考試編碼： DP-900
考試名稱： Microsoft Azure Data Fundamentals
認證提供商： Microsoft
相應認證： Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals

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最近更新時間：2026-06-10

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DP-900 軟體版

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兩種练习模式随意使用
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支持Windows / Mac / Android / iOS等
試用線上測試引擎
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最近更新時間： 2026-06-10
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DP-900學習資料為消費者提供免費試用服務。如果您對我們的學習資料感興趣，您只需要進入我們的官方網站，您就可以免費下載並體驗我們的試用問題庫。通過試用，您將在DP-900考試指南中獲得不同的學習經歷，您會發現我們所說的不是謊言，您將立即愛上我們的產品。作為您成功的關鍵，我們的學習材料可以為您帶來的好處不是靠金錢衡量的。 DP-900測試題庫：Microsoft Azure Data Fundamentals不僅可以幫助您通過考試，還可以幫助您掌握一套新的學習方法，並教您如何高效學習，我們的學習材料將引領您走向成功。

考試前只需20-30小時的學習時間

在此之前，您可能需要數月甚至一年的時間來準備專業考試，但使用DP-900考試指南，您只需要在考試前花費20-30小時進行複習即可。並且使用我們的學習材料，您將不再需要任何其他復習材料，因為我們的學習材料已包含所有重要的測試點。與此同時，DP-900學習材料將為您提供全新的學習方法 - 讓您練習過程中的掌握知識。有許多人因閱讀書籍而感到頭疼，因為裡面有很多難以理解的知識。與此同時，教科書中那些無聊的描述常常讓人感到困倦。但是使用DP-900測試題庫：Microsoft Azure Data Fundamentals，你將不再有這些煩惱。

模擬考試功能

DP-900學習資料的內容全部由行業專家根據多年來的考試大綱和行業發展趨勢編制而成。它與市場上問題庫的內容不重疊，避免了反复練習引起的疲勞。 DP-900考試指南不是一個拼湊的測試題，而是有自己的系統和層次結構，可以使用戶有效地提高效率。我們的學習材料包含由考試專家根據不同科目的特點和範圍編寫的試題。模擬真實的Microsoft Azure Data Fundamentals測試環境。測試結束後，系統還會給出總分和正確率。

Microsoft DP-900 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	Describe core data concepts: In this topic, aspiring Microsoft data engineers explore fundamental ways to represent data, such as structured, semi-structured, and unstructured formats. Additionally, the topic explains various data storage options, emphasizing file, database, and object storage. It also details common data workloads, including transactional, analytical, and streaming workloads. Lastly, the roles and responsibilities for managing data workloads, such as administrators, engineers, and analysts, are clarified.
主題 2	Identify considerations for relational data on Azure: This topic provides aspiring Microsoft data engineers with a clear understanding of relational data concepts, including schemas, tables, keys, and normalization. It further explores relational Azure data services such as Azure SQL Database and Azure Database for MySQL, highlighting their use cases and capabilities.
主題 3	Describe an analytics workload: This topic introduces aspiring Microsoft data engineers to the components of large-scale analytics, such as data ingestion, transformation, and querying. It also discusses real-time data analytics considerations, including low-latency processing with Azure Stream Analytics. Finally, data visualization with Microsoft Power BI, focusing on interactive dashboards and reports, is covered.
主題 4	Describe considerations for working with non-relational data on Azure: Aspiring Microsoft data engineers gain insight into Azure's non-relational data capabilities in this topic. It discusses Azure Storage options, including Blob, Table, and Queue Storage, suitable for diverse scenarios. Additionally, the features and strengths of Azure Cosmos DB, such as global distribution and multi-model support, are outlined.

參考：https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/exams/dp-900

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