー、ノートブック、SQL クエリにパフォーマンス向上を実装する

  • Delta テーブルのファイル サイズに関する問題を特定して解決する

セマンティック モデルを実装して管理する (20 – 25%)

セマンティック モデルを設計して構築する

  • Direct Lake などのストレージ モードを選択する

  • DAX Studio と Tabular Editor 2 のユース ケースを明らかにする

  • セマンティック モデル用のスター スキーマを実装する

  • ブリッジ テーブルや多対多リレーションシップなどのリレーションシップを実装する

  • 反復子、テーブルのフィルター処理、ウィンドウ化、情報関数など、DAX の変数と関数を使用する計算を作成する

  • 計算グループ、動的文字列、フィールド パラメーターを実装する

  • 大きな形式のデータセットを設計して構築する

  • 集計を含む複合モデルを設計して構築する

  • 動的な行レベルのセキュリティとオブジェクト レベルのセキュリティを実装する

  • 行レベルのセキュリティとオブジェクト レベルのセキュリティを検証する

エンタープライズ規模のセマンティック モデルを最適化する

  • クエリとレポートのビジュアルのパフォーマンス向上を実装する

  • DAX Studio を使用して DAX のパフォーマンスを向上させる

  • Tabular Editor 2 を使用してセマンティック モデルを最適化する

  • 増分更新を実装する

データを探索して分析する (20 – 25%)

探索的分析を実行する

  • 記述的分析と診断的分析を実装する

  • 処方的分析と予測分析をビジュアルまたはレポートに統合する

  • Profile data (プロファイル データ)

SQL を使用してデータのクエリを実行する

  • SQL クエリまたはビジュアル クエリ エディターを使用して Fabric のレイクハウスのクエリを実行する

  • SQL クエリまたはビジュアル クエリ エディターを使用して Fabric のウェアハウスのクエリを実行する

  • XMLA エンドポイントを使用してデータセットに接続してクエリを実行する

学習リソース

試験を受ける前に、トレーニングを行い、実践的な経験を積むことをお勧めします。 自己学習のオプションとクラスルーム トレーニングのほか、ドキュメント、コミュニティ サイト、ビデオへのリンクも提供しています。

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