Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
- 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.66 Structured Streaming における非有界データフレーム
- 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.85 Synapse Analytics ならではの強み
- No.104 レイクハウスの生データ層に適した保存形式
- No.110 分析ストアと取り込みパイプラインの役割分担
- 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.152 Apache Spark ベースの分析基盤の選定
- 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.204 Sparkクラスター上での共同作業に適した分析サービス
- No.221 データレイク上のデータを処理・照会する技術
- No.274 オンプレミス Hadoop クラスター移行に適した Azure サービス
- No.310 Azure Databricks ノートブックの既定サポート言語
- 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.322 Delta Lake と Spark Structured Streaming を組み合わせる狙い
- No.370 Apache Spark の開発元によるマネージド分析プラットフォーム
- No.374 大規模分析を単一の SaaS 製品に統合するサービス
- No.379 大規模分析基盤における ML 環境の提供
- No.404 Azure Databricks の特徴
- No.413 抽象度の高い大規模分析サービスの選定
- No.419 Delta Lake の特徴
- No.448 Apache Spark 実行環境を持たないサービスの識別
- No.453 OLTP ワークロードに適したデータストアの選定
- No.470 Azure Databricks における Delta Lake の役割
- No.474 大規模データ分析基盤としての Azure Databricks
- No.475 Azure Databricks でのリアルタイムストリーム処理
- No.486 Spark 基盤上での複雑なストリーム処理を実現するOSSライブラリ
- No.488 データレイクハウスアーキテクチャの特徴
- No.497 Azure Data Factoryの制御フローアクティビティ
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