Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI (DP-500)

• Implementeren en beheren van een data-analysesomgeving (25–30%)

  • Beheren en besturen van een data-analysesomgeving
    • Beheren van Power BI-assets met behulp van Azure Purview
    • Identificeren van gegevensbronnen in Azure met Azure Purview
    • Aanbevelen van instellingen in het Power BI-beheerportaal
    • Aanbevelen van een monitoring- en auditoplossing voor een data-analysesomgeving, inclusief Power BI REST API en PowerShell-cmdlets
  • Integreren van een analysesplatform in een bestaande IT-infrastructuur
    • Identificeren van vereisten voor een oplossing, inclusief functies, prestaties en licentiestrategie
    • Configureren en beheren van Power BI-capaciteit
    • Aanbevelen en configureren van een on-premises gateway in Power BI
    • Aanbevelen en configureren van een Power BI-tenant of -werkruimte om te integreren met Azure Data Lake Storage Gen2
    • Integreren van een bestaande Power BI-werkruimte in Azure Synapse Analytics
  • Beheren van de ontwikkelingslevenscyclus van analyses
    • Code en artefacten vastleggen in een broncontroleopslagplaats in Azure Synapse Analytics
    • Aanbevelen van een implementatiestrategie voor Power BI-assets
    • Aanbevelen van een broncontrolestrategie voor Power BI-assets
    • Implementeren en beheren van implementatiepijplijnen in Power BI
    • Impactanalyse uitvoeren van downstream afhankelijkheden van dataflows en datasets
    • Aanbevelen van automatiseringsoplossingen voor de ontwikkelingslevenscyclus van analyses, inclusief Power BI REST API en PowerShell-cmdlets
    • Datasets implementeren en beheren met behulp van het XMLA-eindpunt
    • Herbruikbare assets creëren, inclusief Power BI-sjablonen, Power BI-gegevensbron (.pbids) bestanden en gedeelde datasets

• Gegevens opvragen en transformeren (20–25%)

  • Gegevens opvragen met Azure Synapse Analytics
    • Gegevens opvragen in een data-analysesoplossing met behulp van T-SQL
    • Gegevens opvragen in een data-analysesoplossing met behulp van Kusto Query Language (KQL)
  • Gegevens opnemen en transformeren met Power BI
    • Gegevens opnemen uit verschillende gegevensbronnen
    • Gegevens transformeren door Power Query te gebruiken

• Implementeren en beheren van datamodellen (25–30%)

  • Tabulaire modellen ontwerpen en bouwen
    • Dimensies en hiërarchieën ontwerpen
    • Tabellen implementeren en beheren
    • Maatregelen implementeren
    • KPI’s implementeren
    • Berekende kolommen implementeren
    • Tabellen en metingen implementeren met behulp van DAX
    • Tabellen en metingen implementeren met behulp van Power Query M Language
  • Enterprise-scale datamodellen optimaliseren
    • Modelprestaties optimaliseren
    • Modelgrootte optimaliseren
    • Modelberekeningen optimaliseren
    • Modelbeveiliging implementeren

• Gegevens verkennen en visualiseren (20–25%)

  • Gegevens verkennen met Azure Synapse Analytics
    • Gegevens verkennen met behulp van Azure Synapse Studio
    • Gegevens verkennen met behulp van serverloze SQL-pools
  • Gegevens visualiseren met Power BI
    • Gegevens visualiseren met behulp van een rapport
    • Gegevens visualiseren met behulp van een dashboard
    • Gegevens visualiseren met behulp van een paginagerapporteerde rapport
    • Gegevens visualiseren met behulp van een streaminggegevensset
    • Gegevens visualiseren met behulp van een Power BI-app

Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure & Microsoft Power BI (DP-500)

• Certificering: Succesvolle afronding van het DP-500 examen leidt tot de certificering Microsoft Certified: Azure Enterprise Data Analyst Associate.
• Vereisten: Er zijn geen verplichte vereisten voor dit examen, maar het wordt aanbevolen dat kandidaten geavanceerde Power BI-vaardigheden hebben, ervaring met het beheren van data repositories, en bekend zijn met zowel cloud- als on-premises data verwerking. Daarnaast is ervaring met het gebruik van Power Query, Data Analysis Expressions (DAX), en het consumeren van data uit Azure Synapse Analytics nuttig. Bekendheid met het opvragen van relationele databases, data-analyse met Transact-SQL (T-SQL), en data-visualisatie is ook aanbevolen.
• Examendetails:
  • Aantal vragen: 40-60
  • Vereiste score: 700 of hoger op een schaal van 1000