Guida allo studio per l'esame DP-600: Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric

Scopo di questo documento

Questa guida allo studio dovrebbe aiutare a comprendere cosa aspettarsi dall'esame e include un riepilogo dei possibili argomenti trattati dall'esame e collegamenti a risorse aggiuntive. Le informazioni e i materiali forniti in questo documento dovrebbero aiutare a concentrarsi sugli studi durante la preparazione dell'esame.

Informazioni sull'esame

Gli esami vengono aggiornati periodicamente per rispecchiare le competenze necessarie per svolgere un ruolo. Abbiamo incluso due versioni degli obiettivi delle competenze valutate a seconda di quando si sostiene l'esame.

La versione in lingua inglese dell'esame viene sempre aggiornata per prima. Alcuni esami vengono localizzati in altre lingue e le versioni localizzate vengono aggiornate circa otto settimane dopo l'aggiornamento della versione inglese. Anche se Microsoft si impegna costantemente ad aggiornare le versioni localizzate di questo esame, come indicato, a volte gli aggiornamenti potrebbero non essere eseguiti in base a questa pianificazione. Le altre lingue disponibili sono elencate nella sezione sulla pianificazione dell'esame della pagina dei dettagli dell'esame. Se l'esame non è disponibile nella lingua preferita, è possibile richiedere 30 minuti in più per completare l'esame.

Nota

I punti che seguono ciascuna delle competenze misurate illustrano il modo in cui valutiamo tale competenza. Nell'esame possono essere trattati alcuni argomenti correlati.

Nota

La maggior parte delle domande riguarda funzionalità disponibili a livello generale. L'esame può contenere anche domande su funzionalità di anteprima, se queste funzionalità sono d'uso comune.

Competenze misurate a partire dal 20 aprile 2026

Profilo dei partecipanti

Come candidato per questo esame, è necessario avere competenze in materia di progettazione, creazione e gestione di asset analitici, ad esempio modelli semantici, magazzini o lakehouse.

Le responsabilità di questo ruolo includono:

• Preparare e arricchire i dati per l'analisi

• Proteggere e gestire gli asset di analisi

• Implementare e gestire modelli semantici

Si collabora strettamente con gli stakeholder per i requisiti aziendali e ci si affianca ad architetti, analisti, ingegneri e amministratori.

Si dovrebbe inoltre essere in grado di eseguire query e analizzare i dati usando Structured Query Language (SQL), Linguaggio di query Kusto (KQL) e Data Analysis Expressions (DAX).

Riepilogo delle competenze

• Gestire una soluzione di analisi dei dati (25-30%)

• Preparare i dati (45-50%)

• Implementare e gestire modelli semantici (25-30%)

Gestire una soluzione di analisi dei dati (25-30%)

Implementare la sicurezza e la governance

• Implementare controlli di accesso a livello di area di lavoro

• Implementare controlli di accesso a livello di elemento

• Implementare il controllo di accesso a livello di riga, a livello di colonna, a livello di oggetto e a livello di file

• Applicare etichette di riservatezza agli elementi

• Approva elementi

Mantenere il ciclo di vita dello sviluppo delle analitiche

• Configurare il controllo della versione per un'area di lavoro

• Creare e gestire un progetto di Power BI Desktop (con estensione .pbip)

• Creare e configurare pipeline di distribuzione

• Eseguire l'analisi dell'impatto delle dipendenze downstream da lakehouse, warehouse, flussi di dati e modelli semantici

• Distribuire e gestire modelli semantici usando l'endpoint XMLA

• Creare e aggiornare asset riutilizzabili, inclusi file di modello di Power BI (con estensione .pbit), file di origine dati di Power BI (pbids) e modelli semantici condivisi

Preparare i dati (45-50%)

Ottieni dati

• Creare una connessione dati

• Individuare i dati usando il catalogo di OneLake e l'hub di Real-Time

• Inserire o accedere ai dati in base alle esigenze

• Scegliere tra archivi dati diversi

• Implementare l'integrazione di OneLake per i modelli semantici e di eventhouse

Trasforma i dati

• Creare viste, funzioni e stored procedure

• Arricchire i dati aggiungendo nuove colonne o tabelle

• Implementare uno schema star per un lakehouse o un magazzino

• Denormalizzare i dati

• Dati aggregati

• Combinare o unire dati

• Identificare e risolvere dati duplicati, dati mancanti o valori Null

• Convertire i tipi di dati delle colonne

• Filtro dei dati

Eseguire query e analizzare i dati

• Selezionare, filtrare e aggregare i dati usando Visual Query Editor

• Selezionare, filtrare e aggregare i dati usando SQL

• Selezionare, filtrare e aggregare i dati usando KQL

• Selezionare, filtrare e aggregare i dati usando DAX

Implementare e gestire modelli semantici (25-30%)

Progettare e creare modelli semantici

• Scegliere una modalità di archiviazione

• Implementare uno schema star per un modello semantico

• Implementare relazioni, ad esempio tabelle bridge e relazioni molti-a-molti

• Scrivere calcoli che usano variabili e funzioni DAX, ad esempio iteratori, filtri di tabelle, finestre e funzioni informative

• Implementare gruppi di calcolo, stringhe di formato dinamico e parametri di campo

• Identificare i casi d'uso per e configurare un formato di archiviazione di modelli semantici di grandi dimensioni

• Progettare e compilare modelli compositi

Ottimizzare i modelli semantici su scala aziendale

• Apportare miglioramenti delle prestazioni delle query e delle visualizzazioni dei report

• Migliorare le prestazioni DAX

• Configurare Direct Lake, incluso il comportamento predefinito di fallback e aggiornamento

• Scegliere tra Direct Lake in OneLake e Direct Lake sugli endpoint SQL

• Implementare l'aggiornamento incrementale per i modelli semantici

Risorse di studio

È consigliabile seguire il corso di formazione e acquisire esperienza pratica prima di sostenere l'esame. Sono disponibili opzioni di studio in autonomia e formazione in aula oltre a collegamenti a documentazione, siti della community e video.

Registro modifiche

La tabella seguente riepiloga le modifiche tra la versione corrente e quella precedente delle competenze misurate. I gruppi funzionali sono in grassetto seguiti dagli obiettivi all'interno di ogni gruppo. La tabella fornisce un confronto tra la versione precedente e attuale delle competenze misurate per l'esame e la terza colonna descrive l'entità delle modifiche.