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 |
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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。 |
認定更新 | Microsoft のアソシエイト、エキスパート、および専門認定資格は、毎年有効期限が切れます。 Microsoft Learn で 無料 オンライン評価に合格することで更新できます。 |
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。 |
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おり、英語版が更新されてから約 8 週間後に更新されます。 試験が希望する言語で実施されていない場合、試験完了までの時間を 30 分延長するように要求できます。
注
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。
2025年4月21日時点で測定されたスキル
視聴者プロフィール
この試験の受験者は、データ読み込みパターン、データ アーキテクチャ、オーケストレーション プロセスに関する専門知識を持っている必要があります。 このロールの責任には、以下が含まれます。
データの取り込みと変換。
分析ソリューションのセキュリティ保護と管理。
分析ソリューションの監視と最適化。
分析エンジニア、アーキテクト、アナリスト、管理者と密接に連携して、分析用の Data Engineering ソリューションを設計およびデプロイします。
構造化照会言語 (SQL)、PySpark、Kusto 照会言語 (KQL) を使用してデータを操作および変換するスキルが必要です。
スキルの概要
分析ソリューションの実装と管理 (30 - 35%)
データの取り込みと変換 (30 - 35%)
分析ソリューションの監視と最適化 (30 - 35%)
分析ソリューションの実装と管理 (30 - 35%)
Microsoft Fabric ワークスペース設定を構成する
Spark ワークスペース設定を構成する
ドメイン ワークスペース設定を構成する
OneLake ワークスペース設定を構成する
データ ワークフロー ワークスペース設定を構成する
Fabric でライフサイクル管理を実装する
バージョン コントロールを構成する
データベース プロジェクトを実装する
デプロイ パイプラインの作成と構成
セキュリティとガバナンスを構成する
ワークスペースレベルのアクセス制御を実装する
項目レベルのアクセス制御を実装する
行レベル、列レベル、オブジェクト レベル、フォルダー/ファイル レベルのアクセス制御を実装する
動的データ マスクを実装する
項目に秘密度ラベルを適用する
項目を承認する
ワークスペース ログを実装して使用する
プロセスを調整する
パイプラインとノートブックのどちらかを選択する
スケジュールとイベントベースのトリガーを設計および実装する
パラメーターや動的な式を含め、ノートブックとパイプラインを使用するオーケストレーション パターンを実装する
データの取り込みと変換 (30 - 35%)
読み込みパターンの設計と実装
完全および増分データ読み込みの設計と実装
ディメンション モデルに読み込むデータを準備する
ストリーミング データの読み込みパターンの設計と実装
バッチ データの取り込みと変換
適切なデータ ストアを選択する
データ変換用のデータフロー、ノートブック、KQL、および T-SQL を選択する
データへのショートカットの作成と管理
ミラーリングを実装する
パイプラインを使用してデータを取り込む
PySpark、SQL、KQL を使用してデータを変換する
データを非正規化する
データをグループ化して集計する
データの重複、欠落、到着の遅延を処理する
ストリーミング データの取り込みと変換
適切なストリーミング エンジンを選択する
ネイティブ ストレージ、フォローされているストレージ、または Real-Time Intelligence のショートカットのいずれかを選択する
イベントストリームを使用してデータを処理する
Spark 構造化ストリーミングを使用してデータを処理する
KQL を使用してデータを処理する
ウィンドウ関数を作成する
分析ソリューションの監視と最適化 (30 - 35%)
Fabric 項目を監視する
データ インジェストを監視する
データ変換を監視する
セマンティック モデルの更新を監視する
アラートを構成する
エラーの特定と解決
パイプライン エラーの特定と解決
データフロー エラーの特定と解決
ノートブック エラーの特定と解決
イベント ハウス エラーの特定と解決
イベントストリーム エラーの特定と解決
T-SQL エラーの特定と解決
パフォーマンスを最適化する
レイクハウス テーブルを最適化する
パイプラインを最適化する
データ ウェアハウスを最適化する
イベントストリームとイベントハウスを最適化する
Spark のパフォーマンスを最適化する
クエリ パフォーマンスを最適化する
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。
学習リソース | ラーニングおよびドキュメントへのリンク |
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トレーニングを受けよう | マイペースで進められるラーニング パスとモジュールを選択するか、講師による指導付きコースを受講する |
ドキュメントの検索 |
Microsoft Fabric Microsoft Fabric での Data Engineering とは |
質問をする | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
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試験準備ゾーン Data Exposed 他の Microsoft Learn ショーを参照する |
変更ログ
次の表は、評価されるスキルの現在のバージョンと以前のバージョン間の変更をまとめたものです。 機能グループは太字の書体で示され、各グループの目標がその後に続きます。 表は、この試験で評価されるスキルの以前と現在のバージョンを比較したもので、3 番目の列は変更の程度を示しています。
2025年4月21日より前のスキル領域 | 2025年4月21日時点のスキル領域 | 変更 |
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分析ソリューション を実装および管理する | 分析ソリューション を実装および管理する | 変更なし |
セキュリティとガバナンスを構成する | セキュリティとガバナンスを構成する | 軽微 |
データ の取り込みと変換の | データ の取り込みと変換の | 変更なし |
バッチ データの取り込みと変換 | バッチ データの取り込みと変換 | 軽微 |
ストリーミング データの取り込みと変換 | ストリーミング データの取り込みと変換 | 軽微 |