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Questions gratuites DP-700 — Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric

Téléchargez gratuitement 32 questions d'entraînement pour la certification DP-700 proposée par Microsoft. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationDP-700
ÉditeurMicrosoft
Nombre de questions32
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement DP-700. Pour accéder aux 32 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Un administrateur doit garantir que les données sensibles (PII) dans OneLake ne soient jamais exportées hors du tenant. Quel contrôle Fabric mettre en place?
  1. Activer Object Level Security (OLS) au niveau lakehouse et configurer Managed Private Endpoints
  2. Chiffrer toutes les données au repos avec Azure Key Vault et interdire les exports
  3. Créer une liste blanche de 5 utilisateurs autorisés et activer l'audit OneLake
  4. Utiliser uniquement SQL Analytics sans lakehouse pour éviter les exports directs
Question 2
Describe le contraste entre DirectQuery et Import mode pour semantic models Fabric quand une table a 100 millions de lignes et un refresh quotidien planifié?
  1. Import cache les 100M lignes quotidiennement (latence refresh vs coup mémoire); DirectQuery interroge live OneLake
  2. DirectQuery force un refresh quotidien obligatoire alors que Import le rend facultatif
  3. Import ne supporte que 50M lignes max; 100M lignes requiert DirectQuery obligatoirement
  4. Les deux modes consomment la même capacité Fabric indépendamment du volume ou du refresh
Question 3
Un chercheur doit partager temporairement un dataset lakehouse avec un collaborateur externe d'une autre organisation. Quel est le mécanisme Fabric sécurisé?
  1. Créer un shortcut externe OneLake dans le workspace collaborateur avec token accès limité en temps
  2. Exporter les données en CSV et envoyer par email Azure-chiffré
  3. Configurer une adresse IP whitelist du domaine collaborateur dans le pare-feu Fabric
  4. Utiliser OneLake sharing pour partage permanent et anonyme du dataset
Question 4
Une PME migre du BI traditionnel (Power BI Premium) vers Fabric mais souhaite préserver les licences Power BI Pro existantes. Comment Fabric gère cette coexistence?
  1. Power BI Pro + licence Fabric Capacity coexistent; les utilisateurs Pro accèdent aux rapports Premium-compatible
  2. Fabric demande de convertir tous les utilisateurs Pro en Power BI Premium obligatoirement
  3. Les utilisateurs Power BI Pro ne peuvent pas accéder aux workspaces Fabric sans upgrade
  4. Fabric abandonne le modèle par-utilisateur et fonctionne uniquement par capacité organisationnelle
Question 5
Quel est le rôle principal d'OneLake dans l'architecture Fabric par rapport à la fragmentation traditionnelle data lake?
  1. Fournir une couche d'abstraction unifiée pour tous les workspace Fabric avec shortcuts inter-workspace
  2. Remplacer complètement Azure Data Lake Storage Gen2 dans les solutions existantes
  3. Garantir la conformité RGPD automatiquement pour toutes les données sans configuration supplémentaire
  4. Appliquer des politiques de partitionnement obligatoires sur chaque table stockée
Question 6
Un administrateur observe que les pipelines Fabric exécutés la nuit consomment 80% de la capacité disponible entre 02h00 et 03h00. Le reste du temps, la capacité utilisation reste sous 15%. Quel mécanisme Fabric devrait-il mettre en place?
  1. Configurer l'autoscaling de capacité avec réduction automatique après 03h00 et augmentation avant 02h00
  2. Augmenter la capacité de base pour absorber le pic de 80% sans problème
  3. Fragmenter les pipelines en 10 tâches plus courtes distribuées aléatoirement
  4. Basculer les pipelines nocturnes vers une architecture serverless sans capacité réservée
Question 7
Un ingénieur DoiT constater que les coûts de capacité Fabric explosent après implémentation d'un nouveau dashboard Power BI. Quel diagnostique pose-t-il d'abord?
  1. Checker la consommation capacity via Admin API ou metrics lakehouse et identifier le workload principal
  2. Demander à tous les utilisateurs de ne pas utiliser le dashboard simultanement
  3. Désactiver les slicer Power BI car ils cachent les coûts directs
  4. Augmenter la capacité immédiatement pour éviter les throttles utilisateurs
Question 8
Une équipe ETL Fabric doit traiter des flux event streams depuis Azure Event Hub vers lakehouse. Quel composant Fabric orchestre cet intake?
  1. Real-Time Analytics (KQL Database) ou Eventstream routing vers lakehouse with structured streaming
  2. Dataflow Gen2 seul avec connector EventHub et agrégation time-window
  3. Power BI Streaming Datasets chargés directement depuis EventHub sans lakehouse
  4. Azure Stream Analytics template avec export manuel Azure Blob vers OneLake quotidien

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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