Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700日本語版) - DP-700日本語 Exam Questions

QUESTION NO: 1
Fabric レイクハウスに次のデータを含むテーブルがあります。

次のコード セグメントを含むノートブックがあります。

以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

QUESTION NO: 2
注: この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
KQLデータベースの「Bike_Location」というテーブルにデータをロードするFabricイベントストリームがあります。このテーブルには以下の列が含まれています。
バイクポイントID
通り
近所
自転車禁止
空のドックなし
タイムスタンプ
データを利用できるようにするには、変換とフィルターロジックを適用する必要があります。ソリューションは、No_Bikes が 15 以上の場合に、Sands End という地区のデータを返す必要があります。結果は No_Bikes の昇順で並べる必要があります。
解決策: 次のコード セグメントを使用します。

これは目標を満たしていますか?

QUESTION NO: 3
Lakehouse1 という名前のレイクハウスを含む Fabric ワークスペースがあります。Lakehouse1 には、Table1 という名前の Delta テーブルが含まれています。
Table1 を分析すると、Table1 にはそれぞれ 1 MB の Parquet ファイルが 2,000 個含まれていることがわかります。
Table1 のクエリにかかる時間を最小限に抑える必要があります。
何をすべきでしょうか?

QUESTION NO: 4
Warehouse1 という名前の倉庫を含む Fabric ワークスペースがあります。
Warehouse1 を監視しているときに、過去 60 分間にクエリ パフォーマンスが低下していることがわかりました。
過去60分間に実行されたすべてのクエリを分離する必要があります。結果には、クエリを送信したユーザーのユーザー名とクエリステートメントが含まれている必要があります。何を使用すればよいでしょうか？

QUESTION NO: 5
Workspace1 という名前の Fabric ワークスペースがあり、そこには次の項目が含まれています。
* Report1 という名前の Microsoft Power Bl レポート
* Dashboard1 という名前の Power Bl ダッシュボード
* Modellというセマンティックモデル
* 湖畔の家の名前 Lakehouse1
御社では、特定のガバナンスプロセスの導入を各項目に対して義務付けています。Fabricで承認できる項目はどれですか？

QUESTION NO: 6
Workspace1 という名前のワークスペースを含む Fabric 容量があります。Workspace1 には、Lakehouse1 という名前のレイクハウス、データ パイプライン、ノートブック、およびいくつかの Microsoft Power BI レポートが含まれています。
User1 というユーザーは、SQL を使用して Lakehouse1 のデータを分析したいと考えています。
User1 のアクセスを設定する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
User1 に Lakehouse1 のテーブル データへの読み取りアクセス権を付与します。
User1 が Apache Spark を使用して Lakehouse1 内の基礎となるファイルをクエリできないようにします。
User1 が Workspace1 内の他の項目にアクセスできないようにします。
何をすべきでしょうか?

QUESTION NO: 7
注: この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
StreamとReferenceという2つのテーブルを含むKQLデータベースがあります。Streamには、次の形式のストリーミングデータが含まれています。

参照には次の形式の参照データが含まれます。

どちらのテーブルにも数百万の行が含まれています。
次の KQL クエリセットがあります。

KQL クエリセットの実行にかかる時間を短縮する必要があります。
解決策: プロジェクトを変更して拡張します。
これは目標を満たしていますか?