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DP-600 Study Guide
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▶Manter uma solução de análise de dados0/14
  • Roteiro oficial do curso DP-600
  • Implementar segurança e governançaImplementar controles de acesso ao workspace
  • Implementar segurança e governançaImplementar controles de acesso em nível de item
  • Implementar segurança e governançaImplementar controle de acesso em nível de linha, coluna, objeto e arquivo
  • Implementar segurança e governançaAplicar rótulos de confidencialidade aos itens
  • Implementar segurança e governançaEndossar itens
  • Manter o ciclo de vida de desenvolvimento analiticoConfigurar controle de versão para um workspace
  • Manter o ciclo de vida de desenvolvimento analiticoCriar e gerenciar um projeto do Power BI Desktop
  • Manter o ciclo de vida de desenvolvimento analiticoCriar e configurar deployment pipelines
  • Manter o ciclo de vida de desenvolvimento analiticoExecutar análise de impacto de dependências downstream
  • Manter o ciclo de vida de desenvolvimento analiticoImplantar e gerenciar semantic models usando o endpoint XMLA
  • Manter o ciclo de vida de desenvolvimento analiticoCriar e atualizar ativos reutilizáveis
  • Gerenciamento e monitoramento de capacidade
  • Data lineage, catálogo e descoberta
▶Preparar dados0/19
  • Obter dadosEscolher o data store correto
  • Obter dadosDefinir conectividade e método de ingestao
  • Obter dadosUsar shortcuts e catalogo do OneLake
  • Transformar dadosModelar em star schema para analytics
  • Transformar dadosAplicar transformacoes com views, functions e procedures
  • Transformar dadosGarantir qualidade e estabilidade dos dados transformados
  • Consultar e analisar dadosConsultar dados com T-SQL
  • Consultar e analisar dadosConsultar dados com KQL
  • Consultar e analisar dadosConsultar e validar dados com DAX
  • Orquestrar e monitorar pipelines de dadosOrquestrar ingestao e transformacao com pipelines
  • Orquestrar e monitorar pipelines de dadosMonitorar execucoes e tratar falhas
  • Apache Spark e Delta LakeTrabalhar com Delta Lake no Fabric
  • Apache Spark e Delta LakeTransformar dados com PySpark
  • Apache Spark e Delta LakeAjustar desempenho de cluster e jobs Spark
  • Analise em tempo real com Eventstream e KQLIngerir dados em tempo real com Eventstream
  • Analise em tempo real com Eventstream e KQLAnalisar eventos com Eventhouse e KQL
  • Dataflows Gen2 e transformações com Power QueryUsar Dataflows Gen2 para transformacao low-code
  • Dataflows Gen2 e transformações com Power QueryEntender query folding e empurrar trabalho para a origem
  • Dataflows Gen2 e transformações com Power QueryGerenciar refresh e observabilidade de dataflows
▶Implementar e gerenciar semantic models0/15
  • Projetar e construir semantic modelsEscolher storage modes para semantic models
  • Projetar e construir semantic modelsProjetar semantic models com Direct Lake
  • Projetar e construir semantic modelsDefinir relacionamentos e modelagem relacional
  • Projetar e construir semantic modelsUsar calculation groups, format strings e field parameters
  • Otimizar semantic models em escala empresarialDiagnosticar performance de semantic models
  • Otimizar semantic models em escala empresarialUsar agregacoes para acelerar consultas
  • Otimizar semantic models em escala empresarialEscalar para large semantic models
  • DAX avançado: filter context e time intelligenceDominar filter context e row context
  • DAX avançado: filter context e time intelligenceAplicar time intelligence corretamente
  • DAX avançado: filter context e time intelligenceAplicar padroes avancados de DAX
  • Refresh e monitoramento de semantic modelsEscolher estrategias de refresh
  • Refresh e monitoramento de semantic modelsGerenciar particoes e operacoes via XMLA
  • Refresh e monitoramento de semantic modelsMonitorar e diagnosticar falhas de refresh
  • Fabric IQ e semantic models prontos para IAEntender ontologias e semantica para Fabric IQ
  • Fabric IQ e semantic models prontos para IAPreparar a semantic layer para consumo por IA
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