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試験の準備方法-正確的なDP-600一発合格試験-検証するDP-600関連資料

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Microsoft DP-600 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

セマンティックモデルの実装と管理：このセクションでは、アーキテクトのスキルを評価し、エンタープライズ規模の分析をサポートするためのセマンティックモデルの設計と最適化に焦点を当てます。ストレージモードの理解度、スタースキーマ、ブリッジテーブルや多対多結合などの複雑なリレーションシップの実装能力を評価します。アーキテクトは、変数、反復子、フィルタリング技術を用いてDAXベースの計算を記述する必要があります。計算グループ、動的書式指定文字列、フィールドパラメータの使用も含まれます。また、このセクションでは、大規模なセマンティックモデルの構成と複合モデルの設計も含まれます。最適化においては、レポートのビジュアルとDAXパフォーマンスの向上、Direct Lakeの動作の設定、増分更新戦略の効果的な実装が求められます。

トピック 2

データ分析ソリューションの維持：このセクションでは、管理者のスキルを測定し、Power BI 環境のセキュリティ強化と管理に関連するタスクを網羅します。ワークスペースレベルとアイテムレベルの両方でアクセス制御を設定し、ユーザーとグループに適切な権限を確保することが求められます。行レベル、列レベル、オブジェクトレベル、ファイルレベルのアクセス制御に加え、機密ラベルを適用してデータを安全に分類する方法も含まれます。また、このセクションでは、バージョン管理の構成、Power BI Desktop プロジェクトの管理、展開パイプラインの設定、さまざまなデータ資産からの下流への影響の評価、XMLA エンドポイントを使用したセマンティックモデルの展開の処理などを通じて、組織での使用を目的とした Power BI アイテムの承認と、分析資産の開発ライフサイクル全体の監視能力もテストされます。再利用可能な資産管理もこの分野に含まれます。

トピック 3

データ準備：このセクションでは、エンジニアのスキルを評価し、基本的なデータ準備タスクを網羅します。OneLakeデータハブやリアルタイムハブなどのツールを介したデータ接続の確立とソースの検出が含まれます。受験者は、ユースケースに応じて適切なストレージタイプ（レイクハウス、ウェアハウス、イベントハウス）を選択する知識を証明する必要があります。また、OneLakeとEventhouseの統合およびセマンティックモデルの実装も含まれます。変換パートでは、ビュー、ストアドプロシージャ、関数の作成に加え、データのエンリッチメント、マージ、非正規化、集計を行います。エンジニアは、重複、欠損値、NULLなどのデータ品質の問題への対応、データ型の変換、フィルタリングも求められます。さらに、SQL、KQL、ビジュアルクエリエディターなどのツールを使用したデータのクエリと分析もこのドメインでテストされます。

Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric 認定 DP-600 試験問題 (Q24-Q29):

質問 # 24
You have a Fabric tenant that contains a data warehouse named DW1. DW1 contains a table named DimCustomer. DimCustomer contains the fields shown in the following table.

You need to identify duplicate email addresses in DimCustomer. The solution must return a maximum of
1,000 records.
Which four T-SQL statements should you run in sequence? To answer, move the appropriate statements from the list of statements to the answer area and arrange them in the correct order.

正解：

解説：

Explanation:

質問 # 25
You have a Fabric warehouse that contains a table named Staging.Sales. Staging.Sales contains the following columns.

You need to write a T-SQL query that will return data for the year 2023 that displays ProductID and ProductName arxl has a summarized Amount that is higher than 10,000. Which query should you use?

正解：A

質問 # 26
You have a Fabric tenant.
You plan to create a Fabric notebook that will use Spark DataFrames to generate Microsoft Power Bl visuals.
You run the following code.

For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No. NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation:
* The code embeds an existing Power BI report. - No
* The code creates a Power BI report. - No
* The code displays a summary of the DataFrame. - Yes
The code provided seems to be a snippet from a SQL query or script which is neither creating nor embedding a Power BI report directly. It appears to be setting up a DataFrame for use within a larger context, potentially for visualization in Power BI, but the code itself does not perform the creation or embedding of a report. Instead, it's likely part of a data processing step that summarizes data.
References =
* Introduction to DataFrames - Spark SQL
* Power BI and Azure Databricks

質問 # 27
You have a Fabric workspace named Workspace1 that is assigned to a newly created Fabric capacity named Capacity1.
You create a semantic model named Model1 and deploy Model1 to Workspace1.
You need to publish changes to Model1 directly from Tabular Editor.
What should you do?

A. For Model1, enable external sharing.
B. For Workspace1, enable Git integration.
C. For Capacity1, set XMLA Endpoint to Read Write.
D. For Workspace1, create a managed private endpoint.

正解：C

質問 # 28
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You have a Fabric tenant that contains a lakehouse named Lakehouse1. Lakehouse1 contains a Delta table named Customer.
When you query Customer, you discover that the query is slow to execute. You suspect that maintenance was NOT performed on the table.
You need to identify whether maintenance tasks were performed on Customer.
Solution: You run the following Spark SQL statement:
DESCRIBE DETAIL customer
Does this meet the goal?

A. Yes
B. No

正解：B

解説：
Describe Detail give general info about delta table, not the historical operations.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/delta/table-details

質問 # 29
......

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