新しく追加された Microsoft 認定試験である DP-900 : Microsoft Azure Data Fundamentals (beta) における、評価されるスキルについて以下の情報をもとに日本語にまとめてみました。
- Exam DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals–Skills Measured
https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4wsKZ
試験 DP-900 : Microsoft Azure Data Fundamentals (beta) – 評価されるスキルについて (意訳)
試験の対象者
この試験の対象者は、コア データの概念と、Microsoft Azure データ サービスを使用してそれらを実装する方法についての基礎知識が必要です。
また、この試験は、クラウドでデータの取り扱いを始め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様々な種類のデータ 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することはできますが、前提条件ではありません。
評価されるスキル
注：評価される各スキルの下に記載しているリストは、スキルの評価項目です。このリストは、決定的でも網羅的でもありません。
注：試験内容について、ほとんどの場合、プレビュー機能はカバーされず、一部の機能は GA (General Availability) となった際に試験に追加されます。
スキルの評価
コア データ コンセプトの説明 (15-20%)
- コア データ ワークロードの種類を説明する
- バッチ データを説明する
- ストリーミング データを説明する
- バッチとストリーミング データの違いを説明する
- リレーショナル データの特性を説明する
- データ分析 コア コンセプトを説明する
- データの可視化を説明する (例 : 視覚化、レポート、ビジネス インテリジェンス)
- 棒グラフや円グラフなど、基本的なグラフの種類を説明する
- 分析手法を説明する (例 : 説明的、診断的、予測的、規範的、認知的)
- ELT と ETL 処理を説明する
- データ処理のコンセプトを説明する
Azure でリレーショナル データを操作する方法の説明 (25-30%)
- リレーショナル データ ワークロードを説明する
- リレーショナル ワークロードに適したデータ オファリングを特定する
- リレーショナル データ構造を説明する (例 : テーブル、インデックス、ビュー)
- リレーショナル Azure データ サービスを説明する
- PaaS、IaaS、および SaaS 配信モデルを説明および比較する
- Azure SQL Database を説明する
- Azure Synapse Analytics を説明する
- Azure Virtual Machine 上の SQL Server を説明する
- Azure Database for PostgreSQL、Azure Database for MariaDB、および Azure Database for MySQL を説明する
- Azure SQL Managed Instance を説明する
- リレーショナル データの基本的な管理タスクを識別する
- リレーショナル データ サービスのプロビジョニングと展開について説明する
- ARM テンプレートおよび Azure Portal を含むデプロイ手法を説明する
- データ セキュリティ コンポーネントを識別する (例 : ファイアウォール、認証)
- 基本的な接続の問題を識別する (例 : オンプレミスからのアクセス、Azure VNet を使用したアクセス、インターネットからのアクセス、認証、ファイアウォール)
- クエリ ツールを識別する (例 : Azure Data Studio、SQL Server Management Studio、sqlcmd ユーティリティ、など)
- SQL 言語を使用したデータのクエリ手法を説明する
- DDL と DML との比較
- PostgreSQL、MySQL、Azure SQL データベースでリレーショナル データをクエリする
Azure で非リレーショナル データ操作方法の説明 (25-30%)
- 非リレーショナル データ ワークロードを説明する
- 非リレーショナル データの特性を説明する
- 非リレーショナルデータと NoSQL データの種類を説明する
- 正しいデータ ストアを推奨する
- 非リレーショナル データを使用するタイミングを決定する
- Azure の非リレーショナル データ オファリングを説明する
- 非リレーショナル ワークロード用の Azure データ サービスを識別する
- Azure Cosmos DB API を説明する
- Azure Table ストレージを説明する
- Azure Blob ストレージを説明する
- Azure File ストレージを説明する
- 非リレーショナル データの基本的な管理タスクを識別する
- 非リレーショナル データ サービスのプロビジョニングとデプロイについて説明する
- ARM テンプレートおよび Azure Portal を含むデプロイ手法を説明する
- データ セキュリティ コンポーネントを識別する (例 : ファイアウォール、認証)
- 基本的な接続の問題を識別する (例 : オンプレミスからのアクセス、Azure VNet を使用したアクセス、インターネットからのアクセス、認証、ファイアウォール)
- 非リレーショナル データの管理ツールを識別する
Azure におけるアナリティクス ワークロードの説明 (25-30%)
- アナリティクス ワークロードを説明する
- トランザクション ワークロードを説明する
- トランザクション および アナリティクス ワークロードの違いを説明する
- バッチとリアル タイムの違いを説明する
- データ ウェアハウス ワークロードを説明する
- データ ウェアハウス ソリューションがいつ必要かを判断する
- モダン データ ウェアハウスのコンポーネントを説明する
- Azure Data Lake、Azure Synapse Analytics、Azure Databricks、Azure HDInsight など、最新のデータウェア ハウジング向け Azure データ サービスについて説明する
- 最新のデータウェア ハウジング アーキテクチャとワークロードについて説明する
- Azure 上のデータ インジェストと処理を説明する
- データ読み込みの共通の方法を説明する
- Azure Data Factory のコンポーネントを説明する (例 : パイプライン、アクティビティ、など)
- データ処理オプションを説明する (例 : HDI、Azure Databricks、Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory)
- Microsoft Power BI のデータ可視化を説明する
- ページ分割されたレポートのロールを説明する
- 対話型レポートのロールを説明する
- ダッシュボードのロールを説明する
- Power BI のワークフローを説明する
