डी पी-900 : Microsoft Azure डेटा फंडामेंटल प्रैक्टिस टेस्ट

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कीमत: $79.99

इस परीक्षा के लिए उम्मीदवारों को कोर डेटा अवधारणाओं का मूलभूत ज्ञान होना चाहिए और उन्हें Microsoft Azure डेटा सेवाओं का उपयोग करके कैसे कार्यान्वित किया जाता है.

यह परीक्षा उन उम्मीदवारों के लिए है जो क्लाउड में डेटा के साथ काम करना शुरू कर रहे हैं.

उम्मीदवारों को रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल डेटा की अवधारणाओं से परिचित होना चाहिए, और विभिन्न प्रकार के डेटा वर्कलोड जैसे लेन-देन या विश्लेषणात्मक.

Azure Data Fundamentals का उपयोग अन्य Azure भूमिका-आधारित प्रमाणन जैसे Azure डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर एसोसिएट या Azure डेटा इंजीनियर एसोसिएट के लिए तैयार करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन यह उनमें से किसी के लिए भी एक शर्त नहीं है.

कौशल मापा

कोर डेटा अवधारणाओं का वर्णन करें (15-20%)

कोर डेटा वर्कलोड के प्रकार का वर्णन करें · बैच डेटा का वर्णन करें · स्ट्रीमिंग डेटा का वर्णन करें · बैच और स्ट्रीमिंग डेटा के बीच अंतर का वर्णन करें · रिलेशनल डेटा की विशेषताओं का वर्णन करें डेटा एनालिटिक्स कोर अवधारणाओं का वर्णन करें · डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का वर्णन करें (जैसे, VISUALIZATION, रिपोर्टिंग, बिजनेस इंटेलिजेंस · बार चार्ट और पाई चार्ट जैसे बुनियादी चार्ट प्रकारों का वर्णन करें · विश्लेषण तकनीकों का वर्णन करें (जैसे, वर्णनात्मक, डायग्नोस्टिक, भविष्य कहनेवाला, नियम के अनुसार, संज्ञानात्मक) · ELT और ETL प्रोसेसिंग का वर्णन करें · डेटा प्रोसेसिंग की अवधारणाओं का वर्णन करें

वर्णन करें कि Azure पर संबंधपरक डेटा के साथ कैसे काम करें (25-30%)

रिलेशनल डेटा वर्कलोड का वर्णन करें · रिलेशनल वर्कलोड के लिए सही डेटा ऑफ़रिंग की पहचान करें · रिलेशनल डेटा स्ट्रक्चर का वर्णन करें (जैसे, टेबल, अनुक्रमणिका, विचारों) संबंधपरक Azure डेटा सेवाओं का वर्णन करें · PaaS का वर्णन और तुलना करें, आईएएएस, और SaaS डिलीवरी मॉडल Azure SQL डेटाबेस का वर्णन करें Azure Synapse Analytics का वर्णन करें Azure वर्चुअल मशीन पर SQL सर्वर का वर्णन करें PostgreSQL के लिए Azure डेटाबेस का वर्णन करें, MariaDB के लिए Azure डेटाबेस, और MySQL के लिए एज़्योर डेटाबेस · एज़्योर SQL प्रबंधित इंस्टेंस का वर्णन करें रिलेशनल डेटा के लिए बुनियादी प्रबंधन कार्यों की पहचान करें · रिलेशनल डेटा सेवाओं के प्रावधान और परिनियोजन का वर्णन करें · एआरएम टेम्प्लेट और एज़्योर पोर्टल सहित परिनियोजन के लिए विधि का वर्णन करें · डेटा सुरक्षा घटकों की पहचान करें (जैसे, फ़ायरवॉल, प्रमाणीकरण) · बुनियादी कनेक्टिविटी मुद्दों की पहचान करें| (जैसे, ऑन-प्रिमाइसेस से पहुँचना, Azure VNets के साथ पहुँच, इंटरनेट से पहुंच, प्रमाणीकरण, फ़ायरवाल) · क्वेरी टूल्स की पहचान करें| (जैसे, एज़्योर डेटा स्टूडियो, SQL सर्वर प्रबंधन स्टूडियो, एसक्यूएलसीएमडी उपयोगिता, आदि।) SQL भाषा का उपयोग करके डेटा के लिए क्वेरी तकनीकों का वर्णन करें · DDL बनाम DML की तुलना करें · PostgreSQL में क्वेरी रिलेशनल डेटा, माई एसक्यूएल, और Azure SQL डेटाबेस

वर्णन करें कि Azure पर गैर-संबंधपरक डेटा के साथ कैसे काम करें (25-30%)

नॉन-रिलेशनल डेटा वर्कलोड का वर्णन करें · नॉन-रिलेशनल डेटा की विशेषताओं का वर्णन करें · नॉन-रिलेशनल और NoSQL डेटा के प्रकारों का वर्णन करें · सही डेटा स्टोर की अनुशंसा करें · निर्धारित करें कि नॉन-रिलेशनल डेटा का उपयोग कब करना है Azure पर नॉन-रिलेशनल डेटा ऑफ़रिंग का वर्णन करें · गैर-रिलेशनल वर्कलोड के लिए Azure डेटा सेवाओं की पहचान करें Azure Cosmos DB API का वर्णन करें Azure टेबल स्टोरेज का वर्णन करें Azure ब्लॉब स्टोरेज का वर्णन करें Azure फ़ाइल स्टोरेज का वर्णन करें गैर-संबंधपरक डेटा के लिए बुनियादी प्रबंधन कार्यों की पहचान करें गैर-रिलेशनल डेटा सेवाओं के प्रावधान और परिनियोजन का वर्णन करें · एआरएम टेम्पलेट्स और Azure पोर्टल सहित परिनियोजन के तरीके का वर्णन करें · डेटा सुरक्षा घटकों की पहचान करें (जैसे, फ़ायरवॉल, प्रमाणीकरण) · बुनियादी कनेक्टिविटी मुद्दों की पहचान करें| (जैसे, ऑन-प्रिमाइसेस से पहुँचना, Azure VNets के साथ पहुँच, इंटरनेट से पहुंच, प्रमाणीकरण, फ़ायरवाल) · गैर-संबंधपरक डेटा के लिए प्रबंधन उपकरणों की पहचान करना|

एज़्योर पर एनालिटिक्स वर्कलोड का वर्णन करें (25-30%)

एनालिटिक्स वर्कलोड का वर्णन करें · ट्रांजैक्शनल वर्कलोड का वर्णन करें · ट्रांजैक्शनल और एनालिटिक्स वर्कलोड के बीच अंतर का वर्णन करें · बैच और रियल टाइम के बीच अंतर का वर्णन करें · डेटा वेयरहाउसिंग वर्कलोड का वर्णन करें · निर्धारित करें कि डेटा वेयरहाउस समाधान की आवश्यकता कब है आधुनिक डेटा वेयरहाउस के घटकों का वर्णन करें · Azure Data Lake जैसे आधुनिक डेटा वेयरहाउसिंग के लिए Azure डेटा सेवाओं का वर्णन करें, एज़्योर सिनैप्स एनालिटिक्स, एज़्योर डेटाब्रिक्स, और एज़्योर एचडीइनसाइट · आधुनिक डेटा वेयरहाउसिंग आर्किटेक्चर और वर्कलोड का वर्णन करता है एज़्योर पर डेटा अंतर्ग्रहण और प्रसंस्करण का वर्णन करता है · डेटा लोड करने के लिए सामान्य प्रथाओं का वर्णन करता है · एज़्योर डेटा फ़ैक्टरी के घटकों का वर्णन करता है (जैसे, पाइपलाइन, गतिविधियां, आदि।) · डाटा प्रोसेसिंग विकल्पों का वर्णन करें| (जैसे, मानव विकास सूचकांक, एज़्योर डेटाब्रिक्स, एज़्योर सिनैप्स एनालिटिक्स, Azure डेटा फ़ैक्टरी) Microsoft Power BI में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का वर्णन करें · पृष्ठांकित रिपोर्टिंग की भूमिका का वर्णन करें · इंटरैक्टिव रिपोर्ट की भूमिका का वर्णन करें · डैशबोर्ड की भूमिका का वर्णन करें · Power BI में कार्यप्रवाह का वर्णन करें