試験 DP-900: Microsoft Azure のデータの基礎の学習ガイド
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 |
|---|---|
| 2024 年 2 月 1 日現在の評価されるスキルを確認する | この一覧は、指定された日付以降の評価されるスキルを示しています。 この日付以降に受験する予定であれば、この一覧を確認してください。 |
| 2024 年 2 月 1 日より前に評価されるスキルを確認する | 指定された日付より前に受験する予定であれば、この一覧を確認してください。 |
| ログの変更 | 指定された日付に行われた変更を確認する場合、変更ログに直接進むことができます。 |
| 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。 |
| 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。 |
試験の更新
試験は、ロールを実行するために必要なスキルを反映するように定期的に更新されます。 試験を受けるタイミングに応じて、2 つのバージョンの評価されるスキルの目標が含まれています。
常に、英語版の試験が最初に更新されます。 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。 Microsoft では、前述のようにローカライズ版を更新するためにあらゆる努力を行いますが、場合によっては、予定どおりに試験のローカライズ版が更新されないことがあります。 その他の利用可能な言語は、試験の詳細 Web ページの「試験のスケジュール設定」セクションに表示されます。 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。
2024 年 2 月 1 日現在の評価されるスキル
視聴者プロフィール
この試験は、コア データの概念と関連する Microsoft Azure データ サービスに関する知識を示す機会です。 この試験の受験者は、マイペースで進められる、または講師による指導付きの試験 DP-900 の資料に精通している必要があります。
この試験は、クラウド内のデータを扱い始めた方を対象としています。
次のことを理解している必要があります。
リレーショナルおよび非リレーショナル データの概念。
トランザクションや分析など、さまざまな種類のデータ ワークロード。
Azure Data Fundamentals は、Azure Database Administrator Associate や Azure Data Engineer Associate などの他の Azure ロールベースの認定の準備に使用できますが、これらの前提条件ではありません。
スキルの概要
データの主要概念を説明する (25 - 30%)
Azure 上のリレーショナル データの考慮事項を特定する (20 - 25%)
Azure 上の非リレーショナル データの操作の考慮事項について説明する (15 - 20%)
Azure 上での分析ワークロードについて説明する (25 - 30%)
データの主要概念を説明する (25 - 30%)
データを表す方法について説明する
構造化データの機能について説明する
半構造化の機能について説明する
非構造化データの機能について説明する
データ ストレージのオプションを特定する
データ ファイルの一般的な形式について説明する
データベースの種類を説明する
一般的なデータ ワークロードについて説明する
トランザクション ワークロードの機能について説明する
分析ワークロードの機能について説明する
データ ワークロードの役割と責任を特定する
データベース管理者の責任について説明する
データ エンジニアの責任について説明する
データ アナリストの責任について説明する
Azure 上のリレーショナル データの考慮事項を特定する (20 - 25%)
リレーショナルの概念について説明する
リレーショナル データの機能を特定する
正規化とそれが使用される理由について説明する
一般的な構造化クエリ言語 (SQL) ステートメントを確認する
一般的なデータベース オブジェクトを識別する
Azure のリレーショナル Data Services について説明する
Azure SQL Database、Azure SQL Managed Instance、Azure Virtual Machines 上の SQL Server を含む Azure SQL 製品ファミリについて説明する
オープンソース データベース システム用の Azure データベース サービスを特定する
Azure 上の非リレーショナル データの操作の考慮事項について説明する (15 - 20%)
Azure Storage の機能について説明する
Azure Blob Storage について説明する
Azure File Storage について説明する
Azure Table Storage について説明する
Azure Cosmos DB の機能について説明する
Azure Cosmos DB のユース ケースを特定する
Azure Cosmos DB の API について説明する
Azure 上での分析ワークロードについて説明する (25 - 30%)
大規模な分析の一般的な要素について説明する
データ インジェストと処理に関する考慮事項について説明する
分析データ ストアのオプションについて説明する
Azure Synapse Analytics、Azure Databricks、Microsoft Fabric、Azure HDInsight、Azure Data Factory など、データ ウェアハウス用の Azure サービスについて説明する
リアルタイム データ分析に関する考慮事項について説明する
バッチ データとストリーミング データの違いの説明
リアルタイム分析のための Microsoft クラウド サービスを特定する
Microsoft Power BI でのデータの視覚化について説明する
Power BI の機能を特定する
Power BI でのデータ モデルの機能について説明する
データに適した視覚化を特定する
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。
ログの変更
表を理解するための鍵: トピック グループ (機能グループとも呼ばれます) は太字の書体で、その後に各グループ内の目的が続きます。 表は、この試験で評価されるスキルの 2 つ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。
| 2024 年 2 月 1 日より前のスキル領域 | 2024 年 2 月 1 日現在のスキル領域 | Change |
|---|---|---|
| 受講者のプロファイル | 変更なし | |
| コア データの概念を説明する | コア データの概念を説明する | 変更なし |
| データを表す方法について説明する | データを表す方法について説明する | 変更なし |
| データ ストレージのオプションを特定する | データ ストレージのオプションを特定する | 変更なし |
| 一般的なデータ ワークロードについて説明する | 一般的なデータ ワークロードについて説明する | 変更なし |
| データ ワークロードの役割と責任を特定する | データ ワークロードの役割と責任を特定する | 変更なし |
| Azure 上のリレーショナル データに関する考慮事項を特定する | Azure 上のリレーショナル データに関する考慮事項を特定する | 変更なし |
| リレーショナルの概念について説明する | リレーショナルの概念について説明する | 変更なし |
| Azure のリレーショナル Data Services について説明する | Azure のリレーショナル Data Services について説明する | Minor |
| Azure 上で非リレーショナル データを操作する場合の考慮事項について説明する | Azure 上で非リレーショナル データを操作する場合の考慮事項について説明する | 変更なし |
| Azure Storage の機能について説明する | Azure Storage の機能について説明する | 変更なし |
| Azure Cosmos DB の機能について説明する | Azure Cosmos DB の機能について説明する | 変更なし |
| Azure 上での分析ワークロードについて説明する | Azure 上での分析ワークロードについて説明する | 変更なし |
| 大規模な分析の一般的な要素について説明する | 大規模な分析の一般的な要素について説明する | Minor |
| リアルタイム データ分析に関する考慮事項について説明する | リアルタイム データ分析に関する考慮事項について説明する | Minor |
| Microsoft Power BI でのデータの視覚化について説明する | Microsoft Power BI でのデータの視覚化について説明する | 変更なし |
2024 年 2 月 1 日より前に評価されるスキル
視聴者プロフィール
この試験は、データの中核概念と関連する Microsoft Azure データ サービスに関する知識を持っていることを示す機会です。 この試験の受験者は、DP-900 のマイペースで進められるまたは講師による指導付きの資料に精通している必要があります。
この試験は、クラウド内のデータの取り扱いを開始する受験者を対象としています。
受験者は、リレーショナル データと非リレーショナル データの概念、およびトランザクションや分析などのさまざまなタイプのデータ ワークロードに精通している必要があります。
Azure Data Fundamentals は、Azure Database Administrator Associate や Azure Data Engineer Associate などの他の Azure ロールベースの認定の準備に使用できますが、いずれの前提条件ではありません。
データの主要概念を説明する (25 - 30%)
Azure 上のリレーショナル データの考慮事項を特定する (20 - 25%)
Azure 上の非リレーショナル データの操作の考慮事項について説明する (15 - 20%)
Azure 上での分析ワークロードについて説明する (25 - 30%)
データの主要概念を説明する (25 - 30%)
データを表す方法について説明する
構造化データの機能について説明する
半構造化の機能について説明する
非構造化データの機能について説明する
データ ストレージのオプションを特定する
データ ファイルの一般的な形式について説明する
データベースの種類を説明する
一般的なデータ ワークロードについて説明する
トランザクション ワークロードの機能について説明する
分析ワークロードの機能について説明する
データ ワークロードの役割と責任を特定する
データベース管理者の責任について説明する
データ エンジニアの責任について説明する
データ アナリストの責任について説明する
Azure 上のリレーショナル データの考慮事項を特定する (20 - 25%)
リレーショナルの概念について説明する
リレーショナル データの機能を特定する
正規化とそれが使用される理由について説明する
一般的な構造化クエリ言語 (SQL) ステートメントを確認する
一般的なデータベース オブジェクトを識別する
Azure のリレーショナル Data Services について説明する
Azure SQL Database、Azure SQL など、Azure SQL 製品ファミリについて説明する
Azure Virtual Machines での Managed Instance と SQL Server
オープンソース データベース システム用の Azure データベース サービスを特定する
Azure 上の非リレーショナル データの操作の考慮事項について説明する (15 - 20%)
Azure Storage の機能について説明する
Azure Blob Storage について説明する
Azure File Storage について説明する
Azure Table Storage について説明する
Azure Cosmos DB の機能について説明する
Azure Cosmos DB のユース ケースを特定する
Azure Cosmos DB の API について説明する
Azure 上での分析ワークロードについて説明する (25 - 30%)
大規模な分析の一般的な要素について説明する
データ インジェストと処理に関する考慮事項について説明する
分析データ ストアのオプションについて説明する
Azure Synapse Analytics、Azure Databricks、Azure HDInsight、Azure Data Factory など、データ ウェアハウス用の Azure サービスについて説明する
リアルタイム データ分析に関する考慮事項について説明する
バッチ データとストリーミング データの違いの説明
Azure Stream Analytics、Azure Synapse Data Explorer、Spark 構造化ストリームなどのリアルタイム分析用のテクノロジについて説明する
Microsoft Power BI でのデータの視覚化について説明する
Power BI の機能を特定する
Power BI でのデータ モデルの機能について説明する
データに適した視覚化を特定する