Azure DP-900: مایکروسافت Azure Data Fundamentals Mock Tests

Ace the DP-900 Exam: با آزمایش‌های تمرینی جامع مبانی داده‌های Azure ما به عمق شیرجه بزنید!

مایلید مهارت و مهارت خود را در مفاهیم و مهارت‌های داده Azure نشان دهید؟ آزمون DP-900 یک پله اساسی است که طیف وسیعی از ذخیره سازی و پردازش داده تا تجزیه و تحلیل داده ها را در بر می گیرد. اما با وسعت زیاد محتوا، آماده سازی موثر حیاتی است. اینجاست که ما وارد می شویم!

مجموعه آزمون تمرینی ما چیزی بیش از مجموعه‌ای از سؤالات است. این مجموعه ابزار نهایی شما برای تسخیر DP-900 است. ما تست‌هایی را با دقت تنظیم کرده‌ایم که نه تنها فرمت و دشواری امتحان واقعی را منعکس می‌کنند، بلکه زمینه دنیای واقعی را نیز ارائه می‌دهند. هر سؤالی سناریویی را ارائه می‌کند که شما را در مقابله با هر چالشی که امتحان واقعی ایجاد می‌کند ماهر می‌سازد.

چرا سریال ما متمایز است:

• احساس امتحان واقعی: تجربه واقعی امتحان DP-900 را شبیه سازی کنید. هیچ شگفتی در روز D وجود ندارد!

• سوالات دنیای واقعی: در سوالاتی که ریشه در سناریوهای دنیای واقعی دارند غوطه ور شوید و شما را برای هر چیزی آماده می کند.

• توضیحات عمیق: اشتباهات بهترین معلمان هستند. بازخورد دقیق برای هر سوال را درک کنید و دانش خود را تقویت کنید.

• مجموعه آزمون های متنوع: با چندین آزمون شرکت کنید. تمرین بیشتر، اعتماد به نفس بیشتر!

به موفقیت DP-900 خود متعهد شوید. از قدرت آزمون‌های تمرینی ما استفاده کنید و با اطمینانی بی‌نظیر سفر گواهینامه خود را طی کنید!

هر امتحان در این سری آزمایشی تمرینی بر اساس طرح کلی محتوای امتحانی که توسط مایکروسافت تعریف شده است ساخته شده است

• مفاهیم داده اصلی (25-30%) (12 - 15) را شرح دهید

• تشخیص ملاحظات برای داده های رابطه ای در Azure (20-25٪) (10 - 13)

• توضیحات مربوط به کار با داده های غیرمرتبط در Azure (15-20٪) (7 - 10) را شرح دهید

• بار کاری تجزیه و تحلیل در Azure (25-30٪) (12 - 15) را توضیح دهید

خلاصه محتوای امتحان:

1. مفاهیم داده های اصلی (25-30٪) را شرح دهید

1.1. روش های نمایش داده ها را شرح دهید

• ویژگی های داده های ساخت یافته را توضیح دهید

• ویژگی های نیمه ساختار یافته را شرح دهید

• ویژگی های داده های بدون ساختار را شرح دهید

1.2. گزینه های ذخیره سازی داده را شناسایی کنید

• فرمت‌های رایج برای فایل‌های داده را توضیح دهید

• انواع پایگاه داده را شرح دهید

1.3. بارهای کاری معمول داده

• ویژگی های بارهای کاری تراکنشی را شرح دهید

• ویژگی های بارهای کاری تحلیلی را شرح دهید

1.4. نقش ها و مسئولیت ها را برای حجم کاری داده ها مشخص کنید

• مسئولیت‌های مدیران پایگاه داده را شرح دهید

• مسئولیت‌های مهندسان داده را شرح دهید

• مسئولیت‌های تحلیلگران داده را شرح دهید

2. ملاحظات مربوط به داده های رابطه ای در Azure (20-25٪) را شناسایی کنید

2.1. مفاهیم رابطه ای را توضیح دهید

• ویژگی های داده های رابطه ای را شناسایی کنید

• عادی سازی و چرایی استفاده از آن را توضیح دهید

• عبارات رایج زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) را شناسایی کنید

• اشیاء پایگاه داده مشترک را شناسایی کنید

2.2. خدمات داده رابطه ای Azure

• خانواده محصولات Azure SQL از جمله Azure SQL Database، Azure SQL Managed Instance و SQL Server در ماشین های مجازی Azure را توضیح دهید

• خدمات پایگاه داده Azure را برای سیستم های پایگاه داده منبع باز شناسایی کنید

3. ملاحظات کار با داده های غیر رابطه ای در Azure (15 تا 20%) را شرح دهید

3.1. قابلیت های ذخیره سازی Azure

• ذخیره Azure Blob را توضیح دهید

• ذخیره فایل Azure را توضیح دهید

• ذخیره Azure Table را توضیح دهید

3.2. قابلیت ها و ویژگی های Azure Cosmos DB

• موارد استفاده را برای Azure Cosmos DB شناسایی کنید

• Azure Cosmos DB APIs

  را توضیح دهید

4. حجم کاری تجزیه و تحلیل را در Azure (25 تا 30٪) شرح دهید

4.1. عناصر رایج تجزیه و تحلیل در مقیاس بزرگ

• ملاحظات مربوط به جذب و پردازش داده ها را شرح دهید

• گزینه های ذخیره داده های تحلیلی را توضیح دهید

• خدمات Azure را برای ذخیره‌سازی داده شرح دهید، از جمله Azure Synapse Analytics، Azure Databricks، Azure HDInsight، و Azure Data Factory

4.2. در نظر گرفتن تجزیه و تحلیل داده های بلادرنگ

• تفاوت بین داده های دسته ای و جریانی را شرح دهید

• تکنولوژی‌هایی را برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ توصیف کنید، از جمله تجزیه و تحلیل جریان Azure، Azure Synapse Data Explorer، و Spark Structured Streaming

4.3. تصویرسازی داده ها را در Microsoft Power BI

• قابلیت‌های Power BI را شناسایی کنید

• ویژگی‌های مدل‌های داده را در Power BI توضیح دهید

• تجسم های مناسب برای داده ها را شناسایی کنید