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Microsoft DP-203独学書籍、DP-203参考書

P.S.CertShikenがGoogle Driveで共有している無料の2025 Microsoft DP-203ダンプ：https://drive.google.com/open?id=1RV-JDqHdOIcN08rhQw7lA__gUW-NZYZG

当社Microsoftは、DP-203試験問題を編集するために、この分野で多くの主要な専門家を採用しています。当社のチームベースの作業システムは、次世代の最高のDP-203試験トレントがCertShiken最終的に形を成し遂げる精神と手を携える人材を最大限に引き出すように設計されています。当社は、優れたアフターサービスを提供し、ガイドの急流に革新をもたらした実績があります。当社の専門家がお客様に世界クラスのDP-203のData Engineering on Microsoft Azureガイドトレントを作成できるため、お客様の成功が保証されます。 DP-203試験に合格する必要があります。

Microsoft DP-203：Microsoft Azure試験のデータエンジニアリングは、データエンジニアリングの分野で働く専門家にとって重要な認証です。 Azure Servicesを使用して、データソリューションの設計と実装における候補者のスキルと知識をテストします。候補者は、公式のMicrosoftトレーニングコースを受講するか、オンラインで入手可能な学習資料を使用することにより、試験の準備をすることができます。試験に合格すると、候補者はMicrosoft Certified：Azure Data Engineer Associate認定を獲得します。これにより、より良い雇用機会とより高い給与につながる可能性があります。

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人生は勝ち負けじゃない、負けたって言わない人が勝ちなのよ。近年Microsoft DP-203認定試験の難度で大方の受験生は試験に合格しなかったのに面して、勇者のようにこのチャレンジをやってますか。それで、我々社のMicrosoft DP-203無料の試験問題集サンプルを参考します。自分の相応しい復習問題集バージョン（PDF版、ソフト版を、オンライン版）を選んで、ただ学習教材を勉強し、正確の答えを覚えるだけ、Microsoft DP-203資格認定試験に一度で合格できます。

Microsoft DP-203は、Microsoft Azureプラットフォーム上でデータエンジニアになりたい個人向けに設計された試験です。この試験は、Azureサービスを使用してデータストレージソリューション、データ処理ソリューション、およびデータ監視ソリューションを設計および実装する能力を評価することを目的としています。この試験は、データエンジニア向けの人気のある認定試験の1つであり、Microsoft Azureデータエンジニアリングにおける個人の専門知識を測定する標準として、世界的に認められています。

Microsoft DP-203認定試験の準備には、オンラインのトレーニングコース、スタディガイド、練習問題、およびAzureデータサービスでの実務経験など、さまざまなリソースにアクセスできます。 Microsoftはまた、試験の目的、形式、および推奨される学習資料を概説した公式の認定試験ガイドを提供しています。候補者は、Microsoft認定ウェブサイトを通じて試験に登録し、認定テストセンターまたはPearson VUEを通じてオンラインで試験を受けることができます。

Microsoft Data Engineering on Microsoft Azure 認定 DP-203 試験問題 (Q191-Q196):

質問 # 191
You have an Azure Data Lake Storage Gen2 account that contains a JSON file for customers. The file contains two attributes named FirstName and LastName.
You need to copy the data from the JSON file to an Azure Synapse Analytics table by using Azure Databricks. A new column must be created that concatenates the FirstName and LastName values.
You create the following components:
A destination table in Azure Synapse
An Azure Blob storage container
A service principal
Which five actions should you perform in sequence next in is Databricks notebook? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

正解：

解説：

質問 # 192
You have an Azure Synapse Analytics dedicated SQL pool.
You need to create a table named FactInternetSales that will be a large fact table in a dimensional model.
FactInternetSales will contain 100 million rows and two columns named SalesAmount and OrderQuantity.
Queries executed on FactInternetSales will aggregate the values in SalesAmount and OrderQuantity from the last year for a specific product. The solution must minimize the data size and query execution time.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation:
Box 1: (CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX
CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX
Columnstore indexes are the standard for storing and querying large data warehousing fact tables. This index uses column-based data storage and query processing to achieve gains up to 10 times the query performance in your data warehouse over traditional row-oriented storage. You can also achieve gains up to 10 times the data compression over the uncompressed data size. Beginning with SQL Server 2016 (13.x) SP1, columnstore indexes enable operational analytics: the ability to run performant real-time analytics on a transactional workload.
Note: Clustered columnstore index
A clustered columnstore index is the physical storage for the entire table.

To reduce fragmentation of the column segments and improve performance, the columnstore index might store some data temporarily into a clustered index called a deltastore and a B-tree list of IDs for deleted rows.
The deltastore operations are handled behind the scenes. To return the correct query results, the clustered columnstore index combines query results from both the columnstore and the deltastore.
Box 2: HASH([ProductKey])
A hash distributed table distributes rows based on the value in the distribution column. A hash distributed table is designed to achieve high performance for queries on large tables.
Choose a distribution column with data that distributes evenly
Reference: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/indexes/columnstore-indexes-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables- overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables- distribute

質問 # 193
You have a Microsoft SQL Server database that uses a third normal form schema.
You plan to migrate the data in the database to a star schema in an Azure Synapse Analytics dedicated SQI pool.
You need to design the dimension tables. The solution must optimize read operations.
What should you include in the solution? to answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Reference:
https://www.mssqltips.com/sqlservertip/5614/explore-the-role-of-normal-forms-in-dimensional-modeling/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-identity

質問 # 194
You have an Apache Spark DataFrame named temperatures. A sample of the data is shown in the following table.

You need to produce the following table by using a Spark SQL query.

How should you complete the query? To answer, drag the appropriate values to the correct targets. Each value may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation:

Box 1: PIVOT
PIVOT rotates a table-valued expression by turning the unique values from one column in the expression into multiple columns in the output. And PIVOT runs aggregations where they're required on any remaining column values that are wanted in the final output.
Reference:
https://learnsql.com/cookbook/how-to-convert-an-integer-to-a-decimal-in-sql-server/
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/from-using-pivot-and-unpivot

質問 # 195
You are implementing Azure Stream Analytics windowing functions.
Which windowing function should you use for each requirement? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

質問 # 196
......

DP-203参考書: https://www.certshiken.com/DP-203-shiken.html

ちなみに、CertShiken DP-203の一部をクラウドストレージからダウンロードできます：https://drive.google.com/open?id=1RV-JDqHdOIcN08rhQw7lA__gUW-NZYZG

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