Para establecer expectativas realistas, tenga en cuenta: Estas preguntas NO son preguntas oficiales que encontrará en el examen oficial. Estas preguntas cubren todo el material que se describe en las secciones de conocimiento a continuación. Muchas de las preguntas se basan en escenarios ficticios en los que se plantean preguntas.

Los requisitos de conocimientos oficiales para el examen se revisan de forma rutinaria para garantizar que el contenido tenga los requisitos más recientes incorporados en las preguntas de práctica. Las actualizaciones del contenido a menudo se realizan sin notificación previa y están sujetas a cambios en cualquier momento.

Muchas de las preguntas tienen tanto el término en inglés como la traducción al español porque varios de los términos y funciones en Microsoft Azure están en inglés. De esta forma podrá reconocer los componentes utilizados que encontrará en Azure.

Cada pregunta tiene una explicación detallada y enlaces a materiales de referencia para respaldar las respuestas que aseguran la precisión de las soluciones del problema.

Las preguntas se barajarán cada vez que repita las pruebas, por lo que deberá saber el por qué una respuesta es correcta y no que dicha respuesta fue el ítem "B" como la última vez que realizó la prueba.

No hay requisitos previos para este curso, sin embargo, los estudiantes con algún conocimiento o experiencia en TI encontrarán los conceptos más fáciles de entender.

• Los candidatos para este examen deben tener un conocimiento básico de los conceptos básicos de datos y cómo se implementan mediante los servicios de datos de Microsoft Azure.

• Este examen está destinado a candidatos que comienzan a trabajar con datos en la nube.

• Los candidatos deben estar familiarizados con los conceptos de datos relacionales y no relacionales, y diferentes tipos de cargas de trabajo de datos, como transaccionales o analíticos.

• Azure Data Fundamentals se puede usar para prepararse para otras certificaciones basadas en roles de Azure, como Azure Database Administrator Associate o Azure Data Engineer Associate, pero no es un requisito previo para ninguna de ellas.

Habilidades medidas en el examen Microsoft Azure DP-900

Describir conceptos básicos de datos (15-20%)

Describir tipos de cargas de trabajo de datos centrales.

• describir datos de lote

• describir la transmisión de datos

• describir la diferencia entre datos por lotes y de transmisión

• describir las características de los datos relacionales

Describir los conceptos básicos de análisis de datos.

• describir la visualización de datos (por ejemplo, visualización, informes, inteligencia empresarial (BI))

• describir tipos de gráficos básicos, como gráficos de barras y gráficos circulares

• describir técnicas analíticas (por ejemplo, descriptivas, diagnósticas, predictivas, prescriptivas, cognitivas)

• describir el procesamiento de ELT y ETL

• describir los conceptos de procesamiento de datos

Describir cómo trabajar con datos relacionales en Azure (25-30%)

Describir cargas de trabajo de datos relacionales

• identificar la oferta de datos adecuada para una carga de trabajo relacional

• describir estructuras de datos relacionales (por ejemplo, tablas, índices, vistas)

Describir los servicios de datos relacionales de Azure

• describir y comparar soluciones PaaS, IaaS y SaaS

• describir la familia de productos de Azure SQL, incluida la base de datos de Azure SQL, la instancia administrada de Azure SQL y el servidor SQL en máquinas virtuales de Azure

• describir Azure Synapse Analytics

• describir Azure Database for PostgreSQL, Azure Database for MariaDB y Azure Database for MySQL

Identificar tareas de gestión básicas para datos relacionales.

• describir el aprovisionamiento y la implementación de servicios de datos relacionales

• describir el método de implementación, incluido el portal de Azure, las plantillas de Azure Resource Manager, Azure PowerShell y la interfaz de línea de comandos (CLI) de Azure

• identificar los componentes de seguridad de los datos (por ejemplo, firewall, autenticación)

• identificar problemas básicos de conectividad (por ejemplo, acceso desde las instalaciones, acceso con redes virtuales de Azure, acceso desde Internet, autenticación, firewalls)

• identificar herramientas de consulta (por ejemplo, Azure Data Studio, SQL Server Management Studio, utilidad sqlcmd, etc.)

Describir técnicas de consulta de datos utilizando lenguaje SQL.

• comparar el lenguaje de definición de datos (DDL) con el lenguaje de manipulación de datos (DML)

• consultar datos relacionales en Azure SQL Database, Azure Database for PostgreSQL y Azure Database for MySQL

Describir cómo trabajar con datos no relacionales en Azure (25-30%)

Describir cargas de trabajo de datos no relacionales

• describir las características de los datos no relacionales

• describir los tipos de datos no relacionales y NoSQL

• recomendar el almacén de datos correcto

• determinar cuándo usar datos no relacionales

Describir ofertas de datos no relacionales en Azure

• identificar los servicios de datos de Azure para cargas de trabajo no relacionales

• describir las API de Azure Cosmos DB

• describir el almacenamiento de Azure Table

• describir Azure Blob Storage

• describir el almacenamiento de archivos de Azure

Identificar tareas de gestión básicas para datos no relacionales.

• describir el aprovisionamiento y la implementación de servicios de datos no relacionales

• describir el método de implementación, incluido el portal de Azure, las plantillas de Azure Resource Manager, Azure PowerShell y la interfaz de línea de comandos (CLI) de Azure

• identificar los componentes de seguridad de los datos (por ejemplo, firewall, autenticación, encriptación)

• identificar problemas básicos de conectividad (por ejemplo, acceso desde las instalaciones, acceso con redes virtuales de Azure, acceso desde Internet, autenticación, firewalls)

• identificar herramientas de gestión para datos no relacionales

Describir una carga de trabajo de análisis en Azure (25-30%)

Describir cargas de trabajo analíticas

• describir cargas de trabajo transaccionales

• describir la diferencia entre una carga de trabajo transaccional y analítica

• describir la diferencia entre lote y tiempo real

• describir cargas de trabajo de almacenamiento de datos

• determinar cuándo se necesita una solución de almacenamiento de datos

Describir los componentes de un almacén de datos moderno.

• describir los servicios de datos de Azure para el almacenamiento de datos moderno, como Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks y Azure HDInsight

• describir la arquitectura y la carga de trabajo modernas de almacenamiento de datos

Describir la ingestión y el procesamiento de datos en Azure

• describir prácticas comunes para la carga de datos

• describir los componentes de Azure Data Factory (p. ej., canalización, actividades, etc.)

• describir las opciones de procesamiento de datos (por ejemplo, Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory)

Describir la visualización de datos en Microsoft Power BI

• describir el papel de los informes paginados

• describir el papel de los informes interactivos

• describir el papel de los paneles

• describir el flujo de trabajo en Power BI

El examen está disponible en los siguientes idiomas: inglés, japonés, chino (simplificado), coreano, alemán, francés y español.

IMPORTANTE: Tenga en cuenta que los exámenes siempre utilizarán nombres de productos y términos en inglés, por lo que el alumno debe estar familiarizado con muchos términos en inglés, independientemente del idioma del examen.