Examen DP-750: Implementación de soluciones de ingeniería de datos con Azure Databricks
Examen de certificación supervisado en beta con la experiencia estándar de examen de Microsoft.
- Tipo
- Escrito
- Duración
- 100 min
Puntuación mínima: 700 Puntuación escalada
Secciones del examen
Configurar y configurar un entorno de Azure Databricks
Cubre la selección y configuración de tipos de computación como el cálculo de trabajo y sin servidor, la gestión de los ajustes de rendimiento como el escalado automático y los recuentos de nodos, y la organización de objetos de Unity Catalog, incluidos catálogos, esquemas y tablas, mientras se establece permisos de acceso y bibliotecas.
Consejos de preparación
Concéntrese en comprender los diferentes tipos de computación y su configuración de rendimiento, así como la organización jerárquica de los objetos de Unity Catalog.
Asegurar y gobernar los objetos de Unity Catalog
Se centra en asegurar los objetos de Unity Catalog a través de privilegios, seguridad a nivel de fila y máscaras de columna. También incluye objetos de gobierno mediante la gestión de etiquetas, políticas de ABAC y seguimiento del linaje de datos, junto con la implementación de estrategias seguras de Delta Sharing y registro de auditoría.
Consejos de preparación
Comprenda cómo implementar un control de acceso de grano fino y cómo rastrear el linaje de datos y los registros de auditoría dentro del marco de Unity Catalog.
Preparar y procesar datos
Cubre la ingestión de datos a través de Lakeflow Connect y Spark Structured Streaming, la limpieza de datos y las transformaciones complejas. Incluye el diseño de esquemas de partición, la agrupación de líquidos y la aplicación de restricciones de calidad de datos mientras se gestiona la deriva del esquema y el modelado de datos.
Consejos de preparación
Practique varios métodos de ingestión y técnicas de transformación, centrándose particularmente en las características de Delta Lake como la agrupación de líquidos y la aplicación de esquemas.
Implementar y mantener canalizaciones de datos y cargas de trabajo
Se centra en el diseño e implementación de tuberías con Lakeflow Jobs y Asset Bundles. Incluye la gestión de los ciclos de vida del desarrollo a través de Git, la supervisión de las cargas de trabajo para el ajuste del rendimiento y la resolución de problemas de los trabajos de Spark mientras se optimizan las tablas Delta.
Consejos de preparación
Obtenga experiencia práctica con Lakeflow Jobs y herramientas de ciclo de vida de desarrollo como Databricks Asset Bundles e integración de Git.