[資格] DP-900 Azure Data Fandamentals

Azure Data Fandamentals試験について、合格するまでの記録です。

Azure Fandamentals(AZ-900)の記事で紹介したオンライントレーニングを利用し、無料で受験できたので内容の振り返りまとめて置きます。また、不合格だったため次回のために生かしていきたいと思います。(のちに無事合格)

Azure Data Fandamentalsについて

概要

コアデータの概念、Azureデータサービスについての知識を問われる試験です。

https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/exams/dp-900

試験

試験コード DP-900
合格ライン 700点 / 900点
問題数 48問
試験時間 45分

AZ-900と比較して問題数が多く、また時間も少なめに設定されています。

ただしこちらも知識を問われる問題がほとんどですので、1問にかかる時間はそうありません。

また、選択問題オンリーでした。

各セクションとセクションが占める割合

  • 主要なデータの概念についての説明(15 - 20%)
  • Azure でのリレーショナルデータベースの扱い方についての説明(25 - 30%)
  • Azure での非リレーショナルデータベースの扱い方についての説明(25 - 30%)
  • Azure での分析ワークロードの説明(25 - 30%)

使用した参考書について

なし(2022/5月時点で日本語の参考書・テキストは無さそうです)

試験内容

覚えている範囲で箇条書きですが、各サービスと特徴について以下にまとめます。

データ分析

  • ストリーム処理
  • バッチ処理テクノロジ

    1. Azure Synapse Analytics

      大規模なデータ分析、超並列処理(MPP)をサポート
    2. Azure Data Lake Analytices

      オンデマンド分析ジョブサービス、非常に大きなデータセットの分散処理に最適化
    3. HDInsight

      マネージドHadoopサービス、Hadoopクラスターをデプロイ・管理
    4. Azure Databricks

      Azure Sparkベースの分析プラットフォーム
  • Azure Synapse

    データウェアハウスやビッグデータ、システム全体に渡って分析情報を取得し分析するサービス
    1. Synapse SQL

      T-SQLの分散クエリシステム
    2. Apache Spark

      オープンソースのビッグデータエンジン
    3. データレイク

      SQLとSparkを用いて使用する場合の障害を取り除く
    4. 組み込みデータ統合

      多機能で大規模なETLパイプラインを作成
    5. Data Explorer(プレビュー)

      ログとテレメトリデータから分析情報を引き出す
    6. Synapse Stadio

      ソリューションの構築、保守、セキュリティ保護
  • 超並列処理 (MPP)
  • Power BI

    ソフトウェア、アプリ、コネクタのコレクション、これらを組み合わせることで関連性のないデータソースからまとまりのある対話型洞察を得る
    1. Power BI Desktop

    2. Power BI サービス

    3. モバイルAPP

    4. Power BI Embedded 分析

      レポート、ダッシュボード、タイルなどのPower BIコンテンツを、WebアプリケーションやWebサイトに埋め込む

データストア

  • SQL Database
  • オンライントランザクション処理 (OLTP)
  • データパイプライン
    1. Azure Data Factory
    2. SQL Server Integration Services (SSIS)

非リレーショナルデータストア

  • Cosmos DB
    1. Core (SQL) API

      データをドキュメント形式で格納
      インターフェース、サービス、SDKライブラリを完全に制御できる
    2. Table API

      データをキー/バリュー形式で格納
      スケーリング、スループット、インデックスなどの、Table Storageのいくつかの制御が可能
    3. Cassandra API

      データを列思考スキーマで格納
      大量データを格納するために高度な分散型水平方向スケーリングが可能
    4. Mongo DB API

      データをBSON形式で格納
      スケーリング、高可用性、geoレプリケーション
    5. Gremlin API

      データをエッジと頂点で格納し、グラフクエリで作成する
      動的データ、複雑な関係を持つデータを処理できる
  • Blob Storage
  • Data Lake Storage

試験結果

1回目 (2022-05)

結果は 598 / 900 で不合格でした。

この時点での知識はというと、Azureに関する知識はAZ-900合格レベルで、実務でAzureを1年弱使用している状態です。とはいっても、使用しているのはApp Service、Functions、SQL Database等が主で、今回の試験の範囲とはあまり関係ないところでした。

試験対策は特に何もしてなくて、オンラインのトレーニングを受講しましたが、別のことをしながら聞き流す形でしたのであまり頭に入ってません。

次回はきちんと対策して挑みます。

2回目 (2022-06)

結果は 739 / 900 で、あまり良い結果とは言えませんが一応合格しました。

事前に対策として、Cosmos DBの各種API、データ分析、Power BI等を、Microsoftの公式ドキュメントで概要を把握しておきました。

2回受けた印象としては、Cosmos DB APIで4~5問ぐらい出たので、ここはしっかりと理解しておいたほうが良いです。

また、SQLクエリーに関する初歩的な問題が数問出たのも幸いしました。

結果は合格でしたが、まだまだ理解できていない部分も多くあるので、復習しさらに上の資格にも挑戦したいと思います。

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