Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
- No.24 ETLとELTの処理順序の違い
- No.34 夜間の保険料再計算処理の特性
- No.37 センサー異常のほぼリアルタイム検知に使うサービスの選定
- No.61 バッチ処理の特徴（スマートメーター集計バッチ）
- No.80 SQL データウェアハウス・データレイク・Spark を統合するサービス
- No.81 バッチ処理の出力先とストリーミングとの違い
- No.102 ETLによる機微データの除去とコンプライアンス対応
- No.110 分析ストアと取り込みパイプラインの役割分担
- No.112 ETL パイプラインの実装で前提となる条件
- No.113 バッチ処理に適したワークロード
- No.132 ストリームデータへのリアルタイムウィンドウクエリ実行
- No.144 経営層向けダッシュボードの作成と共有に適したサービス
- No.176 Apache Spark ベースの共同分析プラットフォーム
- No.177 実験・モデル管理まで担う Spark ベース分析基盤の選定
- No.188 ELT アプローチの特徴
- No.214 ETL パイプラインにおけるステージングテーブルの役割
- No.226 Microsoft Fabric による分析基盤の統合
- No.235 Azure Data Factory の外部データソース接続範囲
- No.249 ELT パイプラインにおける処理順序
- No.257 Parquet形式データ処理パイプラインにおける各サービスの役割
- No.299 ETL と ELT の違い
- No.309 Azure Data Factory における複数アクティビティの論理的なまとまり
- No.313 Cosmos DB への移行に適した Azure サービス
- No.315 Spark クラスターをプロビジョニングできる Azure サービス
- No.352 データ移動と変換を行うパイプラインサービス
- No.379 大規模分析基盤における ML 環境の提供
- No.386 コード不要で ETL パイプラインを構築できる Azure サービス
- No.392 Azure Data Factoryにおけるオーケストレーションの仕組み
- No.397 バッチ処理がストリーミング処理より優れる点
- No.413 抽象度の高い大規模分析サービスの選定
- No.431 Azure Data Factory のアクティビティの分類
- No.445 データレイク格納前のバッチ変換パイプライン
- No.472 データをまとめて処理する方式を表す用語
- No.497 Azure Data Factoryの制御フローアクティビティ
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