Microsoft DP-600日本語 Actual Free Exam Questions & Community Discussion
Fabricテナントには、Lakehouse1という名前の湖畔の家が含まれています。Lakehouse1には、Tabletという名前のテーブルが含まれています。
新しいデータパイプラインを作成しています。
外部データをTable1にコピーする予定です。外部データのスキーマは定期的に変更されます。
コピー操作には以下の要件を満たす必要があります。
- Table1を外部データのスキーマに置き換えてください。
- Table1のすべてのデータを、外部データの行に置き換えます。
パイプラインに「データコピー」アクティビティを追加します。
データコピーのアクティビティでは、何をすべきですか？
新しいデータパイプラインを作成しています。
外部データをTable1にコピーする予定です。外部データのスキーマは定期的に変更されます。
コピー操作には以下の要件を満たす必要があります。
- Table1を外部データのスキーマに置き換えてください。
- Table1のすべてのデータを、外部データの行に置き換えます。
パイプラインに「データコピー」アクティビティを追加します。
データコピーのアクティビティでは、何をすべきですか？
Correct Answer: D
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ドラッグアンドドロップ問題
あなたは、Lakehouse1という名前の湖畔の家を含むFabricテナントを持っています。
100台のIoTデバイスからの測定値は、Lakehouse1のDeltaテーブルに追加されます。各測定値セットは約25KBです。1日に約10GBのデータが受信されます。
テーブルとSparkSessionの設定はすべてデフォルト値に設定されています。
クエリの実行速度が遅いことに気づきます。さらに、湖畔のストレージには、もはや使用されていないデータファイルやログファイルが含まれています。
不要になったファイルを削除し、小さなファイルを結合して、1ファイルあたり1GBを目標とした大きなファイルにする必要があります。
何をすべきでしょうか？回答するには、適切なアクションを正しい要件にドラッグしてください。各アクションは、1回、複数回、またはまったく使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
あなたは、Lakehouse1という名前の湖畔の家を含むFabricテナントを持っています。
100台のIoTデバイスからの測定値は、Lakehouse1のDeltaテーブルに追加されます。各測定値セットは約25KBです。1日に約10GBのデータが受信されます。
テーブルとSparkSessionの設定はすべてデフォルト値に設定されています。
クエリの実行速度が遅いことに気づきます。さらに、湖畔のストレージには、もはや使用されていないデータファイルやログファイルが含まれています。
不要になったファイルを削除し、小さなファイルを結合して、1ファイルあたり1GBを目標とした大きなファイルにする必要があります。
何をすべきでしょうか？回答するには、適切なアクションを正しい要件にドラッグしてください。各アクションは、1回、複数回、またはまったく使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
ホットスポットに関する質問
Fabricイベントハウス内にKQLデータベースがあります。このデータベースには、TaxiDataという名前のテーブルがあり、以下のデータが格納されています。
tpep_pickup_datetime テーブルから、payment_type で分割された各時間の最初の値を格納する FirstPickupDateTime という名前の列を作成する必要があります。
質問にはどのように回答すればよいですか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Fabricイベントハウス内にKQLデータベースがあります。このデータベースには、TaxiDataという名前のテーブルがあり、以下のデータが格納されています。
tpep_pickup_datetime テーブルから、payment_type で分割された各時間の最初の値を格納する FirstPickupDateTime という名前の列を作成する必要があります。
質問にはどのように回答すればよいですか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: Row_Window_Session
Kusto, KQL Windowing Functions - Row_Window_Session
The row_window_session function can be used to group rows of data in a time range, and will return the starting time for that range of data in each row.
Box 2: !=
Here we are using an equation, which will compare the payment_type for the current row to the one of the previous row using the prev Windowing Function. If they are not equal, the comparison will return true and trigger Row_Window_Session to begin a Row_Window_Session grouping.
セマンティックモデルを含むFabricテナントがあります。このモデルには15個のテーブルが含まれています。
以下の要件を満たすように、末尾が「Key」で終わる各列をプログラムで変更する必要があります。
- 列を非表示にします。
- NullableをFalseに設定
- 「集計対象」を「なし」に設定します。
- MDXで利用可能をFalseに設定します。
- その列をキー列としてマークする。
何を使うべきでしょうか？
以下の要件を満たすように、末尾が「Key」で終わる各列をプログラムで変更する必要があります。
- 列を非表示にします。
- NullableをFalseに設定
- 「集計対象」を「なし」に設定します。
- MDXで利用可能をFalseに設定します。
- その列をキー列としてマークする。
何を使うべきでしょうか？
Correct Answer: D
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ホットスポットに関する質問
definition.pbir という名前のファイルを含む Microsoft Power BL プロジェクトがあります。 definition.pbir には次の JSON が含まれています。
以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
definition.pbir という名前のファイルを含む Microsoft Power BL プロジェクトがあります。 definition.pbir には次の JSON が含まれています。
以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
注：この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。このシリーズの各問題には、提示された目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解がある場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、後から戻って回答することはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
Fabricテナントには、Model1という名前のセマンティックモデルが含まれています。
以下のクエリがModel1に対して遅いことが分かりました。
クエリの実行時間を短縮する必要があります。
解決策：4行目を以下のコードに置き換えてください。
NOT ( CALCULATE ( COUNTROWS ( 'Order Item' ) ) < 0)
これは目標を達成していると言えるでしょうか？
このセクションの質問に回答すると、後から戻って回答することはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
Fabricテナントには、Model1という名前のセマンティックモデルが含まれています。
以下のクエリがModel1に対して遅いことが分かりました。
クエリの実行時間を短縮する必要があります。
解決策：4行目を以下のコードに置き換えてください。
NOT ( CALCULATE ( COUNTROWS ( 'Order Item' ) ) < 0)
これは目標を達成していると言えるでしょうか？
Correct Answer: B
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事例研究1 - コントソ
概要
Contoso, Ltd.は、米国に拠点を置く健康補助食品会社です。Contosoには、営業部門と研究部門の2つの事業部があります。営業部門は、オンライン販売部門と小売販売部門の2つの部署で構成されています。研究部門は、社内で開発された製品ラインを、研究者とアナリストからなる個別のチームに割り当てています。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、contoso.comという名前のMicrosoft Entraテナントを所有しています。このテナントには、ResearchReviewersGroup1とResearchReviewersGroup2という2つのグループが含まれています。
データ環境
Contosoは以下のデータ環境を備えています。
・営業部門はMicrosoft Power BI Premiumの機能を使用しています。
オンライン販売部門のセマンティックモデルには、インポート処理を使用する「注文」という名前のファクトテーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderIDの値は注文が作成される順序を表します。
研究部門は、オンプレミス型のサードパーティ製データウェアハウス製品を使用しています。
- Contoso.comではFabricが有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2という名前のData Lake Storage Gen2ストレージアカウントには、Productline2という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが格納されています。データはCSV形式です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を計画している。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にする。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータをFabricで利用できるようにする。
- 研究部門向けに、Productline1wsとProductine2wsという名前のFabricワークスペースを2つ作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前の湖畔の家を作成します。
- Lakehouse1 に、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contosoは、以下のデータ分析要件を特定しました。
営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべてのFabricエクスペリエンスをサポートする必要があります。
研究部門のワークスペースは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
研究部門のワークスペースは、部門名に基づいてOneLakeデータハブのフィルタリングをサポートするために、論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、lakehouse および warehouse のデータとショートカットを読み取ることができなければなりません。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーは Lakehouse Explorer を使用して Lakehouse データを読み取ることができなければなりません。
研究部門で使用されるすべてのセマンティックモデルとレポートは、ブランチングをサポートするバージョン管理システムを使用する必要があります。
データ準備要件
Contosoは、以下のデータ準備要件を特定しています。
- 製品ライン1の研究部門データは、ファブリックノートブックを使用してレイクハウス1から取得する必要があります。
- 湖畔の家々にある研究部門のすべてのデータは、湖畔の家エクスプローラーで管理テーブルとして表示されなければなりません。
セマンティックモデルの要件
Contosoは、セマンティックモデルの実装と管理に関して、以下の要件を挙げています。
- 更新時に注文テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
研究部門のワークスペースにおけるセマンティックモデルは、Direct Lakeモードを使用する必要があります。
一般要件
Contosoは、すべてのソリューションにおいて考慮すべき以下の高レベル要件を特定しています。
適用可能な場合は、最小権限の原則に従うこと。
可能な限り、導入および保守にかかる労力を最小限に抑える。
オンライン販売部門の注文テーブルを更新する必要があります。解決策はセマンティックモデルの要件を満たしている必要があります。
解決策には何を含めるべきですか？
概要
Contoso, Ltd.は、米国に拠点を置く健康補助食品会社です。Contosoには、営業部門と研究部門の2つの事業部があります。営業部門は、オンライン販売部門と小売販売部門の2つの部署で構成されています。研究部門は、社内で開発された製品ラインを、研究者とアナリストからなる個別のチームに割り当てています。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、contoso.comという名前のMicrosoft Entraテナントを所有しています。このテナントには、ResearchReviewersGroup1とResearchReviewersGroup2という2つのグループが含まれています。
データ環境
Contosoは以下のデータ環境を備えています。
・営業部門はMicrosoft Power BI Premiumの機能を使用しています。
オンライン販売部門のセマンティックモデルには、インポート処理を使用する「注文」という名前のファクトテーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderIDの値は注文が作成される順序を表します。
研究部門は、オンプレミス型のサードパーティ製データウェアハウス製品を使用しています。
- Contoso.comではFabricが有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2という名前のData Lake Storage Gen2ストレージアカウントには、Productline2という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが格納されています。データはCSV形式です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を計画している。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にする。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータをFabricで利用できるようにする。
- 研究部門向けに、Productline1wsとProductine2wsという名前のFabricワークスペースを2つ作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前の湖畔の家を作成します。
- Lakehouse1 に、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contosoは、以下のデータ分析要件を特定しました。
営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべてのFabricエクスペリエンスをサポートする必要があります。
研究部門のワークスペースは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
研究部門のワークスペースは、部門名に基づいてOneLakeデータハブのフィルタリングをサポートするために、論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、lakehouse および warehouse のデータとショートカットを読み取ることができなければなりません。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーは Lakehouse Explorer を使用して Lakehouse データを読み取ることができなければなりません。
研究部門で使用されるすべてのセマンティックモデルとレポートは、ブランチングをサポートするバージョン管理システムを使用する必要があります。
データ準備要件
Contosoは、以下のデータ準備要件を特定しています。
- 製品ライン1の研究部門データは、ファブリックノートブックを使用してレイクハウス1から取得する必要があります。
- 湖畔の家々にある研究部門のすべてのデータは、湖畔の家エクスプローラーで管理テーブルとして表示されなければなりません。
セマンティックモデルの要件
Contosoは、セマンティックモデルの実装と管理に関して、以下の要件を挙げています。
- 更新時に注文テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
研究部門のワークスペースにおけるセマンティックモデルは、Direct Lakeモードを使用する必要があります。
一般要件
Contosoは、すべてのソリューションにおいて考慮すべき以下の高レベル要件を特定しています。
適用可能な場合は、最小権限の原則に従うこと。
可能な限り、導入および保守にかかる労力を最小限に抑える。
オンライン販売部門の注文テーブルを更新する必要があります。解決策はセマンティックモデルの要件を満たしている必要があります。
解決策には何を含めるべきですか？
Correct Answer: B
Vote an answer
Explanation: Only visible for EduDump members. You can sign-up / login (it's free).
ホットスポットに関する質問
Microsoft Power BI Desktop でレポートとセマンティックモデルを作成しています。
Valueメジャーの式は、次の図に示すとおりです。
図に示された情報に基づいて、各記述を完成させる選択肢をドロップダウンメニューを使用して選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Microsoft Power BI Desktop でレポートとセマンティックモデルを作成しています。
Valueメジャーの式は、次の図に示すとおりです。
図に示された情報に基づいて、各記述を完成させる選択肢をドロップダウンメニューを使用して選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Microsoft Power BI のセマンティック モデルにメジャーが含まれています。これらのメジャーは、複数の CALCULATE 関数と FILTER 関数を使用しています。
あなたは、これらの施策の有効性を評価しています。
FILTER関数をKEEPFILTERS関数に置き換えることで、実行時間を短縮できるのはどのような使用例ですか？
あなたは、これらの施策の有効性を評価しています。
FILTER関数をKEEPFILTERS関数に置き換えることで、実行時間を短縮できるのはどのような使用例ですか？
Correct Answer: A
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