DP-700: Examen de práctica de certificación Microsoft Fabric

Este examen de práctica está diseñado para ayudarte a aprobar el examen DP-700 simulando la experiencia real del examen. Tanto si eres principiante como si ya tienes experiencia en ingeniería de datos, este curso te ofrece la plataforma ideal para fortalecer tu comprensión de los conceptos de ingeniería de datos con Microsoft Fabric.

¿Qué ofrece este curso?

Este test de práctica contiene preguntas de nivel experto que cubren todos los temas clave evaluados en el examen DP-700. Al realizar este test, obtendrás una visión clara de lo que puedes esperar en el día del examen. Las preguntas realistas y de alta calidad imitan de cerca el examen oficial, permitiéndote evaluar tus conocimientos y garantizar que estás completamente preparado.

El examen DP-700 se centra en la implementación de soluciones de ingeniería de datos con Microsoft Fabric, y esta prueba de práctica cubre cada aspecto, desde la carga de datos y la orquestación hasta la optimización y la seguridad. Cada pregunta está cuidadosamente diseñada para proporcionarte una evaluación desafiante pero justa de tus habilidades.

Prueba de Práctica 1: Conceptos Fundamentales de Ingeniería de Datos

Temas cubiertos:

• Ingesta y Streaming de Datos: Métodos avanzados de ingesta de datos y procesamiento de datos en streaming.

• Integración con Cosmos DB: Optimización de consultas, estrategias de indexación y replicación multirregional.

• Optimización de Consultas: Ajuste de rendimiento y análisis de planes de ejecución para consultas complejas.

• Seguridad y Cumplimiento: Implementación de cifrado, auditoría y gestión de políticas.

• Delta Lake: Viaje en el tiempo, evolución del esquema y gestión de transacciones.

• Almacenamiento y Análisis de Datos: Mejores prácticas para un almacenamiento seguro y escalable.

• Synapse Spark Pools: Gestión y optimización de cargas de trabajo Spark en Synapse.

• Procesamiento de Datos en Tiempo Real: Análisis y procesamiento de flujos de datos en tiempo real.

• ETL y Transformación de Datos: Creación y optimización de pipelines ETL avanzados.

• Particionamiento de Datos: Estrategias para mejorar el rendimiento y la escalabilidad de consultas.

• Monitoreo de Pipelines: Herramientas y técnicas para diagnosticar y optimizar el rendimiento de pipelines.

• Control de Acceso: Gestión de roles, permisos y políticas de seguridad.

  
  

Prueba de Práctica 2: Ingeniería de Datos Avanzada con Microsoft Fabric

Temas cubiertos:

• Orquestación de Datos: Automatización de flujos de trabajo con herramientas de orquestación de Microsoft Fabric.

• Análisis en Tiempo Real: Técnicas avanzadas para obtener información en tiempo real.

• Seguridad y Gestión de Secretos: Implementación de gestión segura de datos y secretos.

• Optimización del Rendimiento: Mejora del rendimiento en pipelines de datos y consultas.

• Redes en Azure: Configuración de endpoints privados, VNETs y flujo seguro de datos.

• Integración con Cosmos DB: Configuración avanzada de indexación, particionamiento y consistencia.

• Delta Lake: Construcción de soluciones robustas con transacciones ACID y control de versiones de datos.

• Integración con Data Factory: Creación de pipelines ETL sofisticados con Azure Data Factory.

• Monitoreo y Diagnóstico: Uso de herramientas de diagnóstico para la supervisión de pipelines y recursos.

• Data Lakehouse: Diseño y gestión de soluciones híbridas de almacenamiento y análisis.

  
  

Prueba de Práctica 3: Soluciones Escalables y Rentables

Temas cubiertos:

• Almacenamiento y Análisis de Datos: Estrategias para gestionar grandes volúmenes de datos y optimizar consultas.

• Carga de Datos: Técnicas de carga en lotes e incremental de alto rendimiento.

• Synapse Link: Uso de Synapse Link para integración en tiempo real con bases de datos operacionales.

• Modelado de Datos y Gestión de Esquemas: Diseño de esquemas eficientes para análisis y almacenamiento.

• Gestión de Costos: Equilibrio entre costos y rendimiento en cargas de trabajo a gran escala.

• Desarrollo y Monitoreo de Pipelines: Solución de problemas y técnicas avanzadas de optimización.

• Gobernanza y Gestión de Datos: Implementación de políticas de cumplimiento e integridad de datos.

• Procesamiento de Datos en Tiempo Real: Gestión de requisitos de baja latencia para pipelines de datos en tiempo real.

• Particionamiento de Datos: Técnicas para distribuir datos entre nodos y mejorar el rendimiento.

• Monitoreo del Rendimiento: Gestión proactiva del rendimiento de recursos y consultas.

  
  

Prueba de Práctica 4: Simulación Completa del Examen

Temas cubiertos:

• Integración y Transformación de Datos: Implementación de procesos ETL complejos.

• Análisis en Tiempo Real: Creación de paneles en tiempo real y sistemas de informes.

• Seguridad y Cumplimiento: Implementación de seguridad y cumplimiento a nivel empresarial.

• Synapse Spark Pools y Delta Lake: Configuración avanzada de Spark y Delta Lake.

• Exploración de Datos y Optimización de Consultas: Escritura y ajuste de consultas avanzadas.

• Integración con Data Factory: Gestión de pipelines de datos multi-origen con Data Factory.

• Optimización de Costos: Estrategias para reducir costos en soluciones de ingeniería de datos.

• Monitoreo y Diagnóstico: Estrategias de diagnóstico para despliegues a gran escala.

• Almacenamiento y Análisis de Datos: Gestión de data lakes, data warehouses y soluciones híbridas.

• Orquestación y Gobernanza de Datos: Automatización de procesos manteniendo el cumplimiento.