Guía de estudio para el examen DP-700: Implementación de soluciones de ingeniería de datos con Microsoft Fabric (beta)
Finalidad de este documento
Esta guía de estudio le ayudará a comprender qué esperar en el examen, e incluye un resumen de los temas que el examen podría incluir y vínculos a recursos adicionales. La información y los materiales de este documento le ayudarán a centrar sus estudios a medida que se prepara para el examen.
| Vínculos útiles | Descripción |
|---|---|
| Obtención de la certificación | Algunas certificaciones solo requieren aprobar un examen, mientras que otros requieren aprobar varios exámenes. |
| Su perfil de Microsoft Learn | La conexión del perfil de certificación a Microsoft Learn le permite programar y renovar exámenes y compartir e imprimir certificados. |
| Puntuación de los exámenes e informes de puntuación | Se requiere una puntuación de 700 o superior para aprobar. |
| Espacio aislado del examen | Puede explorar el entorno del examen visitando nuestro espacio aislado del examen. |
| Solicitud de ajustes | Si usa dispositivos de asistencia, requiere tiempo adicional o necesita modificaciones en cualquier parte de la experiencia del examen, puedes solicitar una adaptación. |
Acerca del examen
Idiomas
Algunos exámenes se localizan en otros idiomas y se actualizan aproximadamente ocho semanas después de actualizar la versión en inglés. Si el examen no está disponible en su idioma de preferencia, puede solicitar un período adicional de 30 minutos para completarlo.
Nota
Las viñetas debajo de cada una de las aptitudes medidas están diseñadas para ilustrar cómo estamos evaluando esa aptitud. Los temas relacionados puede que se traten en el examen.
Nota
La mayoría de las preguntas tratan las características que son de disponibilidad general (GA). El examen puede contener preguntas de Características en vista previa (GB) si dichas características se usan de forma regular.
Aptitudes evaluadas
Perfil del público
Como candidato para este examen, debe tener experiencia con patrones de carga de datos, arquitecturas de datos y procesos de orquestación. Las responsabilidades de este rol incluyen:
Ingesta y transformación de datos.
Protección y administración de una solución de análisis.
Supervisión y optimización de una solución de análisis.
Trabaja estrechamente con ingenieros de análisis, arquitectos, analistas y administradores para diseñar e implementar soluciones de ingeniería de datos para el análisis.
Debe ser experto en manipular y transformar datos mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL), PySpark y el lenguaje de consulta Kusto (KQL).
Aptitudes de un vistazo
Implementación y administración de un entorno de análisis (30–35 %)
Ingesta y transformación de datos (30–35 %)
Supervisión y optimización de una solución de análisis (30–35 %)
Implementación y administración de un entorno de análisis (30–35 %)
Configuración de valores del área de trabajo de Microsoft Fabric
Configuración de valores del área de trabajo de Spark
Configuración de valores del área de trabajo de dominio
Configuración de valores del área de trabajo de OneLake
Configuración de valores del área de trabajo de flujo de trabajo de datos
Implementación de la administración del ciclo de vida en Fabric
Configuración del control de versiones
Implementación de proyectos de base de datos
Creación y configuración de canalizaciones de implementación
Configuración de la seguridad y la gobernanza
Implementación de controles de acceso de nivel de área de trabajo
Implementación de controles de acceso de nivel de elemento
Implementar controles de acceso de nivel de fila, de columna, de objeto y de archivo
Implementación del enmascaramiento dinámico de datos
Aplicación de etiquetas de confidencialidad a elementos
Aprobación de elementos
Orquestación de procesos
Elección entre una canalización y un cuaderno
Diseño e implementación de programaciones y desencadenadores basados en eventos
Implementación de patrones de orquestación con cuadernos y canalizaciones, incluidos parámetros y expresiones dinámicas
Ingesta y transformación de datos (30–35 %)
Diseño e implementación de patrones de carga
Diseño e implementación de cargas de datos completas e incrementales
Preparación de los datos para cargarlos en un modelo dimensional
Diseño e implementación de un patrón de carga para datos de streaming
Ingesta y transformación de datos por lotes
Elección de un almacén de datos adecuado
Elección entre flujos de datos, cuadernos y T-SQL para la transformación de datos
Creación y administración de accesos directos a datos
Implementación de la creación de reflejo
Ingesta de datos mediante canalizaciones
Transformación de datos mediante PySpark, SQL y KQL
Desnormalizar los datos
Agrupación y agregación de datos
Control de datos duplicados, que faltan y que se reciben con retraso
Ingesta y transformación de datos de streaming
Elección de un motor de streaming adecuado
Procesamiento de datos mediante secuencias de eventos
Procesamiento de datos mediante el flujo estructurado de Spark
Procesamiento de datos mediante KQL
Creación de funciones de ventana
Supervisión y optimización de una solución de análisis (30–35 %)
Supervisión de elementos de Fabric
Supervisión de la ingesta de datos
Supervisión de la transformación de datos
Supervisión de la actualización del modelo semántico
Configurar alertas
Identificar y resolver errores
Identificación y resolución de errores de canalización
Identificación y resolución de errores de flujo de datos
Identificación y resolución de errores de cuadernos
Identificación y resolución de errores de centro de eventos
Identificación y resolución de errores de secuencias de eventos
Identificación y resolución de errores de T-SQL
Optimización del rendimiento
Optimización de una tabla de almacén de lago de datos
Optimización de una canalización
Optimización de un almacenamiento de datos
Optimización de secuencias de eventos y centros de eventos
Optimización del rendimiento de Spark
Optimización del rendimiento de las consultas
Recursos de estudio
Le recomendamos que entrene y obtenga experiencia práctica antes de hacer el examen. Ofrecemos opciones de autoestudio y formación en el aula, así como vínculos a documentación, sitios de la comunidad y vídeos.
| Recursos de estudio | Vínculos a aprendizaje y documentación |
|---|---|
| Obtención de entrenamiento | Elegir entre rutas de aprendizaje autodirigido y módulos o realizar un curso dirigido por un instructor |
| Localización de documentación | Microsoft Fabric ¿Qué es la ingeniería de datos en Microsoft Fabric? |
| Formular una pregunta | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
| Obtener soporte técnico de la comunidad | Análisis en Azure - Microsoft Tech Community Blog de Microsoft Fabric |
| Seguimiento de Microsoft Learn | Microsoft Learn: Microsoft Tech Community |
| Encontrar un vídeo | Zona de preparación del examen Exposición de datos Examinar otros programas de Microsoft Learn |