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DP-900 試験とは？

DP-900（Microsoft Azure Data Fundamentals）は、データの基本的な概念と、それを実現する Microsoft Azure のデータサービスの基礎知識を証明する入門レベルの試験です。リレーショナルデータ・非リレーショナルデータ・分析ワークロードを幅広く扱い、データ関連の職種を目指す方や、Azure でデータを扱い始める方の最初の一歩に向いています。

どんな能力があることを証明できる？

• データを表す方法の説明
• データストレージのオプションの特定
• 一般的なデータワークロードの説明
• データワークロードの役割と責任の特定
• リレーショナルの概念の説明
• Azure のリレーショナルデータサービスの説明
• Azure Storage の機能の説明
• Azure Cosmos DB の機能の説明
• 大規模な分析の一般的な要素の説明
• リアルタイムデータ分析に関する考慮事項の説明
• Microsoft Power BI でのデータの視覚化の説明

推奨される経験・知識

• リレーショナルデータと非リレーショナルデータの基本的な概念
• トランザクション処理と分析処理など、データワークロードの種類

• クラウドの基本的な概念（AZ-900 程度の知識があると理解しやすい）

試験内容

データの表し方・保存方法・ワークロードの種類といった基本概念と、Azure のリレーショナル／非リレーショナルのデータサービス、分析サービスの特徴と使い分けを問います。

試験時間	45 分
問題数	公式には非公表（一般に 40〜60 問程度）
合格ライン	1,000 点満点中 700 点以上
提供言語	日本語を含む複数言語

分野	内容	比重
分野1	データの主要概念の説明	25～30%
分野2	Azure 上のリレーショナルデータの考慮事項の特定	20～25%
分野3	Azure 上の非リレーショナルデータの操作の考慮事項の説明	15～20%
分野4	分析ワークロードの説明	25～30%

• 分野 1: データの主要概念の説明
  
  1.1 データを表す方法の説明
  • 構造化データの特徴の説明
  • 半構造化データの特徴の説明
  • 非構造化データの特徴の説明
  
  1.2 データストレージのオプションの特定
  • データファイルの一般的な形式（CSV・JSON・XML・Avro・ORC・Parquet 等）の説明
  • データベースを含む一般的なデータストアの特徴の説明
  • 一般的なユースケースに適した Azure データストアの特定
  
  1.3 一般的なデータワークロードの説明
  • トランザクションワークロード（OLTP）の特徴の説明
  • 分析ワークロード（OLAP）の特徴の説明
  
  1.4 データワークロードの役割と責任の特定
  • データベース管理者（DBA）の責任の説明
  • データエンジニアの責任の説明
  • データアナリストの責任の説明


• 分野 2: Azure 上のリレーショナルデータの考慮事項の特定
  
  2.1 リレーショナルの概念の説明
  • リレーショナルデータの特徴（テーブル・行・列・キー）の特定
  • 正規化とその目的の説明
  • 一般的な SQL ステートメント（SELECT・INSERT・UPDATE・DELETE・DDL/DML の区別）の特定
  • 一般的なデータベースオブジェクト（テーブル・ビュー・インデックス・ストアドプロシージャ）の特定
  
  2.2 Azure のリレーショナルデータサービスの説明
  • Azure SQL 製品ファミリ（Azure SQL Database・Azure SQL Managed Instance・SQL Server on Azure Virtual Machines）の説明と使い分け
  • オープンソースデータベースシステム用の Azure データベースサービス（Azure Database for MySQL・Azure Database for PostgreSQL）の特定


• 分野 3: Azure 上の非リレーショナルデータの操作の考慮事項の説明
  
  3.1 Azure Storage の機能の説明
  • Azure Blob Storage の特徴（コンテナー・アクセス層）の説明
  • Azure Files の特徴（SMB/NFS ファイル共有）の説明
  • Azure Table Storage の特徴（キー/値ストア）の説明
  
  3.2 Azure Cosmos DB の機能の説明
  • Azure Cosmos DB のユースケース（グローバル分散・低遅延・マルチモデル）の特定
  • Azure Cosmos DB の API（NoSQL・MongoDB・Cassandra・Gremlin・Table・PostgreSQL）の説明


• 分野 4: 分析ワークロードの説明
  
  4.1 大規模な分析の一般的な要素の説明
  • データインジェストと処理（ETL/ELT・パイプライン）に関する考慮事項の説明
  • 分析データストアのオプション（データウェアハウス・データレイク・レイクハウス）の説明
  • 大規模分析向けの Microsoft クラウドサービス（Azure Databricks・Microsoft Fabric を含む）の説明
  
  4.2 リアルタイムデータ分析に関する考慮事項の説明
  • バッチデータとストリーミングデータの違いの説明
  • リアルタイム分析のための Microsoft クラウドサービス（Microsoft Fabric Real-Time Intelligence・Azure Stream Analytics・Azure Event Hubs 等）の特定
  
  4.3 Microsoft Power BI でのデータの視覚化の説明
  • Power BI の機能（Power BI Desktop・Power BI サービス・レポート・ダッシュボード）の特定
  • Power BI のデータモデル（リレーションシップ・メジャー・階層）の特徴の説明
  • データに適した視覚化（棒・折れ線・円・散布図・マップ・マトリックス等）の特定

出典: Microsoft Learn 公式スタディガイド（DP-900）