DP-600日本語 無料問題集「Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600日本語版)」
Report 1 という名前の Microsoft Power Bl レポートを含むファブリック テナントがあります。
Report1 のレンダリングが遅い。非効率的な DAX クエリが実行されているのではないかと思われます。
最も遅い DAX クエリを特定し、そのクエリがストレージ エンジンと比較して数式エンジンでどれくらいの時間を費やしているかを確認する必要があります。
どの 5 つのアクションを順番に実行する必要がありますか?回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
Report1 のレンダリングが遅い。非効率的な DAX クエリが実行されているのではないかと思われます。
最も遅い DAX クエリを特定し、そのクエリがストレージ エンジンと比較して数式エンジンでどれくらいの時間を費やしているかを確認する必要があります。
どの 5 つのアクションを順番に実行する必要がありますか?回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
正解：
bucketl という名前の Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットを含む Amazon Web Services (AWS) サブスクリプションがあります。
LH1 という名前のレイクハウスを含む Fabric テナントがあります。
LH1 では、bucketl への OneLake ショートカットを作成する予定です。
接続の認証を設定する必要があります。
どの 2 つの値を指定する必要がありますか? それぞれの正解はソリューションの一部を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
LH1 という名前のレイクハウスを含む Fabric テナントがあります。
LH1 では、bucketl への OneLake ショートカットを作成する予定です。
接続の認証を設定する必要があります。
どの 2 つの値を指定する必要がありますか? それぞれの正解はソリューションの一部を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：B、E
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Microsoft Power B1 レポートと、Direct Lake モードを使用するセマンティック モデルがあります。次の図に示すように、Power Si Desktop からパフォーマンス アナライザーを開きます。
ドロップダウン メニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
ドロップダウン メニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
ファブリック テナントがあります。
Spark DataFrame を使用して Microsoft Power Bl ビジュアルを生成する Fabric ノートブックを作成する予定です。
次のコードを実行します。
次の各ステートメントについて、そのステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、「いいえ」を選択します。 注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
Spark DataFrame を使用して Microsoft Power Bl ビジュアルを生成する Fabric ノートブックを作成する予定です。
次のコードを実行します。
次の各ステートメントについて、そのステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、「いいえ」を選択します。 注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
Reference:
Introduction to DataFrames - Spark SQL
Power BI and Azure Databricks
研究部門のワークスペースをグループ化するソリューションを推奨する必要があります。
推奨事項には何を含めるべきですか? 回答するには、回答領域で適切なオプション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。
推奨事項には何を含めるべきですか? 回答するには、回答領域で適切なオプション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。
正解：
セマンティック モデルを含むファブリック テナントがあります。モデルには小売店に関するデータが含まれています。
XMLA エンドポイントを使用して実行される DAX クエリを作成する必要があります。クエリは、2023 年 12 月 1 日以降にオープンした店舗のテーブルを返す必要があります。
DAX 式をどのように完成させるべきでしょうか?答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。
各値は 1 回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
XMLA エンドポイントを使用して実行される DAX クエリを作成する必要があります。クエリは、2023 年 12 月 1 日以降にオープンした店舗のテーブルを返す必要があります。
DAX 式をどのように完成させるべきでしょうか?答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。
各値は 1 回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
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Reference:
DAX FILTER Function
DAX SUMMARIZE Function
lakehouse1 という名前のテイクハウスを含むファブリック テナントがあります。 Lakehouse1 には、Customer という名前のデルタ テーブルが含まれています。
Customer にクエリを実行すると、クエリの実行が遅いことがわかります。テーブルのメンテナンスが実行されていないのではないかと考えられます。
顧客に対してメンテナンス タスクが実行されたかどうかを特定する必要があります。
解決策: 次の Spark SQL ステートメントを実行します。
歴史を説明してください。
これは目標を達成していますか?
Customer にクエリを実行すると、クエリの実行が遅いことがわかります。テーブルのメンテナンスが実行されていないのではないかと考えられます。
顧客に対してメンテナンス タスクが実行されたかどうかを特定する必要があります。
解決策: 次の Spark SQL ステートメントを実行します。
歴史を説明してください。
これは目標を達成していますか?
正解：B
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