DP-900 Microsoft Azure Data Fundamental est la certification qui atteste de votre connaissance des principales concepts fondamentaux des bases de données dans un environnement Microsoft cloud Azure . À l’issue des examens proposés, vous aurez une parfaite connaissance des concepts de base en matière de services de données.

Ces examens permettent d’avoir une idée générale sur les concepts des données de base dans Azure, les concepts des données relationnelles dans Azure, les concepts des données non relationnelles dans Azure et Identifier les composants d’un entrepôt de données moderne dans Azure.

Microsoft Azure Data – Préparation à la Certification DP-900, vous aide pour la préparation au type de questions auxquelles vous devrez répondre ainsi qu'à l'environnement d'examen limité dans le temps. Certaines questions n'ont qu'une seule réponse correcte, et pour d'autres, vous devez choisir deux ou trois réponses correctes. Les questions de ces examens se concentrent sur les domaines de connaissances de Microsoft Azure Data Fundamental énumérés ci-dessous :

Décrire les concepts de données de base (15-20%)

Décrire les types de charges de travail de données de base

• décrire les données de lot

• décrire les données de streaming

• décrire la différence entre les données par lots et les données en continu

• décrire les caractéristiques des données relationnelles

Décrire les concepts de base de l'analyse de données

• décrire la visualisation des données (par exemple, la visualisation, la création de rapports, l'intelligence d'affaires (BI))

• décrire les types de graphiques de base tels que les graphiques à barres et les graphiques à secteurs

• décrire les techniques d'analyse (p. ex. descriptives, diagnostiques, prédictives, prescriptives, cognitives)

• décrire le traitement ELT et ETL

• décrire les concepts du traitement des données

Décrire comment travailler avec des données relationnelles sur Azure (25-30 %)

Décrire les charges de travail des données relationnelles

• identifier la bonne offre de données pour une charge de travail relationnelle

• décrire les structures de données relationnelles (par exemple, tables, index, vues)

Décrire les services de données relationnelles Azure

• décrire et comparer les solutions PaaS, IaaS et SaaS

• décrire la famille de produits Azure SQL, notamment Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance et SQL Server sur des machines virtuelles Azure

• décrire Azure Synapse Analytics

• décrire Azure Database pour PostgreSQL, Azure Database pour MariaDB et Azure Database pour MySQL

Identifier les tâches de gestion de base pour les données relationnelles

• décrire l'approvisionnement et le déploiement des services de données relationnelles

• décrire la méthode de déploiement, y compris le portail Azure, les modèles Azure Resource Manager, Azure PowerShell et l'interface de ligne de commande (CLI) Azure

• identifier les composants de sécurité des données (par exemple, pare-feu, authentification)

• identifier les problèmes de connectivité de base (par exemple, accès sur site, accès avec les réseaux virtuels Azure, accès depuis Internet, authentification, pare-feu)

• identifier les outils de requête (par exemple, Azure Data Studio, SQL Server Management Studio, utilitaire sqlcmd, etc.)

Décrire les techniques de requête pour les données à l'aide du langage SQL

• comparer le langage de définition de données (DDL) et le langage de manipulation de données (DML)

• interroger des données relationnelles dans Azure SQL Database, Azure Database pour PostgreSQL et Azure Database pour MySQL

Décrire comment travailler avec des données non relationnelles sur Azure (25-30 %)

Décrire les charges de travail de données non relationnelles

• décrire les caractéristiques des données non relationnelles

• décrire les types de données non relationnelles et NoSQL

• recommander le bon magasin de données

• déterminer quand utiliser des données non relationnelles

Décrire les offres de données non relationnelles sur Azure

• identifier les services de données Azure pour les charges de travail non relationnelles

• décrire les API Azure Cosmos DB

• décrire le stockage Azure Table

• décrire le stockage Azure Blob

• décrire le stockage de fichiers Azure

Identifier les tâches de gestion de base pour les données non relationnelles

• décrire l'approvisionnement et le déploiement de services de données non relationnelles

• décrire la méthode de déploiement, y compris le portail Azure, les modèles Azure Resource Manager, Azure PowerShell et l'interface de ligne de commande (CLI) Azure

• identifier les composants de sécurité des données (par exemple, pare-feu, authentification, cryptage)

• identifier les problèmes de connectivité de base (par exemple, accès sur site, accès avec les réseaux virtuels Azure, accès depuis Internet, authentification, pare-feu)

• identifier les outils de gestion des données non relationnelles

Décrire une charge de travail analytique sur Azure (25-30 %)

Décrire les charges de travail analytiques

• décrire les charges de travail transactionnelles

• décrire la différence entre une charge de travail transactionnelle et analytique

• décrire la différence entre batch et temps réel

• décrire les charges de travail d'entreposage de données

• déterminer quand une solution d'entrepôt de données est nécessaire

Décrire les composants d'un entrepôt de données moderne

• décrire les services de données Azure pour les entrepôts de données modernes tels que Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks et Azure HDInsight

• décrire l'architecture et la charge de travail modernes de l'entreposage de données

Décrire l'ingestion et le traitement des données sur Azure

• décrire les pratiques courantes pour le chargement de données

• décrire les composants d'Azure Data Factory (par exemple, pipeline, activités, etc.)

• décrire les options de traitement des données (par exemple, Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure Synapse Analytique, Azure Data Factory)

Décrire la visualisation des données dans Microsoft Power BI

• décrire le rôle des rapports paginés

• décrire le rôle des rapports interactifs

• décrire le rôle des tableaux de bord

• décrire le flux de travail dans Power BI

Ces examens mesurent votre capacité à décrire les questions suivantes : les concepts des données de base, le travail avec les données relationnelles dans Azure, le travail avec les données non relationnelles dans Azure et la charge de travail analytique sur Azure.

Il s'adresse aux ingénieurs de base de données, aux développeurs de base de données, aux décisionnaires commerciaux et décisionnaires technologiques.