Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900)
Fundamentals / ベンダー資格(Microsoft)
どんな試験か
Microsoft Azure上でのデータ活用の基礎を問う入門資格です。リレーショナル/非リレーショナルデータ、データ分析、Azure SQL、Cosmos DB、Synapseなど、Azureデータプラットフォームの全体像を学べます。
出題傾向
コアデータの概念 25〜30%
Azureでのリレーショナルデータ 20〜25%
Azureでの非リレーショナルデータ 15〜20%
Azureでのデータ分析 25〜30%
Microsoft Learnの試験ガイドに基づく出題分野。
サンプル問題（3問）
公式の過去問は非公開のため、DP-900の出題傾向に沿った例題を掲載しています。Microsoft公式の「Microsoft Learn」(無料)にも公式サンプル問題が公開されています。
問1
以下のデータの中で「非構造化データ(Unstructured Data)」に分類されるものはどれか。
A. 表形式の顧客マスタテーブル
B. JSON形式のAPIレスポンス
C. 動画ファイル(MP4)や画像ファイル(JPEG)
D. CSV形式の売上ログ
B. JSON形式のAPIレスポンス
C. 動画ファイル(MP4)や画像ファイル(JPEG)
D. CSV形式の売上ログ
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正解：C
非構造化データは「事前に定義されたスキーマがなく、行と列で表現しにくいデータ」で、動画・画像・音声・自由形式のテキスト文書などが該当します。 AとDは行と列を持つ「構造化データ」。BのJSONは階層を持ちますが「半構造化(Semi-Structured)データ」に分類されます。DP-900では構造化/半構造化/非構造化の分類は頻出論点です。
非構造化データは「事前に定義されたスキーマがなく、行と列で表現しにくいデータ」で、動画・画像・音声・自由形式のテキスト文書などが該当します。 AとDは行と列を持つ「構造化データ」。BのJSONは階層を持ちますが「半構造化(Semi-Structured)データ」に分類されます。DP-900では構造化/半構造化/非構造化の分類は頻出論点です。
問2
グローバルに分散したアプリで、ミリ秒以下の低レイテンシで読み書きできるNoSQLデータベースとして、最も適切なAzureサービスはどれか。
A. Azure SQL Database
B. Azure Cosmos DB
C. Azure Synapse Analytics
D. Azure Data Lake Storage
B. Azure Cosmos DB
C. Azure Synapse Analytics
D. Azure Data Lake Storage
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正解：B
Azure Cosmos DBは、グローバル分散・低レイテンシ(99パーセンタイルで10ミリ秒未満を保証)・複数のAPIモデル(SQL、MongoDB、Cassandra、Gremlin、Table)に対応したフルマネージドNoSQLサービスです。 AはリレーショナルDB(SQL Server互換)。Cは大規模データ分析用ウェアハウス。Dはオブジェクトストレージで、ファイル群の格納用途。DP-900ではAzureデータサービスの使い分けを問う問題が中心です。
Azure Cosmos DBは、グローバル分散・低レイテンシ(99パーセンタイルで10ミリ秒未満を保証)・複数のAPIモデル(SQL、MongoDB、Cassandra、Gremlin、Table)に対応したフルマネージドNoSQLサービスです。 AはリレーショナルDB(SQL Server互換)。Cは大規模データ分析用ウェアハウス。Dはオブジェクトストレージで、ファイル群の格納用途。DP-900ではAzureデータサービスの使い分けを問う問題が中心です。
問3
データ分析のワークロードを区分する用語のうち、「過去のデータを分析して傾向を把握する」用途を指すものはどれか。
A. トランザクション処理 (OLTP)
B. 分析処理 (OLAP)
C. ストリーミング処理
D. バッチ処理のうちETLのみ
B. 分析処理 (OLAP)
C. ストリーミング処理
D. バッチ処理のうちETLのみ
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正解：B
OLAP(Online Analytical Processing)は、データウェアハウスから複雑なクエリで集計・分析を行う処理形態です。「過去のデータから傾向を分析」する典型例で、Azure Synapse Analytics や Power BI が代表的なサービスになります。 AのOLTPは銀行口座振替などのトランザクション処理(リアルタイム性が必要)。Cのストリーミングはリアルタイムデータの連続処理(Azure Stream Analytics等)。Dは抽出変換ロードの一手段で、OLAP/OLTPの分類軸とは別。
OLAP(Online Analytical Processing)は、データウェアハウスから複雑なクエリで集計・分析を行う処理形態です。「過去のデータから傾向を分析」する典型例で、Azure Synapse Analytics や Power BI が代表的なサービスになります。 AのOLTPは銀行口座振替などのトランザクション処理(リアルタイム性が必要)。Cのストリーミングはリアルタイムデータの連続処理(Azure Stream Analytics等)。Dは抽出変換ロードの一手段で、OLAP/OLTPの分類軸とは別。
向いている人
・Azure上でデータを扱い始める方
・データ分析を学びたい非エンジニア
・他のAzure Fundamentalsと並行で取得したい方
学習リソース
公式
Microsoft Learn DP-900公式ページ DP-900 ラーニングパス (Microsoft Learn 無料) 問題集
DP-900 試験対策テキスト 講座
Udemy DP-900 試験対策講座