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DP-600日本語試験問題集でMicrosoft練習テスト問題
質問 # 116
Model 1というセマンティックモデルがあります。Model 1には、すべてインポートモードを使用する5つのテーブルが含まれています。Model 1には、HRという動的行レベルセキュリティ（RLS）ロールが含まれています。HRロールは従業員データをフィルタリングし、HRマネージャーが所属部署のデータのみを参照できるようにします。
Model1をFabricテナントに公開し、RLSロールのメンバーシップを設定します。モデルと関連レポートをユーザーと共有します。
人事マネージャーは、レポートに表示されるデータが不完全であると報告します。
HR マネージャーが確認したデータを検証するにはどうすればよいでしょうか?
- A. HR ロールとしてデータを表示するには、ロールとしてテストを選択します。
- B. HR マネージャーに、Microsoft Power BI Desktop でレポートを開くように依頼します。
- C. HRマネージャーとしてレポートを表示するには、ロールとしてテストを選択します。
- D. HR 部門のフィルターの目的のロジックに合わせてレポート内のデータをフィルターします。
正解：A
解説：
To validate the data seen by the HR manager, you should use the 'Test as role' feature in Power BI service.
This allows you to see the data exactly as it would appear for the HR role, considering the dynamic RLS setup. Here is how you would proceed:
* Navigate to the Power BI service and locate Model1.
* Access the dataset settings for Model1.
* Find the security/RLS settings where you configured the roles.
* Use the 'Test as role' feature to simulate the report viewing experience as the HR role.
* Review the data and the filters applied to ensure that the RLS is functioning correctly.
* If discrepancies are found, adjust the RLS expressions or the role membership as needed.
References: The 'Test as role' feature and its use for validating RLS in Power BI is covered in the Power BI documentation available on Microsoft's official documentation.
質問 # 117
definition.pbir という名前のファイルを含む Microsoft Power BI プロジェクトがあります。definition.pbir には次の JSON が含まれています。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 118
AnatyticsPOCワークスペースのデータストアに顧客データを取り込むには、どのようなツールを使用することをお勧めしますか？
- A. ストアドプロシージャ
- B. データフロー
- C. KQLアクティビティを含むパイプライン
- D. Sparkノートブック
正解：B
解説：
For ingesting customer data into the data store in the AnalyticsPOC workspace, a dataflow (D) should be recommended. Dataflows are designed within the Power BI service to ingest, cleanse, transform, and load data into the Power BI environment. They allow for the low-code ingestion and transformation of data as needed by Litware ' s technical requirements. References = You can learn more about dataflows and their use in Power BI environments in Microsoft ' s Power BI documentation.
質問 # 119
FabricワークスペースにはWorkspace1、倉庫にはWarehouse1という名前があります。
Workspace1にはUser1という名前のユーザーが含まれています。User1にはWorkspace1の閲覧者ロールが割り当てられています。
User1がWarehouse1を他のユーザーと共有できるようにする必要があります。解決策は最小権限の原則に従う必要があります。
User1にはどの役割を割り当てるべきですか？
- A. Workspace1 の管理者
- B. ワークスペース1のメンバー
- C. Workspace1 の貢献者
- D. Warehouse1 の db_owner
正解：B
解説：
To allow a Viewer to share a Warehouse while following the Principle of Least Privilege, you should assign the user the Member role.
The Member role is the lowest-level workspace role that includes the permission to share items (including Warehouses).
Permission to Share: Unlike Viewers or Contributors, Members can share items and manage permissions for those items.
Restricted Control: Members cannot delete the workspace, change its settings, or manage the roles of Admins/Members (unlike the Admin role).
Infrastructure Isolation: It provides the necessary administrative authority over content without giving full "owner" rights to the entire workspace environment.
Reference:
https://www.linkedin.com/pulse/understanding-role-based-access-control-rbac-fabric-abiola- uw8oe
質問 # 120
注: このセクションには、同じシナリオと問題に関する 1 つ以上の質問セットが含まれています。各質問には、問題に対する独自の解決策が提示されています。解決策が規定の目標を満たしているかどうかを判断する必要があります。セット内の複数の解決策が問題を解決できる場合があります。また、セット内のどの解決策も問題を解決できない可能性もあります。
このセクションの質問に回答した後は、戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ネットワークには、Microsoft Entra Connect を使用して Microsoft Entra テナントと同期する、contoso.com という名前のオンプレミスの Active Directory ドメイン サービス (AD DS) ドメインが含まれています。
セマンティック モデルを含む Fabric テナントがあります。
モードの動的行レベル セキュリティ (RLS) を有効にし、モデルを Fabric サービスにデプロイします。
username() 関数を含むメジャーをクエリすると、クエリによって空白の結果が返されます。
メジャーがユーザーのユーザー プリンシパル名 (UPNJ) を返すことを確認する必要があります。
解決策: Microsoft Entra Connect の同期オブジェクトのリストにユーザー オブジェクトを追加します。
これは目標を満たしていますか?
- A. はい
- B. いいえ
正解：B
質問 # 121
テナントを PoC に向けて準備するためのソリューションを推奨する必要があります。
ファブリック管理ポータルから実行することを推奨する 2 つのアクションはどれですか?それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注: 各正解は 1 ポイントの価値があります。
- A. 特定のセキュリティ グループに対して [ユーザーは Microsoft Fabric の有料機能を試すことができます] オプションを有効にします。
- B. 特定のセキュリティ グループに対して [Azure Active Directory ゲスト ユーザーに Microsoft ファブリックへのアクセスを許可する] オプションを有効にします。
- C. 特定のセキュリティ グループに対して [ユーザーはファブリック アイテムを作成できる] オプションを有効にします。
- D. [ユーザーはファブリック アイテムを作成できる] オプションを有効にし、特定のセキュリティ グループを除外します。
- E. [ユーザーは Microsoft Fabric の有料機能を試すことができます] オプションを組織全体に対して有効にします。
正解：A、C
解説：
The PoC is planned to be completed using a Fabric trial capacity, which implies that users involved in the PoC should be able to try paid features. However, this should be limited to specific security groups involved in the PoC to prevent the entire organization from accessing these features before the trial is proven successful (A). The ability for users to create Fabric items should also be enabled for specific security groups to ensure that only the relevant team members participating in the PoC can create items in the Fabric environment (E).
質問 # 122
ケーススタディ 2 - Litware, Inc
概要
Litware, Inc. は、北米全域にオフィスを構える製造会社です。Litware の分析チームには、データ エンジニア、分析エンジニア、データ アナリスト、データ サイエンティストが所属しています。
既存の環境
ファブリック環境
Litware は 3 年間 Microsoft Power BI テナントを使用しています。Litware では Fabric の機能と機能を有効にしていません。
利用可能なデータ
Litware には、次の表に示すように分析する必要があるデータがあります。
製品データには、1 つのテーブルと次の列が含まれています。
顧客満足度データには次の表が含まれています。
- 調査
- 質問
- 応答
提出された調査ごとに、次の処理が行われます。
- 調査テーブルに 1 行が追加されます。
- アンケートの質問ごとに、回答テーブルに 1 行が追加されます。
- 質問テーブルには、各アンケートの質問のテキストが含まれています。各アンケートの回答の 3 番目の質問は、全体的な満足度スコアです。顧客は、購入ごとにアンケートを送信できます。
ユーザーの問題
分析チームには大量のデータがあり、その一部は半構造化されています。チームは Fabric を使用して新しいデータ ストアを作成したいと考えています。
製品データは、多くの場合、高、中、低の 3 つの価格グループに分類されます。このロジックは、いくつかのデータベースとセマンティック モデルに実装されていますが、実装間でロジックが必ずしも一致するとは限りません。
要件
計画された変更
Litware は、既存のテナントで Fabric 機能を有効にする予定です。分析チームは、概念実証 (PoC) として新しいデータ ストアを作成します。残りの Liware ユーザーは、PoC が完了した後にのみ Fabric 機能にアクセスできるようになります。PoC は、Fabric の試用容量を使用して完了します。次の 3 つのワークスペースが作成されます。
- AnalyticsPOC: データストア、セマンティックモデル、レポートパイプライン、データフロー、およびデータストアへのデータ入力に使用されるノートブックが含まれます。
- DataEngPOC: OneLakeにデータを入力するために使用されるすべてのパイプライン、データフロー、ノートブックが含まれます
- DataSciPOC: データ サイエンティストが作成したすべてのノートブックとレポートが含まれます。AnalyticsPOC ワークスペースには次のものが作成されます。
- データストア（種類は未定）
- カスタムセマンティックモデル
- デフォルトのセマンティックモデル
インタラクティブレポート
データ エンジニアは、データ ソースに応じて、1 時間ごとまたは毎日 OneLake にデータをロードするためのデータ パイプラインを作成します。分析エンジニアは、毎日、AnalyticsPOC ワークスペースのデータ ストアにデータを取り込んで変換し、ロードするプロセスを作成します。データ エンジニアは、可能な限り、データの取り込みにローコード ツールを使用します。使用するデータ クレンジングおよび変換ツールの選択は、データ エンジニアの裁量に委ねられます。
Analytics POC ワークスペース内のすべてのセマンティック モデルとレポートは、データ ストアを唯一のデータ ソースとして使用します。
技術要件
データ ストアは以下をサポートする必要があります。
- T-SQLまたはPythonを使用した読み取りアクセス
- 半構造化データと非構造化データ
- T-SQLクエリを実行するユーザー向けの行レベルセキュリティ（RLS）
データ エンジニアが OneLake にロードするファイルは Parquet 形式で保存され、Delta Lake の仕様に準拠します。
データは、AnalyticsPOC データ ストアの 1 つの領域に変換されずにロードされます。その後、データはクレンジングされ、マージされ、ディメンション モデルに変換されます。データ ロード プロセスでは、ディメンション モデルにデータを入力する前に、生データとクレンジング済みデータが完全に更新されていることを確認する必要があります。ディメンション モデルには日付ディメンションが含まれている必要があります。日付ディメンションの既存のデータ ソースはありません。Litware の会計年度は暦年と一致します。日付ディメンションには、常に 2010 年から現在の年末までの日付が含まれている必要があります。
製品価格設定グループのロジックは、分析エンジニアが 1 か所で管理する必要があります。価格設定グループのデータは、T-SOL クエリのデータ ストアとデフォルトのセマンティック モデルで使用できるようにする必要があります。次のロジックを使用する必要があります。
- 定価が 50 以下の場合は、低価格グループに入ります。
- 定価が 50 より大きく 1,000 以下の場合は、中価格グループになります。
- 定価が 1,000 を超える場合は、高価格グループに入ります。
セキュリティ要件
PoC の一環として作成された Fabric アイテムは、Fabric 管理者と分析チームのみが表示できる必要があります。
Litware は、AnalyticsPOC ワークスペースの Fabric 項目に対して次のセキュリティ要件を特定します。
- Fabric 管理者はワークスペース管理者になります。
- データ エンジニアは、データ ストアの読み取りと書き込みができる必要があります。データセットやレポートへのアクセス権は付与しないでください。
- 分析エンジニアは、データ ストアのスキーマの読み取り、書き込み、作成ができる必要があります。また、データ アナリストとセマンティック モデルを作成して共有し、ワークスペース内のすべてのレポートを表示および変更できる必要があります。
- データサイエンティストはデータストアから読み取ることはできるが、書き込むことはできない。データサイエンティストはSparkノートブックを使用してデータにアクセスします。
- データ アナリストは、データ ストア内のディメンション モデル オブジェクトのみに対する読み取りアクセス権を持っている必要があります。また、分析エンジニアが作成したセマンティック モデルを使用して Power BI レポートを作成するためのアクセス権も持っている必要があります。
- 日付ディメンションは、データ ストアのすべてのユーザーが利用できる必要があります。
- 最小権限の原則に従う必要があります。
既定のセマンティック モデルとカスタム セマンティック モデルの両方に、データ ストア内のディメンション モデルのテーブルまたはビューのみを含める必要があります。Litware には、既に次の Microsoft Entra セキュリティ グループがあります。
FabricAdmins: ファブリック管理者
- AnalyticsTeam: 分析チームの全メンバー
- DataAnalysts: 分析チームのデータアナリスト
- データサイエンティスト: 分析チームのデータサイエンティスト
- データエンジニア: 分析チームのデータエンジニア
- AnalyticsEngineers: 分析チームの分析エンジニア
レポート要件
データ アナリストは、次の要件を満たす顧客満足度レポートを作成する必要があります。
- ユーザーが製品を選択して、顧客調査の回答をその製品を購入したユーザーのみにフィルタリングできるようにします。
- 選択した日付までの過去 12 か月間に送信されたすべてのアンケートの平均総合満足度スコアを表示します。
- データ ストアでデータが更新されるとすぐにデータが表示されます。
- レポートとセマンティック モデルに現在の年と前年のデータのみが含まれていることを確認します。
- レポートがソース データ ストアで指定されたテーブル レベルのセキュリティに準拠していることを確認します。
- レポート クエリの実行時間を最小限に抑えます。
データ ストアに日付ディメンションを実装する必要があります。ソリューションは技術要件を満たしている必要があります。
目標を達成するための 2 つの方法は何ですか? それぞれの正解は完全な解決策を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
- A. データフローを使用して日付ディメンション テーブルにデータを入力します。
- B. パイプラインのストアド プロシージャ アクティビティを使用して日付ディメンション テーブルにデータを入力します。
- C. T-SQL を使用して日付ディメンション ビューにデータを入力します。
- D. パイプラインのコピー アクティビティを使用して日付ディメンション テーブルにデータを入力します。
正解：A、B
質問 # 123
注：この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。このシリーズの各問題には、提示された目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解がある場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、後から戻って回答することはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
Fabricテナントには、Lakehouse1という名前の湖畔の家が含まれています。Lakehouse1には、Customerという名前のDeltaテーブルが含まれています。
顧客テーブルを照会したところ、クエリの実行速度が遅いことがわかりました。テーブルのメンテナンスが行われていないのではないかと疑われます。
顧客に対してメンテナンス作業が実施されたかどうかを確認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: EXPLAIN TABLE customer これは目標を達成しますか?
- A. はい
- B. いいえ
正解：B
質問 # 124
Lakehouse 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。Lakehouse1 には、100 万個の Parquet ファイルを含む Delta テーブルが含まれています。
過去30日間にテーブルから参照されなかったファイルを削除する必要があります。このソリューションでは、トランザクションログの一貫性が維持され、テーブルのACIDプロパティが維持される必要があります。どうすればよいでしょうか？
- A. OPTiMizeコマンドを実行し、Zオーダーパラメータを指定します。
- B. OneLake ファイル エクスプローラーからファイルを削除します。
- C. optimize コマンドを実行し、v-order パラメータを指定します。
- D. バキュームコマンドを実行します。
正解：D
解説：
VACUUM in Delta Lake removes unreferenced files older than a retention period (default 7 days, but configurable, e.g., 30 days).
It ensures that the transaction log remains consistent and ACID properties are maintained.
OPTIMIZE with V-Order or Z-Order improves file organization and query performance, but it does not remove unused files.
Deleting files manually from OneLake would break the transaction log consistency.
Correct answer: C. Run the VACUUM command.
Reference: VACUUM in Delta Lake
質問 # 125
「従業員」と「退職したロール」という名前の 2 つの Microsoft Power Bl クエリがあります。
従業員クエリと退職者ロールクエリをマージする必要があります。このソリューションでは、従業員クエリ内の退職者ロールクエリに一致する行が削除されるようにする必要があります。
Power Query エディターではどの列と結合の種類を使用する必要がありますか? 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: 正解ごとに1ポイント獲得
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 126
DW1 という倉庫と LH1 というレイクハウスを含む Fabric テナントがあります。DW1 には Sales.Product というテーブルが含まれています。LH1 には Sales.Orders というテーブルが含まれています。
Sales という名前の新しいポイントインタイム (PIT) テーブルを作成する自動プロセスをスケジュールする予定です。
DW1 の ProductOrder。Sales.ProductOrder は、Sales を結合するクエリの結果を使用して構築されます。
製品と販売。注文。
Sales. ProductOrder の列の型がソーステーブルの列の型と一致していることを確認する必要があります。ソリューションでは、新しいテーブルの作成に必要な操作数を最小限に抑える必要があります。
どの操作を使用する必要がありますか?
- A. SELECT としてテーブルを作成 (CTAS)
- B. クローンとしてテーブルを作成
- C. SELECT としてマテリアライズドビューを作成する
- D. 挿入
正解：A
質問 # 127
Workspace1 という名前の Fabric ワークスペースがあり、そこには Dataflow1 という名前のデータフローが含まれています。
Dataflow1 には 2,000 行を返すクエリがあります。
次の図に示すように、Power Query でクエリを表示します。
pickupLongitude 列について何がわかりますか?
- A. 一度だけ出現する値は 935 個あります。
- B. 列に欠損値があります。
- C. テーブルのすべての行がプロファイルされます。
- D. 列に重複した値があります。
正解：D
解説：
The pickupLongitude column has duplicate values. This can be inferred because the 'Distinct count' is 935 while the 'Count' is 1000, indicating that there are repeated values within the column. References = Microsoft Power BI documentation on data profiling could provide further insights into understanding and interpreting column statistics like these.
質問 # 128
Microsoft Power BI のセマンティック モデルに、TotalSalesAmount という名前のメジャーが含まれています。
TotalSalesAmountは、選択された通貨に換算された売上高を返します。
TotalSalesAmount 関数が返す値が、正しい通貨記号を使用するようにフォーマットされていることを確認する必要があります。
解決策には何を含めるべきですか？
- A. WINDOW DAX関数
- B. 動的なフォーマット文字列
- C. フィールドパラメータ
- D. 言語スキーマ
正解：B
解説：
Scenario:
Semantic model contains a measure: TotalSalesAmount .
This measure returns sales revenue translated into a selected currency .
Requirement: Format the result using the correct currency symbol dynamically.
Analysis:
Dynamic format string in DAX is specifically designed for applying formats (like currency symbols) dynamically based on slicers or calculation context.
WINDOW function # used for windowing calculations, not formatting.
Linguistic schema # used for Q & A natural language, not for formatting.
Field parameter # used to swap fields/measures dynamically, not for formatting.
質問 # 129
研究部門のセマンティック モデルの計算グループを実装するには何を使用すればよいですか?
- A. DAX スタジオ
- B. Microsoft Power Bl デスクトップ
- C. Power Bl サービス
- D. 表形式エディター
正解：C
質問 # 130
オンライン販売部門の注文テーブルを更新する必要があります。ソリューションはセマンティックモデルの要件を満たす必要があります。ソリューションには何を含めるべきですか？
- A. ストアド プロシージャ アクティビティを実行して、宛先レイクハウスの OrderiD 列の最小値を取得する Azure Data Factory パイプライン
- B. データフローを実行して、宛先レイクハウスの OrderlD 列の最小値を取得する Azure Data Factory パイプライン
- C. データフローを実行して、宛先レイクハウスの OrderlD 列の最大値を取得する Azure Data Factory パイプライン
- D. ストアド プロシージャ アクティビティを実行して、宛先レイクハウスの OrderlD 列の最大値を取得する Azure Data Factory パイプライン
正解：C
質問 # 131
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