Winkelwagen
{{item.CourseTitle}}
Prijs: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}
Volg alle top LIVE cursussen onder begeleiding van een trainer die u wilt, voor de prijs van minder dan één cursus.
Als u overweegt het Azure Data Fundamentals-examen af te leggen, is het belangrijk om u voor te bereiden. Met de groeiende behoefte aan dataprofessionals kan het behalen van deze certificering je carrière een boost geven.
In dit artikel delen we tips en informatiebronnen om u te helpen slagen voor het Azure Data Fundamentals-examen. Of u nu nieuw bent in Azure of uw huidige kennis wilt valideren, deze inzichten wijzen u in de juiste richting.
Het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen behandelt de belangrijkste gegevensconcepten. Deze omvatten het begrijpen van relationele gegevens, niet-relationele gegevens en analyseoplossingen. Van kandidaten wordt ook verwacht dat ze kennis hebben van basisconcepten voor gegevensverwerking, gegevensbeheer en gegevensbeveiliging.
Het examen meet vaardigheden met betrekking tot Azure-gegevensservices, waaronder Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Synapse Analytics en Azure Data Lake Storage.
Voor relationele concepten moeten kandidaten databaseconcepten zoals tabellen, rijen en kolommen begrijpen. Ze moeten ook kennis hebben van SQL en databaseontwerp.
Niet-relationele concepten die in het examen worden behandeld, zijn onder meer kennis van NoSQL-databases, soorten niet-relationele gegevens en niet-relationele gegevensworkloads.
Inzicht in de belangrijkste gegevensconcepten en Azure-gegevensservices die in het examen worden gemeten, is essentieel om u adequaat voor te bereiden op de Microsoft Azure Data Fundamentals-certificering.
Het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen is bedoeld voor mensen in de financiële wereld, de gezondheidszorg, de detailhandel en de productiesector. Ze kunnen werken in data-analyse, business intelligence of databasebeheer. Sommigen zijn nieuw op het gebied van data en analytics, terwijl anderen al een paar jaar ervaring hebben. Iedereen die het examen aflegt, wil inzicht krijgen in dataconcepten en weten hoe je met data werkt op het Azure-platform.
Een team voor gegevensbeheer of gegevensanalyse bestaat doorgaans uit data-engineers en data-analisten.
Data-engineers ontwerpen en bouwen schaalbare datamodellen, terwijl data-analisten complexe datasets interpreteren.
Teamleden werken samen door middel van regelmatige vergaderingen en updates, waarbij ze projectmanagementtools zoals Jira of Trello gebruiken om de voortgang bij te houden.
Effectieve communicatie is belangrijk voor data-engineers om de vereisten van analisten te begrijpen en voor analisten om de mogelijkheden en beperkingen van het platform te kennen.
Duidelijke beleidsregels voor gegevensbeheer zorgen ervoor dat de rol van elk teamlid aansluit bij de projectdoelstellingen.
Inzicht in verschillende soorten dataworkloads is belangrijk voor het effectief beheren en analyseren van data. Er zijn drie hoofdtypen gegevensworkloads: transactioneel, analytisch en ETL (Extract, Transform, Load).
Transactionele workloads omvatten realtime verwerking en zijn gericht op individuele gegevensinteracties. Analytische workloads daarentegen hebben te maken met het verwerken van grote hoeveelheden gegevens voor rapportage en analyse. ETL-workloads omvatten het extraheren, transformeren en laden van gegevens.
Bij het omgaan met deze workloads is het belangrijk om rekening te houden met factoren zoals de schaalbaarheid van gegevensopslag- en verwerkingssystemen, beveiliging, privacyimplicaties en prestatievereisten. Door rekening te houden met deze factoren, kunnen individuen ervoor zorgen dat hun inspanningen op het gebied van gegevensbeheer en -analyse effectief en efficiënt zijn.
Relationele data is een type data dat relaties en verbanden tussen verschillende datapunten op een gestructureerde manier organiseert. Om u voor te bereiden op het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen is het belangrijk om de belangrijkste concepten met betrekking tot relationele gegevens te begrijpen.
Dit omvat tabellen, rijen, kolommen en primaire en refererende sleutels. Microsoft Azure biedt Azure SQL Database en Azure SQL Managed Instance voor het opslaan en beheren van relationele gegevens. Deze databases passen in relationele dataconcepten en bieden schaalbaarheid, beveiliging en prestaties in de cloud.
Aan de andere kant bieden niet-relationele gegevensarchieven, of NoSQL-databases, andere opties voor het opslaan en ophalen van gegevens in vergelijking met relationele databases. Voorbeelden van niet-relationele gegevensarchieven zijn documentgeoriënteerde, sleutel-waarde-, kolom- en grafiekdatabases, elk met hun eigen kenmerken en gebruiksscenario's.
Als u zich met succes wilt voorbereiden op het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen, moet u inzicht hebben in de verschillen tussen relationele en niet-relationele gegevensarchieven.
Niet-relationele gegevensarchieven kunnen grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens verwerken, waardoor ze flexibel en schaalbaar zijn. Deze omvatten documentdatabases, key-value-stores, wide-column stores en graph databases.
In tegenstelling tot relationele databases hebben ze geen vast schema nodig en kunnen ze gemakkelijk wijzigingen in de gegevensstructuur opvangen.
Niet-relationele gegevensarchieven maken doorgaans gebruik van horizontale schaling voor opslag en ophalen, waardoor gegevens efficiënt over meerdere servers worden verdeeld. Dit maakt ze ideaal voor big data en real-time toepassingen.
Ze maken ook gebruik van denormalisatie, waardoor er minder complexe joins nodig zijn en snellere gegevenstoegang mogelijk is.
Inzicht in deze kenmerken en verschillen is belangrijk voor succes in het Microsoft Azure-examen voor de basisprincipes van gegevens.
Azure Storage biedt verschillende opslagoplossingen voor alle soorten en maten gegevens. Deze omvatten bestands-, object- en wachtrijopslag. Het biedt functies zoals versleuteling voor gegevens in rust en onderweg, en ondersteunt verschillende gegevensworkloads, zowel relationeel als niet-relationeel.
Azure Blob Storage is bijvoorbeeld zeer schaalbaar en ideaal voor het opslaan en ophalen van grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens, zoals documenten of mediabestanden.
Voor het beheren en beveiligen van gegevens in Azure Storage omvatten best practices het gebruik van op rollen gebaseerd toegangsbeheer en veilige overdrachtsprotocollen. Het is ook belangrijk om de toegang tot en het gebruik van gegevens regelmatig te controleren en te controleren om de gegevensbeveiliging en naleving van industriestandaarden te waarborgen.
Azure Cosmos DB biedt verschillende belangrijke functies waardoor het een uitstekende keuze is voor bedrijfstoepassingen. Functies zoals wereldwijde distributie, meerdere consistentiemodellen en toonaangevende SLA's zorgen voor betrouwbare gegevensopslag en -beheer. Dit zorgt voor naadloze schaalbaarheid, hoge beschikbaarheid en lage latentie, waardoor het ideaal is voor vereisten met veel verkeer en gegevensverwerking.
Vergeleken met andere oplossingen voor gegevensopslag in Azure Data Services onderscheidt Azure Cosmos DB zich door zijn naadloze integratie met verschillende Azure-services, waaronder Azure Functions en Azure Logic Apps. Dit maakt het voor ontwikkelaars gemakkelijk om robuuste, volledig beheerde applicaties te bouwen en te implementeren.
Veelvoorkomende gebruiksscenario's voor Azure Cosmos DB in bedrijfstoepassingen zijn onder meer realtime analyses, gepersonaliseerde levering van inhoud en IoT-oplossingen. Deze applicaties vereisen hoge prestaties, betrouwbaarheid en schaalbaarheid in hun gegevensbeheer.
Azure Data Lake bestaat uit drie onderdelen: Data Lake Store, Data Lake Analytics en HDInsight.
Data Lake Store is bedoeld voor het opslaan en beheren van verschillende gegevenstypen. Dit omvat gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens.
Data Lake Analytics is bedoeld voor de analyse en verwerking van big data.
HDInsight is een cloudservice voor het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens met behulp van opensource-frameworks zoals Hadoop, Spark en Hive.
Azure Data Lake biedt onbeperkte opslag, hoge prestaties, schaalbaarheid, veilige toegangscontroles voor gegevens en de mogelijkheid om grote hoeveelheden aanvragen en analysetaken te verwerken.
Vergeleken met andere oplossingen voor gegevensopslag in Azure biedt Azure Data Lake een uitgebreide set big data-mogelijkheden. Het is geschikt voor organisaties die te maken hebben met complexe en diverse gegevenstypen en die geavanceerde gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden nodig hebben.
Het begrijpen van relationele concepten is belangrijk voor het Microsoft Azure-examen voor de basisprincipes van gegevens. Deze concepten omvatten primaire sleutels, refererende sleutels en normalisatie.
Relationele gegevens zijn gestructureerd in tabellen met rijen en kolommen, terwijl niet-relationele gegevens flexibeler zijn en worden opgeslagen in verschillende formaten, zoals documenten en grafieken.
Azure SQL Database is een volledig beheerde clouddatabase, terwijl Azure SQL Managed Instance een platform-as-a-service (PaaS) database-engine is.
Het is belangrijk om de verschillen tussen deze twee aanbiedingen vóór het examen te begrijpen.
Azure SQL Database is een beheerde relationele databaseservice van Microsoft Azure. Het slaat gegevens op en beheert ze binnen Azure.
Het biedt automatische afstemming van de database, intelligentie en geavanceerde beveiliging. Het gebruik ervan verbetert de prestaties, beschikbaarheid en schaalbaarheid.
Vergeleken met andere concepten voor relationele gegevens van Azure, is het een Platform as a Service-aanbod. Dit maakt het beheren van relationele databases eenvoudiger en kosteneffectiever.
De naadloze integratie met andere Azure-services vereenvoudigt het gegevensbeheer voor organisaties.
Azure SQL Managed Instance is een volledig beheerde databaseservice met ingebouwde intelligentie. Het biedt meer flexibiliteit en kostenbesparingen.
De belangrijkste voordelen zijn onder meer automatische back-ups, hoge beschikbaarheid en minder beheeroverhead.
Azure SQL Database is ontworpen voor moderne cloudtoepassingen met functies zoals elastische schaalbaarheid. Azure SQL Managed Instance vereenvoudigt de migratie van on-premises SQL Server met bijna 100% compatibiliteit.
Best practices voor migratie zijn het gebruik van de databasemigratieservice voor een naadloze overgang, het uitvoeren van grondige prestatietests en het waarborgen van compatibiliteit met toepassingen van derden.
Een Key-Value Data Store is een type NoSQL-database. Het slaat gegevens op als sleutel-waardeparen op een schemaloze manier. In tegenstelling tot traditionele SQL-databases heeft het geen vast schema. Dit zorgt voor meer flexibiliteit bij het opslaan en ophalen van gegevens.
De sleutel is een unieke identificatie voor de gegevens. De waarde is de daadwerkelijke gegevens die worden opgeslagen. Deze opslagoplossing is ideaal voor eenvoudige datamodellen die behoefte hebben aan een hoge schaalbaarheid.
Key-Value Data Stores bieden voordelen zoals hoge prestaties, schaalbaarheid en fouttolerantie. Ze zijn ook gemakkelijk te gebruiken en gaan efficiënt om met grote hoeveelheden gegevens. Deze functies zijn belangrijk voor het beheren en verwerken van gegevens.
Gedistribueerde cloudgebaseerde services kunnen Key-Value Data Stores effectief implementeren. Ze bieden naadloze schaalbaarheid en hoge beschikbaarheid.
Real-world scenario's zoals e-commerceplatforms kunnen grote hoeveelheden gebruikers- en productgegevens efficiënt beheren met behulp van Key-Value Data Stores. In datamanagementsystemen biedt het een flexibele en schaalbare oplossing voor het verwerken van grote hoeveelheden data.
Een documentopslag is ideaal voor het opslaan van ongestructureerde gegevens zoals JSON-, XML- of BSON-documenten. Het is flexibel en schaalbaar, waardoor realtime informatie kan worden opgehaald. Dit is handig voor toepassingen die snel toegang tot veel gegevens nodig hebben.
In tegenstelling tot relationele databases, die gebruikmaken van gestructureerde gegevens en complexe joins, hebben documentarchieven een meer natuurlijke en intuïtieve opslag en ophalen. Ze worden vaak gebruikt in contentmanagementsystemen, e-commerceplatforms en mobiele applicaties waar efficiënte en flexibele gegevensopslag belangrijk is.
Met de mogelijkheid om semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens te verwerken, is een documentopslag een waardevolle aanvulling op elk gegevensbeheersysteem, vooral voor organisaties die willen profiteren van NoSQL-databases en willen voldoen aan de uiteenlopende gegevensbehoeften van moderne applicaties.
Een columnfamiliearchief is een type NoSQL-database. Het organiseert gegevens in kolommen in plaats van rijen, waardoor het efficiënt is voor analyse en gegevensbeheer.
Belangrijkste kenmerken:
In tegenstelling tot sleutel-/waarde- of documentarchieven zijn kolomfamiliearchieven geoptimaliseerd voor het opvragen en analyseren van grote gegevenssets. Ze zijn geschikt voor toepassingen die complexe gegevensanalyse en -rapportage vereisen, met veelvoorkomende gebruiksscenario's, waaronder realtime analyses, tijdreeksgegevens en datawarehousing.
Voordelen van het gebruik van een familiearchief met kolommen:
Voor degenen die zich voorbereiden op het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen, is het begrijpen van de kenmerken en gebruiksscenario's van een kolomfamiliearchief belangrijk om kennis van NoSQL-databases en gegevensbeheerprincipes aan te tonen.
Voorbereiding op het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen omvat inzicht in Big Data en Analytics Workload. Dit omvat het begrijpen van concepten zoals gegevensverwerking, gegevensopslag, gegevensverplaatsing en orkestratie. Het is van cruciaal belang om kennis op te doen van hulpprogramma's zoals Azure Synapse Analytics en Azure Databricks voor het afhandelen van Big Data en Analytics-workloads. Deze tools bieden geïntegreerde mogelijkheden voor big data en datawarehousing.
Inzicht in verschillende soorten gegevensworkloads, zoals batch-, interactieve, streaming- en machine learning-workloads, is essentieel om de impact ervan te begrijpen. Elk type workload heeft verschillende vereisten en kenmerken, waarmee rekening moet worden gehouden in de context van Big Data en Analytics Workload.
Azure Synapse Analytics maakt het eenvoudig om big data en gegevensanalyse te verwerken. Het combineert datawarehousing en big data-verwerking in één platform. Gebruikers kunnen query's uitvoeren op gestructureerde en ongestructureerde gegevens met behulp van on-demand of ingerichte resources. Het werkt naadloos samen met andere Azure-gegevensservices zoals Azure Data Lake en Azure Cosmos DB, waardoor het eenvoudig is om grote hoeveelheden gegevens op één plek op te nemen, te verwerken en te analyseren.
Veelvoorkomende toepassingen zijn het bouwen van datawarehouses, realtime analyses en geavanceerde analyses en machine learning. Het is ontworpen om de prestaties te optimaliseren, de verplaatsing van gegevens te minimaliseren en het beheer te vereenvoudigen en schaalbare en kosteneffectieve oplossingen te bieden.
Azure Databricks heeft belangrijke functies voor grootschalige analyses. Het omvat een platform voor traditionele en machine learning-workloads, een werkruimte waar datawetenschappers en -engineers kunnen samenwerken, en realtime data-analyse. Het kan worden geïntegreerd met verschillende gegevensbronnen en heeft ingebouwde ondersteuning voor moderne datawarehousing-oplossingen.
Wanneer u Azure Databricks toevoegt aan een oplossing voor gegevensopslag en -analyse, is het van vitaal belang om na te denken over gegevensbeveiliging, naleving en schaalbaarheid. Overweeg ook hoe gemakkelijk het kan worden geïntegreerd met de bestaande data-infrastructuur en of het over de tools beschikt om gegevens te verkennen en te visualiseren.
Realtime gegevensanalyse is een krachtig hulpmiddel om onmiddellijke zakelijke beslissingen te nemen. Het geeft inzicht in klantgedrag, markttrends en operationele prestaties. Door gegevens te verwerken en te analyseren terwijl deze worden gegenereerd, kunnen organisaties kansen en bedreigingen in realtime identificeren. Dit maakt een snelle en weloverwogen besluitvorming mogelijk.
De belangrijkste technologieën en tools die worden gebruikt bij realtime gegevensanalyse zijn onder meer:
Het implementeren van realtime gegevensanalyse biedt het voordeel dat u een concurrentievoordeel behaalt door snellere besluitvorming, verbeterde klanttevredenheid en verbeterde operationele efficiëntie. Tijdens de implementatie kunnen zich echter uitdagingen voordoen zoals de nauwkeurigheid van gegevens, schaalbaarheid en de behoefte aan gespecialiseerde vaardigheden.
Bedrijven gebruiken vaak verschillende oplossingen voor gegevensopslag, zoals cloudgebaseerde opslag, network-attached storage (NAS) en storage area network (SAN). Deze opties variëren in kosten, schaalbaarheid en prestaties.
Cloudgebaseerde opslag is bijvoorbeeld schaalbaar en kosteneffectief, waardoor het een goede keuze is voor kleine tot middelgrote bedrijven. Aan de andere kant biedt een SAN-oplossing hoge prestaties, maar heeft deze een hogere prijs.
Bij het kiezen van een oplossing voor gegevensopslag moeten bedrijven rekening houden met factoren zoals gegevensvolume, prestatiebehoeften en budget. Als er bijvoorbeeld krachtige opslag voor een grote hoeveelheid gegevens nodig is, kan een SAN-oplossing de beste zijn. Als budget en schaalbaarheid prioriteiten zijn, kan cloudgebaseerde opslag ideaal zijn.
Het is belangrijk om met deze factoren rekening te houden bij het vinden van de meest geschikte oplossing voor gegevensopslag voor een bedrijf.
Inzicht in datavisualisatietechnieken is belangrijk voor succes in het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen. Enkele veelgebruikte technieken zijn:
Om uit te blinken in het Microsoft Azure Data Fundamentals-examen (DP-900), moeten kandidaten een goed begrip hebben van belangrijke dataconcepten. Deze omvatten verschillende gegevenstypen, relationele en niet-relationele gegevens en gegevensworkloads. Het is ook belangrijk om bekend te zijn met de belangrijkste Azure-gegevensservices zoals Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Synapse Analytics en Azure Data Factory.
Een goede manier om deze services te verkennen en te begrijpen, is door Microsoft Learn te gebruiken. Dit platform biedt hands-on trainingsmodules, interactieve ervaringen en testlabs. Kandidaten kunnen deze resources gebruiken om een grondig inzicht te krijgen in de functies en mogelijkheden van elke Azure-gegevensservice. Zo zijn ze goed voorbereid op het examen.
Bereid u voor op het Azure Data Fundamentals-examen. Begin met het leren kennen van de kernconcepten en services voor gegevensopslag en -verwerking in de Azure-cloud. Krijg inzicht in de belangrijkste functies en functionaliteiten van Azure-gegevensservices. Oefen met het gebruik van deze diensten om praktijkervaring op te doen. Bekijk ook de examendoelstellingen en studiebronnen van Microsoft voor een uitgebreide voorbereiding.
Readynez biedt een 1-daagse DP-900 Azure Data Fundamentals Course and Certification Program, die u alle kennis en ondersteuning biedt die u nodig hebt om u met succes voor te bereiden op het examen en de certificering. De DP-900 Azure Data Fundamentals-cursus en al onze andere Microsoft Azure-cursussen zijn ook opgenomen in ons unieke onbeperkte Microsoft-trainingsaanbod, waar u de Azure Data Fundamentals en 60+ andere Microsoft-cursussen kunt volgen voor slechts € 199 per maand, de meest flexibele en betaalbare manier om uw Microsoft-certificeringen te behalen.
Neem contact met ons op als u vragen heeft of als u wilt praten over uw kans op de Azure Data Fundamentals-certificering en hoe u deze het beste kunt bereiken.
Focus op onderwerpen als kerngegevensconcepten, gegevensopslag, gegevensverwerking en gegevensvisualisatietechnieken. Inzicht krijgen in Azure-gegevensservices zoals Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage en Azure Synapse Analytics. Oefen met praktische oefeningen en bekijk voorbeeldexamenvragen.
Studiebronnen voor het Azure Data Fundamentals-examen zijn onder meer Microsoft Learn-modules, officiële oefentests, handleidingen voor examenvoorbereiding en onlinetrainingen van platforms zoals Coursera en Udemy.
Ja, er zijn oefenexamens en voorbeeldvragen beschikbaar voor het Azure Data Fundamentals-examen op de officiële Microsoft-website en andere online platforms zoals Udemy en Coursera.
De examenindeling voor het Azure Data Fundamentals-examen omvat meerkeuzevragen en casestudy's. U kunt bijvoorbeeld worden gevraagd om de beste oplossing voor gegevensopslag voor een bepaald scenario te identificeren.
Nee, er zijn geen specifieke vereisten voor het afleggen van het Azure Data Fundamentals-examen.
Krijg onbeperkte toegang tot ALLE LIVE Microsoft-cursussen onder leiding van een instructeur die u wilt - allemaal voor de prijs van minder dan één cursus.