Microsoft certificate: DP-900 Azure Data Fundamentalsの概要

DP-900の受験を考えているため、試験の概要や勉強方法について調べたことをまとめました。
実際に合格できたら、勉強した内容を追記していきたいと思います。

#1. DP-900について
Microsoft certificate: DP-900 Azure Data Fundamentals
>Azure Data Fundamentals 認定資格の受験者は、コア データの概念と、Microsoft Azure データ サービスを使用してそれらを実装する方法についての基礎知識を持っている必要があります。
この認定は、クラウド内のデータの取り扱いを開始する受験者を対象としています。
受験者は、リレーショナル データと非リレーショナル データの概念、およびトランザクションや分析などのさまざまなタイプのデータ ワークロードに精通している必要があります。
Azure Data Fundamentals は、Azure Database Administrator Associate や Azure Data Engineer Associate などの他の Azure ロールベースの認定の準備に使用できますが、いずれの前提条件でもありません。

引用元:

https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/azure-data-fundamentals/

# 2. DP-900の対策
DP-900に限らず、以下の3つの勉強方法があります。
<B>2.1. Microsoft Learn</B>
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/
各認定資格を取得するためのe-learningコースが準備されています。
機械翻訳された文章で綴られているため、正直読みづらい部分がありますが、こちらを読み込んで受験すればOK。
読み込むのが辛い方は、以下の動画やオンライン講座を利用されることをお勧めします。

<B>2.2. Microsoft Training Days</B>
https://www.microsoft.com/ja-jp/events/top/training-days.aspx?activetab=a1:primaryr3
こちらは無料で受講できる公式トレーニング。
事前に収録された動画を見て勉強する形式のようです。
こちらから認定資格に沿ったトレーニングを受講すると、通常1～2万円程度の認定試験が無料で1回受験できるようです。

<B>2.3. Microsoft講師による公式トレーニング</B>
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/courses/browse/
通常有料のコースのようですが、会社のバウチャー利用のため、無料で受講できました。
こちらから認定資格に沿ったトレーニングを受講しても、通常1～2万円程度の認定試験が無料で1回受験できます。
※認定試験も、会社のバウチャーを使用して受験しているため、こちらの無料受験枠は使用せず。


#3. 出題範囲
スキルアウトライン原文は以下のリンクから。（202/06/24時点)
https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4wsKZ

大きくは下記の4分野からの出題となっています。

1. コアデータの概念について説明する (15-20%)
1. Azure でリレーショナルデータを操作する方法について説明する (25-30%)
1. Azure で非リレーショナルデータを操作する方法について説明する (25-30%)
1. Azureの分析ワークロードについて説明する (25-30%)

各分野の詳細は以下の通り。
###3.1. コアデータの概念について説明する（15〜20％）
ここでは、データベースの作成・管理・運用に関連する方々の業務上の役割と各データベースの概念、および、それらのデータベースからデータを取り込み分析する方法について学びます。
<b>3.1.1. コアデータワークロードの種類を説明する</b>
・バッチデータについて説明する
・ストリーミングデータについて説明する
・バッチデータとストリーミングデータの違いについて説明する
・リレーショナルデータの特徴について説明する 

<b>3.1.2. データ分析のコアコンセプトを説明する</b>
・データの視覚化について説明する（例：視覚化、レポート、ビジネスインテリジェンス（BI））
・棒グラフや円グラフなどの基本的なグラフの種類を説明する 
・分析手法を説明する（例、記述的、診断的、予測的、規範的、認知） 
・ELTおよびETL処理について説明する 
・データ処理の概念を説明する 

###3.2. Azureでリレーショナルデータを操作する方法について説明する (25-30%) 
<b>3.2.1. リレーショナルデータのワークロードについて説明する</b>
・リレーショナルワークロードのための正しいデータオファリングを確認する 
・リレーショナルデータ構造について説明する（例：テーブル、インデックス、ビュー）

<b>3.2.2. リレーショナルAzureのデータサービスについて説明する</b>
・PaaS、IaaS、およびSaaSソリューションの説明と比較
・Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, SQL Server on Azure Virtual Machinesを含む、Azure SQL familyについて説明する
・AzureSynapse Analyticsについて説明する 
・Azure Database for PostgreSQL, Azure Database for MariaDB, Azure Database for MySQLについて説明する

<b>3.2.3. リレーショナルデータのための基本的な管理タスクを確認する</b> 
・リレーショナルデータサービスのプロビジョニングとデプロイについて説明する 
・Azure portal, Azure Resource Manager templates, Azure PowerShell, and the Azure command-line interface (CLI)などのデプロイ方法について説明する
・データセキュリティコンポーネントについて確認する（例：ファイアウォール、認証、暗号化） 
・基本的な接続の問題について確認定する（例：オンプレミスからのアクセス、AC Azure VNetでのアクセス、インターネットからのアクセス、認証、ファイアウォール）
・クエリツールについて確認する（Azure Data Studio、SQL Server Management Studio、sqlcmdユーティリティなど） 

<b>3.2.4. SQL言語を使用したデータのクエリ手法の説明</b>
・データ定義言語（DDL）とデータ操作言語（DML）の比較
・Azure SQL Database, Azure Database for PostgreSQL, and Azure Database for MySQLでリレーショナルデータをクエリする

### 3.3. Azure で非リレーショナルデータを操作する方法について説明する (25-30%)
ここでは、非リレーショナルデータベースのプロビジョニングとデプロイ、および非リレーショナルデータストアについて学びます。
<b>3.3.1. 非リレーショナルデータのワークロードを説明する</b>
・非リレーショナルデータの特徴を説明する
・非リレーショナルとのNoSQLデータの種類を説明する
・正しいデータストアを提案する
・非リレーショナルデータを使用する場面を特定する

<b>3.3.2. Azure上での非リレーショナルデータオファリングについて説明する</b>
・非リレーショナルなワークロードのためのAzureデータサービスを特定する
・Azure Cosomos DB APIについて説明する 
・Azure Table storageについて説明する
・Azure Blob storageについて説明する
・Azure File storageについて説明する

<b>3.3.3. 非リレーショナルデータのための基本的な管理タスクを識別</b>
・非リレーショナルデータサービスのプロビジョニングとデプロイについてs津明する
・Azure portal, Azure Resource Manager templates, Azure PowerShell, Azure command-line interface（CLI）などのデプロイ方法について説明する
・データセキュリティコンポーネントについて特定する（ファイアウォール、認証、暗号化など）
・基本的な接続の問題を特定する（たとえば、オンプレミスからのアクセス、Azure VNetを使用したアクセス、インターネットからのアクセス、認証、ファイアウォールなど）
・非リレーショナルデータの管理ツールを特定する

### 3.4. Azureの分析ワークロードについて説明する (25-30%)

<B>3.4.1. 分析ワークロードの説明</b>
・トランザクションワークロードを説明する
・トランザクションワークロードと分析ワークロードの違いについて説明する
・バッチ処理とリアルタイム処理の違いについて説明する
・warehousingワークロードについて説明する 
・データウェアハウスソリューションが必要とされる場合を判定する

<b>3.4.2 最新のデータウェアハウスの構成要素について説明する</b> 
・Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, AzureDatabrics, Azure HDInsightなどの最新のデータウェアハウスについて説明する
・最新のデータウェアハウスアーキテクチャとワークロードについて説明する

<b>3.4.3 Azure上でのデータインジェストとデータ処理について説明する</b> 
・データ読み込みのための共通プラクティスについて説明する
・Azure Data Factoryの攻勢について説明する（例：パイプライン、アクテビティなど）
・Data Lake Sotre, Azure Databricks等のサービスに接続するにあたって、コードを書かずに接続したい、を実現する。
・データ処理のオプションについて説明する（例：Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory） 

<b>3.4.4. PowerBIでのデータの可視化について説明する</b>
・ページ分割レポーティングの役割について説明する
・インタラクティブなレポートの役割について説明する
・ダッシュボードの役割について説明する
・Power BIでのワークフローについて説明する