Guide complet DP-900 — Microsoft
Microsoft Azure Data Fundamentals · Programme, plan de révision, ressources, examen blanc gratuit.
DP-900 Microsoft Azure Data Fundamentals valide les connaissances fondamentales sur les concepts de donnees et leur implementation sur Azure. Destinee aux debutants, professionnels en reconversion, chefs de projet et commerciaux techniques, elle ne necessite aucun prerequis. Format QCM de 40 a 60 questions en 45 minutes, score requis 700/1000. Ouvre les portes vers DP-203 (Data Engineer), DP-300 (Database Administrator) et DP-100 (Data Scientist). Premiere brique solide pour une carriere Data sur Azure.
Pourquoi passer la certification DP-900 ?
En 2026, la donnee est le carburant strategique de toutes les entreprises et Microsoft Azure represente environ 24% du marche cloud mondial, juste derriere AWS. La certification DP-900 constitue le point d'entree ideal pour comprendre l'ecosysteme Data d'Azure sans prerequis technique lourd. Elle valorise un CV pour les profils en reconversion, les chefs de projet IT, les consultants fonctionnels et les commerciaux avant-vente qui doivent maitriser le vocabulaire Data moderne. Le ROI est immediat : une preparation de 30 a 40 heures suffit pour obtenir un badge Microsoft reconnu mondialement, valable a vie (pas de renouvellement obligatoire pour les fondamentaux). Sur le marche francais, les offres mentionnant Azure Data ont augmente de 35% entre 2024 et 2026. DP-900 est souvent exigee dans les appels d'offres publics et chez les ESN partenaires Microsoft (Capgemini, Accenture, Sopra Steria). Elle prepare egalement aux certifications de specialisation (DP-203, DP-300, AI-900) et constitue un differenciateur face a la concurrence dans les metiers data analyst junior, support BI ou administrateur de bases de donnees debutant. Investissement : 99 EUR seulement.
Caractéristiques de l'examen
| Format | QCM 40 a 60 questions (drag-drop, scenarios, cas pratiques) |
|---|---|
| Duree | 45 minutes (60 min en non-natif anglais) |
| Score requis | 700 / 1000 |
| Prix officiel | 99 EUR HT |
| Langues | Francais, Anglais, Espagnol, Allemand, Japonais, Chinois |
| Validite | A vie (certification fondamentale) |
| Prerequis | Aucun, connaissances generales IT recommandees |
Programme détaillé par domaine
Domain 1 : Decrire les concepts fondamentaux des donnees 25-30%
- Objectifs
- Ce domaine pose les fondations theoriques. Le candidat doit savoir distinguer donnees structurees, semi-structurees et non structurees, identifier les charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP), comprendre les roles de Data Engineer, Data Analyst et Database Administrator. Il faut aussi connaitre les concepts de batch processing et streaming, ainsi que les principes de visualisation de donnees. L'objectif est de maitriser le vocabulaire Data moderne pour dialoguer avec des equipes techniques.
- Concepts clés
- Schemas relationnels (tables, cles primaires, cles etrangeres, index, vues, procedures stockees), normalisation (1NF, 2NF, 3NF), donnees JSON, XML, Parquet, Avro, CSV. ACID vs BASE, theoreme CAP, eventual consistency. Difference data warehouse, data lake et lakehouse. Notions de ETL versus ELT, pipelines de donnees, ingestion batch et streaming temps reel. KPI et dashboards interactifs. Comprendre la difference entre une base relationnelle et une base NoSQL (document, cle-valeur, colonne, graphe).
- Services / outils
- Vue d'ensemble Power BI Desktop et Service, Azure Data Studio, SQL Server Management Studio. Notions sur Apache Spark, Kafka, Hadoop. Outils de profilage et catalogue de donnees comme Microsoft Purview.
- Temps estimé
- 8-10h
Domain 2 : Decrire la prise en charge des donnees relationnelles sur Azure 20-25%
- Objectifs
- Le candidat identifie les services Azure pour heberger des bases relationnelles. Il doit comprendre les modeles de deploiement (IaaS via VM, PaaS via Azure SQL Database, hybride via SQL Managed Instance), les options de scalabilite (DTU, vCore, serverless, hyperscale), la haute disponibilite et la sauvegarde. La maitrise des langages T-SQL de base (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) et l'usage des outils de connexion Azure Data Studio et SSMS sont evalues.
- Concepts clés
- Difference entre SQL Server sur VM, Azure SQL Database (single database, elastic pool), Azure SQL Managed Instance. Compatibilites avec PostgreSQL, MySQL, MariaDB via Azure Database for X. Notions de geo-replication, failover groups, Always Encrypted, Transparent Data Encryption (TDE). Tarification a la consommation versus reservee. Migration via Azure Database Migration Service et Data Migration Assistant.
- Services / outils
- Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, SQL Server sur Azure VM, Azure Database for PostgreSQL/MySQL/MariaDB, Azure Data Studio, SSMS, sqlcmd.
- Temps estimé
- 8-10h
Domain 3 : Decrire la prise en charge des donnees non relationnelles sur Azure 15-20%
- Objectifs
- Comprendre les cas d'usage des bases NoSQL et du stockage objet. Le candidat doit savoir choisir entre Cosmos DB, Table Storage, Blob Storage, Azure Files et Data Lake Gen2 selon le type de donnees et les besoins de performance. Notions de distribution globale, multi-master writes, niveaux de coherence (strong, bounded staleness, session, consistent prefix, eventual) sont essentielles.
- Concepts clés
- Azure Cosmos DB et ses cinq API (Core SQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin, Table). Modeles document, graphe, colonne large. Notions de partition key, Request Units (RU/s), TTL. Tiers de stockage Blob (Hot, Cool, Cold, Archive), redondance LRS/ZRS/GRS/RA-GRS. Hierarchical Namespace pour Data Lake Gen2.
- Services / outils
- Azure Cosmos DB, Azure Blob Storage, Azure Table Storage, Azure Files, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Storage Explorer, AzCopy.
- Temps estimé
- 6-8h
Domain 4 : Decrire les charges de travail d'analytique sur Azure 25-30%
- Objectifs
- Ce domaine couvre les architectures modernes de data warehouse, big data et analytique en temps reel. Le candidat doit comprendre l'architecture lambda et kappa, les pipelines ETL/ELT via Azure Data Factory et Synapse Pipelines, ainsi que l'integration avec Power BI pour la restitution.
- Concepts clés
- Modern Data Warehouse architecture, medallion architecture (bronze, silver, gold). Synapse dedicated SQL pools versus serverless. Spark pools dans Synapse et Databricks. Streaming via Azure Stream Analytics, Event Hubs et IoT Hub. Notions de DAX, mesures, dimensions, schema en etoile et flocon. Difference entre rapport pagine, tableau de bord et dataflow Power BI.
- Services / outils
- Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure Stream Analytics, Azure Event Hubs, Power BI, Microsoft Fabric (notions introductives 2026).
- Temps estimé
- 10-12h
Domain 5 : Securite, gouvernance et conformite des donnees 10-15%
- Objectifs
- Bien que transverse, ce domaine est devenu critique en 2026 avec le RGPD et AI Act. Le candidat doit comprendre les mecanismes de chiffrement at-rest et in-transit, l'authentification via Microsoft Entra ID, les role-based access controls (RBAC), et la gouvernance via Microsoft Purview pour le catalogue et la classification automatique des donnees sensibles.
- Concepts clés
- RBAC, Azure AD / Entra ID, managed identities, Key Vault, Always Encrypted, Dynamic Data Masking, Row-Level Security. Classification des donnees, lineage, GDPR, residence des donnees en Europe.
- Services / outils
- Microsoft Purview, Microsoft Entra ID, Azure Key Vault, Defender for Cloud, Azure Policy.
- Temps estimé
- 4-6h
Plan de révision hebdomadaire
Semaine 1 - Fondations (8h) : Lire le parcours Microsoft Learn officiel DP-900 (modules 1 a 3). Installer Azure Data Studio et creer un compte Azure gratuit (200 USD de credit). Realiser le premier lab : creation d'une Azure SQL Database et requetes T-SQL basiques. Prendre des notes sur le vocabulaire (OLTP, OLAP, ACID, structure vs non-structure). Semaine 2 - Donnees relationnelles (10h) : Approfondir Azure SQL Database, Managed Instance et VM SQL. Comparer les modeles de pricing DTU vs vCore. Faire les labs Microsoft Learn sur la creation, restauration et securisation d'une base. Realiser un premier examen blanc sur MeasureUp ou Whizlabs (objectif : identifier les lacunes). Semaine 3 - Donnees non relationnelles et analytique (12h) : Etudier Cosmos DB, ses cinq API et les niveaux de coherence. Pratiquer avec Blob Storage et Data Lake Gen2. Decouvrir Azure Synapse Analytics, Data Factory et Power BI Desktop. Construire un mini pipeline ELT bout-en-bout. Visionner deux serie YouTube de John Savill et Adam Marczak (chaines references). Semaine 4 - Securite et revisions finales (8h) : Couvrir Microsoft Purview, Entra ID, RBAC et chiffrement. Realiser deux examens blancs complets en conditions reelles (45 min, sans pause). Reviser les flashcards Anki pour les services Azure. Relire les fiches de synthese sur les domaines a faible score. Planifier l'examen en ligne via Pearson VUE 48h avant la date. La veille : repos, hydratation, verification du materiel pour l'examen surveille a distance.
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Ressources recommandées
Parcours gratuit officiel structure en modules avec labs guides et evaluations de connaissances. Reference absolue pour la preparation.
Cours video tres bien note (4.6/5) couvrant tous les domaines avec demos pratiques et tests blancs inclus.
Tests blancs officiels Microsoft, indispensables pour s'habituer au format reel et au type de questions piege.
Forum officiel Microsoft, blogs MVP et echanges entre candidats. Egalement Reddit r/AzureCertification tres actif.
5 erreurs classiques à éviter
- Erreur 1 : Confondre Azure SQL Database et SQL Managed Instance. Le premier est PaaS pur sans instance OS, le second offre quasi-compatibilite SQL Server complete (SQL Agent, cross-DB queries). Bien lire les scenarios de migration.
- Erreur 2 : Negliger les niveaux de coherence Cosmos DB. Apprendre par coeur les cinq niveaux (strong, bounded staleness, session, consistent prefix, eventual) et leur ordre de garantie versus performance.
- Erreur 3 : Sous-estimer Power BI. Beaucoup de candidats negligent ce domaine pensant que c'est annexe. Or il represente une part importante du domaine analytique. Pratiquer DAX basique et la difference dataset/dataflow/dashboard.
- Erreur 4 : Confondre batch et stream processing. Stream Analytics et Event Hubs traitent du temps reel, Data Factory orchestre du batch. Bien identifier le service selon le scenario propose dans la question.
- Erreur 5 : Reviser uniquement la theorie sans pratique Azure. Le portail Azure et ses libelles exacts sont souvent testes. Creer un compte gratuit et manipuler reellement chaque service evite les pieges visuels.
5 questions types corrigées
Carrière & salaire après DP-900
En 2026, DP-900 ouvre des postes de Data Analyst Junior (38-45k EUR brut/an en France), Support BI (35-42k EUR), Consultant Avant-Vente Data (45-55k EUR) et Chef de Projet Data Junior (42-50k EUR). A Paris et en region parisienne, ajouter 10 a 15% sur ces fourchettes. A Bruxelles ou Luxembourg, 50-65k EUR pour les profils equivalents. La certification est rarement suffisante seule mais accelere l'embauche dans les ESN partenaires Gold Microsoft. Evolution naturelle : DP-203 (Azure Data Engineer Associate, +15k EUR), DP-300 (Database Administrator) ou DP-100 (Data Scientist). Combinaison gagnante : DP-900 + AZ-900 + PL-300 (Power BI Data Analyst) pour un profil polyvalent tres recherche en 2026.
FAQ — DP-900
Combien de temps faut-il pour preparer DP-900 ?
Entre 30 et 40 heures de preparation sur 3 a 4 semaines pour un debutant. Un profil IT avec experience SQL peut viser 15-20 heures sur 2 semaines.
Cette certification est-elle reconnue en France ?
Oui, totalement. Microsoft Learn est reference RNCP via certains partenaires et la certification figure dans tous les referentiels ESN et SSII francaises (Capgemini, Atos, Sopra Steria, Devoteam).
Quel est le taux de reussite a DP-900 ?
Estime entre 75 et 85% au premier essai avec une preparation serieuse. C'est l'une des certifications Microsoft les plus accessibles avec AZ-900 et AI-900.
Quel est le salaire apres DP-900 ?
Premier poste Data Analyst Junior : 38-45k EUR brut annuel en France. Avec experience et certifications complementaires, evolution rapide vers 55-70k EUR en 3-5 ans.
Faut-il une experience prealable ?
Non, aucun prerequis officiel. Des bases en informatique generale et en logique SQL aident mais ne sont pas obligatoires. C'est une certification fondamentale.
DP-900 ou cert concurrente : laquelle choisir ?
Choisissez DP-900 si votre ecosysteme cible est Azure/Microsoft. Pour AWS, optez pour AWS Data Engineer Associate. Pour Google, Professional Data Engineer. DP-900 reste la plus accessible des trois.
Combien coute l'examen DP-900 ?
99 EUR HT en 2026. Reductions possibles via Microsoft Learn Cloud Skills Challenge (vouchers 50% offerts plusieurs fois par an) ou Microsoft Ignite.
Combien de fois peut-on repasser DP-900 ?
En cas d'echec, attendre 24h pour la 2e tentative, puis 14 jours entre les tentatives suivantes. Maximum 5 tentatives sur 12 mois. Chaque tentative est payante.
Prêt à passer à la pratique ?
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