Práctica para el exámen Microsoft Azure DP-900

所在平台: Udemy

课程主页: https://www.udemy.com/course/practica-para-el-examen-microsoft-azure-dp-900/

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课程简介

本课程是微软 Azure DP-900 考试的练习材料,旨在帮助考生为考试做准备。 **课程重点:** * **练习题而非官方考题:** 课程提供的题目不保证是官方考试原题,但涵盖了考试大纲中的所有知识点。题目常以虚构场景的形式出现。 * **官方知识要求更新:** 官方对考试的知识要求会定期更新,以确保考试内容的时效性。 * **参考英文术语:** 为了帮助考生更好地识别 Azure 中的组件,许多术语和功能会同时提供英文和西班牙文翻译。 * **详细解释与参考资料:** 每道练习题都附有详细的解释和相关的参考链接,以支持答案的准确性。 * **补充学习材料:** 本课程不应作为唯一的学习资料,而是作为对主题学习材料的补充。 * **题目随机排序:** 每次重复练习时,题目顺序都会被打乱,要求考生理解答案正确的原因,而非死记硬背答案选项。 * **反馈机制:** 考生可以就可能需要注意的内容提供反馈,并附带截图,以便课程团队进行审查。 * **目标学员:** 适合刚开始接触云端数据工作的考生。 * **先备知识:** 熟悉关系型数据和非关系型数据的概念,以及事务性或分析性等不同类型的数据工作负载。 * **与其他 Azure 认证的关系:** 可用于准备其他基于角色的 Azure 认证,如 Azure Database Administrator Associate 或 Azure Data Engineer Associate,但并非这些认证的先决条件。 **技能概览(考试内容占比):** 1. **描述数据基本概念 (25-30%)** * 数据的表示方式 * 结构化、半结构化和非结构化数据的特征 * 数据存储选项 * 常见数据文件格式 * 数据库类型 * 常见数据工作负载(事务性、分析性) * 数据工作负载中的角色和职责(DBA、数据工程师、数据分析师) 2. **识别 Azure 中关系数据的考量 (20-25%)** * 关系数据概念和特征 * 数据规范化及其用途 * SQL 语句和数据库对象 * Azure 关系型数据服务(Azure SQL 产品家族、开源数据库服务) 3. **描述 Azure 中处理非关系数据的考量 (15-20%)** * Azure 存储服务(Blob 存储、文件存储、表存储) * Azure Cosmos DB 的功能、用例和 API 4. **描述 Azure 中的分析工作负载 (25-30%)** * 大规模分析的通用元素 * 数据摄取和处理考量 * 分析数据存储选项(Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Microsoft Fabric, Azure HDInsight, Azure Data Factory) * 实时数据分析的考量(批处理与流式数据、Microsoft 云服务) * Microsoft Power BI 的数据可视化(功能、数据模型、可视化选择) **学习目标:** 通过本课程的学习,考生将能够: * 理解并描述不同类型的数据及其表示形式。 * 了解关系型数据在 Azure 中的服务和应用。 * 掌握在 Azure 中处理非关系数据的能力。 * 熟悉 Azure 分析工作负载的组件和工具。 * 为 DP-900 考试打下坚实的基础。

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课程详情

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.NOTA: Este curso no debe ser su único material de estudio para prepararse para el examen oficial. Estas pruebas de práctica están destinadas a complementar el material de estudio del tema.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.Si encuentra contenido que necesita atención, envíe un mensaje con una captura de pantalla del contenido que necesita atención y lo revisaremos de inmediato. Proporcionar la prueba y el número de pregunta no identifica las preguntas, ya que las preguntas rotan cada vez que se ejecutan. Los números de las preguntas son diferentes para todos.Este examen está dirigido a usted, si es un candidato que comienza a trabajar con datos en la nube.Debes estar familiarizado con:Los conceptos de datos relacionales y no relacionales.Diferentes tipos de cargas de trabajo de datos, como transaccionales o analíticos.Puede usar Azure Data Fundamentals 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 de un vistazoDescribir conceptos básicos de datos (25-30%)Identificar consideraciones para datos relacionales en Azure (20-25 %)Describir consideraciones para trabajar con datos no relacionales en Azure (15-20 %)Describir una carga de trabajo de análisis en Azure (25-30 %)Describir conceptos básicos de datos (25-30%)Describir formas de representar datos.Describir las características de los datos estructurados.Describir las características de los semiestructurados.Describir las características de los datos no estructurados.Identificar opciones para el almacenamiento de datos.Describir formatos comunes para archivos de datos.Describir tipos de bases de datos.Describir cargas de trabajo de datos comunesDescribir las características de las cargas de trabajo transaccionales.Describir las características de las cargas de trabajo analíticas.Identificar roles y responsabilidades para las cargas de trabajo de datos.Describir las responsabilidades de los administradores de bases de datos.Describir las responsabilidades de los ingenieros de datos.Describir las responsabilidades de los analistas de datos.Identificar consideraciones para datos relacionales en Azure (20-25 %)Describir conceptos relacionalesIdentificar características de los datos relacionales.Describir la normalización y por qué se utiliza.Identificar declaraciones de lenguaje de consulta estructurado (SQL) comunesIdentificar objetos comunes de bases de datosDescribir los servicios de datos relacionales de AzureDescribir la familia de productos Azure SQL, incluida Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance y SQL Server en Azure Virtual Machines.Identificar los servicios de bases de datos de Azure para sistemas de bases de datos de código abiertoDescribir consideraciones para trabajar con datos no relacionales en Azure (15-20 %)Describir las capacidades del almacenamiento de Azure.Describir el almacenamiento de Azure BlobDescribir el almacenamiento de archivos de AzureDescribir el almacenamiento de tablas de AzureDescribir las capacidades y características de Azure Cosmos DB.Identificar casos de uso para Azure Cosmos DBDescribir las API de Azure Cosmos DBDescribir una carga de trabajo de análisis en Azure (25-30 %)Describir los elementos comunes del análisis a gran escala.Describir las consideraciones para la ingesta y el procesamiento de datos.Describir opciones para almacenes de datos analíticosDescribir los servicios de Azure para el almacenamiento de datos, incluidos Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Microsoft Fabric, Azure HDInsight y Azure Data Factory.Describir la consideración para el análisis de datos en tiempo realDescribir la diferencia entre datos por lotes y en streamingIdentifique los servicios en la nube de Microsoft para análisis en tiempo realDescribir la visualización de datos en Microsoft Power BIIdentificar las capacidades de Power BIDescribir las características de los modelos de datos en Power BIIdentificar visualizaciones apropiadas para los datos.

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