Observação
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Objetivo deste documento
Este guia de estudo explica o que esperar do exame e inclui um resumo dos tópicos que ele pode abranger, além de links para recursos adicionais. As informações e os materiais neste documento devem ajudá-lo a se concentrar nos estudos enquanto você se prepara para o exame.
| Links úteis | Descrição |
|---|---|
| Examinar as habilidades medidas a partir de 22 de julho de 2024 | Esta lista representa as habilidades medidas APÓS a data fornecida. Estude-a para fazer o exame APÓS essa data. |
| Examinar as habilidades medidas antes de 22 de julho de 2024 | Estude esta lista de habilidades para fazer o exame ANTES da data fornecida. |
| Log de alterações | É possível acessar diretamente o log de alterações para ver as alterações que serão feitas na data fornecida. |
| Como obter a certificação | Algumas certificações exigem somente a aprovação em um exame, enquanto outras exigem a aprovação em diversos. |
| Renovação de certificação | As certificações de associado, especialista e especialidade da Microsoft expiram anualmente. Você pode fazer a renovação passando por uma avaliação online gratuita no Microsoft Learn. |
| Seu perfil do Microsoft Learn | Ao conectar seu perfil de certificação ao Microsoft Learn, é possível agendar e renovar exames, além de compartilhar e imprimir certificados. |
| Pontuação do exame e relatórios de pontuação | Para ser aprovado, é necessário obter uma pontuação de 700 ou mais. |
| Área restrita do exame | Você pode explorar o ambiente do exame visitando nossa área virtual do exame. |
| Solicitação de acomodações | Se você usar dispositivos auxiliares ou precisar tempo extra ou de modificação em qualquer parte da experiência do exame, poderá solicitar uma acomodação. |
| Fazer uma avaliação simulada gratuita | Teste suas habilidades com perguntas simuladas para ajudar você a se preparar para o exame. |
Sobre o exame
Nossos exames são atualizados periodicamente para refletir as habilidades necessárias para executar uma função. Foram incluídas duas versões dos objetivos das habilidades medidas relativas à data do exame.
A versão em inglês do exame é sempre atualizada primeiro. Alguns exames estão localizados em outros idiomas e são atualizados aproximadamente oito semanas após a atualização da versão em inglês. Embora a Microsoft se esforce para atualizar as versões localizadas de um exame conforme o mencionado, pode haver situações em que elas não sejam atualizadas de acordo com o cronograma. Outros idiomas disponíveis estão listados na seção Agendar Exame da página da Web Detalhes do Exame. Se o exame não estiver disponível em seu idioma preferencial, solicite 30 minutos adicionais para realizá-lo.
Observação
As marcações que aparecem abaixo de cada uma das habilidades medidas destinam-se a ilustrar como estamos avaliando essa habilidade. Tópicos relacionados podem ser abordados no exame.
Observação
A maioria das perguntas aborda recursos que estão em GA (disponibilidade geral). O exame pode conter perguntas sobre Versão prévia dos recursos se esses recursos forem comumente usados.
Habilidades avaliadas a partir de 22 de julho de 2024
Perfil do público-alvo
Como candidato a este exame, você deve ter conhecimentos especializados em design, criação e implantação de soluções de análise de dados em escala corporativa.
Suas responsabilidades para essa função incluem a transformação de dados em ativos de análise reutilizáveis usando componentes do Microsoft Fabric, como:
Lakehouses
Data warehouses
Notebooks
Fluxos de dados
Pipelines de dados
Modelos semânticos
Relatórios
Você implementa as práticas recomendadas de análise no Fabric, incluindo controle de versão e implantação.
Para implementar soluções como um engenheiro de análise do Fabric, você faz parceria com outras funções, como:
Arquitetos de solução
Engenheiros de dados
Cientistas de Dados
Engenheiros de IA
Administradores de banco de dados
Analista de dados do Power BI
Além do trabalho aprofundado com a plataforma Fabric, você precisa de experiência com:
Modelagem de dados
Transformação de dados
Controle do código-fonte baseado em Git
Análise exploratória
Linguagens de programação (incluindo SQL – Structured Query Language, DAX – Data Analysis Expressions, e PySpark)
Habilidades em um relance
Planejar, implementar e gerenciar uma solução para análise de dados (10 a 15%)
Preparar e servir dados (40 a 45%)
Implementar e gerenciar modelos semânticos (20 a 25%)
Explorar e analisar dados (20 a 25%)
Planejar, implementar e gerenciar uma solução para análise de dados (10 a 15%)
Planejar um ambiente de análise de dados
Identificar requisitos para uma solução, incluindo componentes, recursos, desempenho e SKUs (unidades de manutenção de estoque) de capacidade
Recomendar configurações no portal de administração do Fabric
Escolher um tipo de gateway de dados
Criar um tema de relatório personalizado do Power BI
Implementar e gerenciar um ambiente de análise de dados
Implementar controles de acesso no nível do item e do workspace para itens do Fabric
Implementar o compartilhamento de dados para workspaces, armazéns e lakehouses
Gerenciar rótulos de confidencialidade em modelos semânticos e lakehouses
Definir configurações de workspace habilitadas para Malha
Gerenciar a capacidade do Fabric e definir as configurações de capacidade
Gerencie o ciclo de vida de desenvolvimento de análises
Implementar o controle de versão para um workspace
Criar e gerenciar um projeto do Power BI Desktop (.pbip)
Planejar e implementar soluções de implantação
Executar análise de impacto de dependências downstream de lakehouses, data warehouses, fluxos de dados e modelos semânticos
Implantar e gerenciar modelos semânticos usando o ponto de extremidade XMLA
Criar e atualizar ativos reutilizáveis, incluindo arquivos de modelo do Power BI (.pbit), arquivos de fonte de dados do Power BI (.pbids) e modelos semânticos compartilhados
Preparar e servir dados (40 a 45%)
Criar objetos em um lakehouse ou warehouse
Ingerir dados usando um pipeline de dados, um fluxo de dados ou um notebook
Criar e gerenciar atalhos
Implementar o particionamento de arquivos para cargas de trabalho de análise em um lakehouse
Criar exibições, funções e procedimentos armazenados
Enriquecer dados adicionando novas colunas ou tabelas
Copiar dados
Escolha um método apropriado para copiar dados de uma fonte de dados do Fabric para um lakehouse ou warehouse
Copiar dados usando um pipeline de dados, um fluxo de dados ou um notebook
Implementar Cópia Rápida ao usar fluxos de dados
Adicionar procedimentos armazenados, notebooks e fluxos de dados a um pipeline de dados
Agendar pipelines de dados
Agendar fluxos de dados e notebooks
Transformar dados
Implementar um processo de limpeza de dados
Implementar um esquema de estrela para um lakehouse ou warehouse, incluindo dimensões de alteração lenta do tipo 1 e tipo 2
Implementar tabelas de ponte para um lakehouse ou um armazém
Desnormalizar dados
Agregar ou desagregar dados
Mesclar ou unir dados
Identificar e resolver dados duplicados, dados ausentes ou valores nulos
Converter tipos de dados usando SQL ou PySpark
Filtrar dados
Otimizar o desempenho
Identificar e resolver gargalos de desempenho de carregamento de dados em fluxos de dados, notebooks e consultas SQL
Implementar melhorias de desempenho em fluxos de dados, notebooks e consultas SQL
Identificar e resolver problemas com a estrutura ou o tamanho dos arquivos da tabela Delta (incluindo ordem v e gravações otimizadas)
Implementar e gerenciar modelos semânticos (20 a 25%)
Projetar e criar modelos semânticos
Escolha um modo de armazenamento, incluindo Direct Lake
Identificar casos de uso para o DAX Studio e o Editor Tabular 2
Implementar um esquema de estrela para um modelo semântico
Implementar relações, como tabelas de ponte e relações muitos para muitos
Escrever cálculos que usam variáveis e funções DAX, como iteradores, filtragem de tabela, janelas e funções de informações
Implementar grupos de cálculo, cadeias de caracteres dinâmicas e parâmetros de campo
Projetar e criar um conjunto de dados de formato grande
Projetar e criar modelos compostos que incluem agregações
Implementar segurança dinâmica em nível de linha e segurança em nível de objeto
Validar a segurança em nível de linha e a segurança no nível do objeto
Otimizar modelos semânticos de escala empresarial
Implementar melhorias de desempenho em consultas e visuais de relatório
Melhorar o desempenho do DAX usando o DAX Studio
Otimizar um modelo semântico usando o Editor tabular 2
Implementar a atualização incremental
Explorar e analisar dados (20 a 25%)
Executar análise exploratória
Implementar análise descritiva e de diagnóstico
Integrar análise prescritiva e preditiva em um visual ou relatório
Dados de perfil
Consultar dados usando o SQL
Consultar um lakehouse no Fabric usando consultas SQL ou o editor de consultas visuais
Consultar um warehouse no Fabric usando consultas SQL ou o editor de consultas visuais
Conectar-se aos conjuntos de dados e consultá-los usando o ponto de extremidade XMLA
Recursos de estudo
É recomendado treinar e obter experiência prática antes de fazer o exame. São oferecidas opções de estudo independente e treinamento em sala de aula, bem como links para documentação, sites da comunidade e vídeos.
| Recursos de estudo | Links de aprendizado e documentação |
|---|---|
| Faça treinamento | Escolher entre módulos e roteiros de aprendizagem individuais ou realizar um curso ministrado por instrutor |
| Encontrar documentação | Microsoft Fabric O que é um lakehouse? O que é armazenamento de dados? Data warehouse e análise |
| Faça uma pergunta | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
| Obter suporte da comunidade | Análise no Azure – Microsoft Tech Community Blog do Microsoft Fabric |
| Seguir o Microsoft Learn | Microsoft Learn ─ Microsoft Tech Community |
| Encontrar um vídeo | Zona de preparação para o exame Dados expostos Navegar por outros programas do Microsoft Learn |
Log de alterações
Essencial para entender a tabela: os grupos de tópicos (também conhecidos como grupos funcionais) estão em negrito e são seguidos pelos objetivos de cada grupo. A tabela é uma comparação entre as duas versões das habilidades do exame medidas e a terceira coluna descreve a extensão das mudanças.
| Área de habilidades antes de 22 de julho de 2024 | Área de habilidades a partir de 22 de julho de 2024 | Alterar |
|---|---|---|
| Perfil do público-alvo | Secundária | |
| Planejar, implementar e gerenciar uma solução para análise de dados | Planejar, implementar e gerenciar uma solução para análise de dados | Nenhuma alteração |
| Planejar um ambiente de análise de dados | Planejar um ambiente de análise de dados | Nenhuma alteração |
| Implementar e gerenciar um ambiente de análise de dados | Implementar e gerenciar um ambiente de análise de dados | Secundária |
| Gerencie o ciclo de vida de desenvolvimento de análises | Gerencie o ciclo de vida de desenvolvimento de análises | Nenhuma alteração |
| Preparar e servir dados | Preparar e servir dados | Nenhuma alteração |
| Criar objetos em um lakehouse ou warehouse | Criar objetos em um lakehouse ou warehouse | Nenhuma alteração |
| Copiar dados | Copiar dados | Secundária |
| Transformar dados | Transformar dados | Nenhuma alteração |
| Otimizar o desempenho | Otimizar o desempenho | Secundária |
| Implementar e gerenciar modelos semânticos | Implementar e gerenciar modelos semânticos | Nenhuma alteração |
| Projetar e criar modelos semânticos | Projetar e criar modelos semânticos | Nenhuma alteração |
| Otimizar modelos semânticos de escala empresarial | Otimizar modelos semânticos de escala empresarial | Nenhuma alteração |
| Explorar e analisar dados | Explorar e analisar dados | Nenhuma alteração |
| Executar análise exploratória | Executar análise exploratória | Nenhuma alteração |
| Consultar dados usando o SQL | Consultar dados usando o SQL | Nenhuma alteração |
Habilidades medidas antes de 22 de julho de 2024
Perfil do público-alvo
Como candidato a este exame, você deve ter conhecimentos especializados em design, criação e implantação de soluções de análise de dados em escala corporativa.
Suas responsabilidades para essa função incluem a transformação de dados em ativos de análise reutilizáveis usando componentes do Microsoft Fabric, como:
Lakehouses
Data warehouses
Notebooks
Fluxos de dados
Pipelines de dados
Modelos semânticos
Relatórios
Você implementa as práticas recomendadas de análise no Fabric, incluindo controle de versão e implantação.
Para implementar soluções como um engenheiro de análise do Fabric, você faz parceria com outras funções, como:
Arquitetos de solução
Engenheiros de dados
Cientistas de Dados
Engenheiros de IA
Administradores de banco de dados
Analista de dados do Power BI
Além do trabalho aprofundado com a plataforma Fabric, você precisa de experiência com:
Modelagem de dados
Transformação de dados
Controle do código-fonte baseado em Git
Análise exploratória
Idiomas, incluindo SQL (Structured Query Language), DAX (Data Analysis Expressions) e PySpark
Habilidades em um relance
Planejar, implementar e gerenciar uma solução para análise de dados (10 a 15%)
Preparar e servir dados (40 a 45%)
Implementar e gerenciar modelos semânticos (20 a 25%)
Explorar e analisar dados (20 a 25%)
Planejar, implementar e gerenciar uma solução para análise de dados (10 a 15%)
Planejar um ambiente de análise de dados
Identificar requisitos para uma solução, incluindo componentes, recursos, desempenho e SKUs (unidades de manutenção de estoque) de capacidade
Recomendar configurações no portal de administração do Fabric
Escolher um tipo de gateway de dados
Criar um tema de relatório personalizado do Power BI
Implementar e gerenciar um ambiente de análise de dados
Implementar controles de acesso no nível do item e do workspace para itens do Fabric
Implementar o compartilhamento de dados para workspaces, armazéns e lakehouses
Gerenciar rótulos de confidencialidade em modelos semânticos e lakehouses
Definir configurações de workspace habilitadas para Malha
Gerenciar a capacidade do Fabric
Gerencie o ciclo de vida de desenvolvimento de análises
Implementar o controle de versão para um workspace
Criar e gerenciar um projeto do Power BI Desktop (.pbip)
Planejar e implementar soluções de implantação
Executar análise de impacto de dependências downstream de lakehouses, data warehouses, fluxos de dados e modelos semânticos
Implantar e gerenciar modelos semânticos usando o ponto de extremidade XMLA
Criar e atualizar ativos reutilizáveis, incluindo arquivos de modelo do Power BI (.pbit), arquivos de fonte de dados do Power BI (.pbids) e modelos semânticos compartilhados
Preparar e servir dados (40 a 45%)
Criar objetos em um lakehouse ou warehouse
Ingerir dados usando um pipeline de dados, um fluxo de dados ou um notebook
Criar e gerenciar atalhos
Implementar o particionamento de arquivos para cargas de trabalho de análise em um lakehouse
Criar exibições, funções e procedimentos armazenados
Enriquecer dados adicionando novas colunas ou tabelas
Copiar dados
Escolha um método apropriado para copiar dados de uma fonte de dados do Fabric para um lakehouse ou warehouse
Copiar dados usando um pipeline de dados, um fluxo de dados ou um notebook
Adicionar procedimentos armazenados, notebooks e fluxos de dados a um pipeline de dados
Agendar pipelines de dados
Agendar fluxos de dados e notebooks
Transformar dados
Implementar um processo de limpeza de dados
Implementar um esquema de estrela para um lakehouse ou warehouse, incluindo dimensões de alteração lenta do tipo 1 e tipo 2
Implementar tabelas de ponte para um lakehouse ou um armazém
Desnormalizar dados
Agregar ou desagregar dados
Mesclar ou unir dados
Identificar e resolver dados duplicados, dados ausentes ou valores nulos
Converter tipos de dados usando SQL ou PySpark
Filtrar dados
Otimizar o desempenho
Identificar e resolver gargalos de desempenho de carregamento de dados em fluxos de dados, notebooks e consultas SQL
Implementar melhorias de desempenho em fluxos de dados, notebooks e consultas SQL
Identificar e resolver problemas com tamanhos de arquivo de tabela Delta
Implementar e gerenciar modelos semânticos (20 a 25%)
Projetar e criar modelos semânticos
Escolha um modo de armazenamento, incluindo Direct Lake
Identificar casos de uso para o DAX Studio e o Editor Tabular 2
Implementar um esquema de estrela para um modelo semântico
Implementar relações, como tabelas de ponte e relações muitos para muitos
Escrever cálculos que usam variáveis e funções DAX, como iteradores, filtragem de tabela, janelas e funções de informações
Implementar grupos de cálculo, cadeias de caracteres dinâmicas e parâmetros de campo
Projetar e criar um conjunto de dados de formato grande
Projetar e criar modelos compostos que incluem agregações
Implementar segurança dinâmica em nível de linha e segurança em nível de objeto
Validar a segurança em nível de linha e a segurança no nível do objeto
Otimizar modelos semânticos de escala empresarial
Implementar melhorias de desempenho em consultas e visuais de relatório
Melhorar o desempenho do DAX usando o DAX Studio
Otimizar um modelo semântico usando o Editor tabular 2
Implementar a atualização incremental
Explorar e analisar dados (20 a 25%)
Executar análise exploratória
Implementar análise descritiva e de diagnóstico
Integrar análise prescritiva e preditiva em um visual ou relatório
Dados de perfil
Consultar dados usando o SQL
Consultar um lakehouse no Fabric usando consultas SQL ou o editor de consultas visuais
Consultar um warehouse no Fabric usando consultas SQL ou o editor de consultas visuais
Conectar-se aos conjuntos de dados e consultá-los usando o ponto de extremidade XMLA