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Microsoft Azure Data Fundamentals Exam Guide (DP-900)

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Microsoft Azure Data Fundamentals Exam Guide (DP-900)

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niveau Débutant

Expérience recommandée

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Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Analyze features of structured, semi-structured, and unstructured data

  • Utilize Azure SQL and open-source database services effectively

  • Identify and evaluate Azure storage options for different workloads

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Database Administration
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Database Management
  • Catégorie : Data Integrity
  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : Azure Synapse Analytics
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Interactive Data Visualization
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Database Theory
  • Catégorie : Data Store
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Data Analysis

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Relational Databases
  • Catégorie : Databricks
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Power BI
  • Catégorie : Dashboard

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avril 2026

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8 devoirs

Enseigné en Anglais
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 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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In this section, we explore core data concepts, including data representation, storage options, and roles in data workloads, providing foundational knowledge for data-driven decision-making.

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In this section, we explore relational data concepts, normalization, SQL statements, and database objects to build foundational knowledge for efficient data management and the DP-900 Azure certification.

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1 vidéo4 lectures1 devoir

In this section, we explore Azure relational data services, focusing on Microsoft and open source databases, deployment methods, and exam readiness for DP-900.

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In this section, we explore Azure Storage capabilities, including Blob, Files, and Table storage, for managing structured, semi-structured, and unstructured data in cloud environments.

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In this section, we explore Azure Cosmos DB's capabilities, use cases, and APIs, emphasizing its multi-model, scalable, and flexible design for diverse application needs.

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In this section, we explore large-scale analytics architecture, focusing on data ingestion, storage, and Azure services like Synapse Analytics and Databricks for efficient data management and analysis.

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In this section, we explore batch and streaming data processing methods and identify Azure services for real-time analytics, focusing on practical applications and decision-making.

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In this section, we explore Power BI's data visualization capabilities, focusing on interactive reports, dashboards, and data modeling to enhance decision-making and exam readiness.

Inclus

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