考试 DP-700 的学习指南：使用 Microsoft Fabric 实现数据工程解决方案（beta 版）
本文档的目的
本学习指南应帮助你了解考试的预期内容，并包含考试可能涵盖的主题摘要以及指向其他资源的链接。 本文档中的信息和材料可以帮助你在准备考试时集中精力学习。
| 有用链接 | 说明 |
|---|---|
| 如何获得认证 | 有些认证只需要通过一项考试，而另一些认证则需要通过多项考试。 |
| Microsoft Learn 个人资料 | 通过将认证个人资料连接到 Microsoft Learn，可以安排和续订考试以及共享和打印证书。 |
| 考分和成绩报告 | 需要 700 分或更高的分数才能通过。 |
| 考试沙盒 | 可以通过访问我们的考试沙盒来探索考试环境。 |
| 请求便利设施 | 如果你使用辅助设备、需要额外时间或需要修改考试体验的任何部分，你可以申请住宿。 |
关于考试
语言
一些考试已本地化为其他语言，在英语版本更新后大约八周进行更新。 如果考试不以你的首选语言提供，你可以请求额外 30 分钟时间来完成考试。
注意
每项技能下面的项目符号旨在说明我们如何评估该技能。 考试中可能会涉及到相关的主题。
注意
大多数问题都涉及正式发布 (GA) 的功能。 如果经常使用预览功能，该考试可能会包含有关这些功能的问题。
测试的技能
受众概况
作为此考试的考生，应具备数据加载模式、数据体系结构和业务流程流程方面的行业专业知识。 此角色的责任包括：
引入和转换数据。
保护和管理分析解决方案。
监控和优化分析解决方案。
你与分析工程师、架构师、分析师和管理员密切合作，设计和部署用于分析的数据工程解决方案。
应熟练地使用结构化查询语言 (SQL)、PySpark 和 Kusto 查询语言 (KQL) 操作和转换数据。
技能概览
实现和管理分析解决方案 (30–35%)
引入和转换数据 (30–35%)
监控和优化分析解决方案 (30–35%)
实现和管理分析解决方案 (30–35%)
配置 Microsoft Fabric 工作区设置
配置 Spark 工作区设置
配置域工作区设置
配置 OneLake 工作区设置
配置数据工作流工作区设置
在 Fabric 中实现生命周期管理
配置版本控制
实现数据库项目
创建和配置部署管道
配置安全性和治理
实现工作区级访问控制
实现项级访问控制
实现行级、列级、对象级和文件级访问控制
实现动态数据掩码
将敏感度标签应用于项
认可项
编排流程
在管道和笔记本之间进行选择
设计和实现日程安排和基于事件的触发器
使用笔记本和管道实现业务流程模式，包括参数和动态表达式
引入和转换数据 (30–35%)
设计和实现加载模式
设计和实现完整和增量数据加载
准备数据以加载到维度模型中
设计和实现流式数据的加载模式
引入和转换批处理数据
选择适当的数据存储
在数据流、笔记本和 T-SQL 之间选择以进行数据转换
创建和管理数据快捷方式
实现镜像
使用管道引入数据
使用 PySpark、SQL 和 KQL 转换数据
非规范化数据
分组和汇总资料
处理重复、缺失和迟到的数据
引入和转换流式数据
选择适当的流式处理引擎
使用 eventstream 处理数据
使用 Spark 结构化流处理数据
使用 KQL 处理数据
创建开窗函数
监控和优化分析解决方案 (30–35%)
监视 Fabric 项
监视数据引入
监视数据转换
监视语义模型刷新
配置警报
确定和解决错误
确定和解决管道错误
确定和解决数据流错误
确定和解决笔记本错误
确定和解决 eventhouse 错误
确定和解决 eventstream 错误
确定和解决 T-SQL 错误
优化性能
优化湖屋表
优化管道
优化数据仓库
优化 eventstream 和 eventhouse
优化 Spark 性能
优化查询性能
学习资源
我们建议你在参加考试之前进行培训并获得实践经验。 我们提供自学选项和课堂培训，以及指向文档、社区网站和视频的链接。
| 学习资源 | 学习和文档链接 |
|---|---|
| 参加培训 | 从自定进度学习路径和模块中进行选择，或参加讲师引导式课程 |
| 查找文档 | Microsoft Fabric 什么是 Microsoft Fabric 中的数据工程？ |
| 提问 | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
| 获取社区支持 | Azure 上的分析 - Microsoft Tech Community Microsoft Fabric 博客 |
| 关注 Microsoft Learn | Microsoft Learn - Microsoft Tech Community |
| 查找视频 | 备考区 公开的数据 浏览其他 Microsoft Learn 节目 |