[2023年更新]DP-900日本語はMicrosoft Certified: Azure Data Fundamentalsリアルな無料試験練習テスト
無料Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals DP-900日本語試験問題を提供します
質問 # 165
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://www.sqlshack.com/what-is-database-normalization-in-sql-server/
質問 # 166
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Explanation
Text, table Description automatically generated
Generally speaking, data analytics comes in four types:
Descriptive, to answer the question: What's happening?
Diagnostic, to answer the question: Why's happening?
Predictive, to answer the question: What will happen?
Prescriptive, to answer the question: What actions should we take?
Company name Description automatically generated
質問 # 167
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/answering-whats-happening-whys-happening-and-what-will-happen-with-iot-analytics/
質問 # 168
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: Yes
Big data solutions often use long-running batch jobs to filter, aggregate, and otherwise prepare the data for analysis. Usually these jobs involve reading source files from scalable storage (like HDFS, Azure Data Lake Store, and Azure Storage), processing them, and writing the output to new files in scalable storage.
Box 2: No
Box 3: No
質問 # 169
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/relational-data/etl
質問 # 170
Azureサービスをアーキテクチャ内の適切な場所に一致させます。
回答するには、適切なサービスを左側の列から右側の場所にドラッグします。各サービスは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい一致はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-data-ingest-adf
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/sqldw-walkthrough
質問 # 171
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
解説：
質問 # 172
予期しないオペレーティングシステムの再起動時にデータベースへのトランザクションの変更が保持されることを保証するデータベーストランザクションプロパティはどれですか？
- A. 一貫性
- B. 耐久性
- C. 原子性
- D. 分離
正解：B
質問 # 173
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/sql-database-paas-overview
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-sql-atp-and-sql-vulnerability-assessment-general-availability/
質問 # 174
データの種類を適切なAzureデータサービスに一致させます。
回答するには、適切なデータ型を左側の列から右側のサービスにドラッグします。各データ型は、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい一致はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: Image files
Azure Blob storage is suitable for image files.
Box 2:Key/value pairs
Azure CosmosDB table API is a key-value storage hosted in the cloud.
Box 3: Relationship between employees
One-to-many relationships between business domain objects occur frequently: for example, one department has many employees. There are several ways to implement one-to-many relationships in the Azure Table service.
質問 # 175
Azureサービスをアーキテクチャ内の適切な場所に一致させます。
回答するには、適切なサービスを左側の列から右側の場所にドラッグします。各サービスは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい一致はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 176
非アクティブ期間中のデータベースの自動スケーリングとデータベースの自動一時停止をサポートするAzureSQLオファリングはどれですか？
- A. Azure SQLDatabaseエラスティックポッド
- B. AzureSQLデータベースのサービスレス
- C. AzureSQLデータベースハイパースケール
- D. AzureSQLマネージドインスタンス
正解：D
質問 # 177
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/indexes/clustered-and-nonclustered-indexes-described?view=sql-server-ver15
質問 # 178
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/guide/technology-choices/data-store-overview
質問 # 179
リアルタイムデータ処理の2つの特徴は何ですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
- A. 低遅延が期待されます
- B. データは作成時に処理されます。
- C. データは定期的に処理されます
- D. 高遅延が許容可能
正解：A、C
質問 # 180
Web ベースのインターフェイスを使用してデータをクエリおよび視覚化するために、ネイティブ ノートブック サポートで使用できるものは何ですか?
- A. Microsoft Power Bl
- B. Azure Databricks
- C. pgAdmin
正解：B
質問 # 181
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Reference:
https://www.bmc.com/blogs/what-is-batch-processing-batch-processing-explained/
質問 # 182
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Explanation
Disadvantages of non-relational databases include: Data Consistency - non-relational databases do not perform ACID transactions.
Note: Relational databases are optimized for writes. They are optimized for consistency and availability.
Advantages of relational databases include simplicity, ease of data retrieval, data integrity, and flexibility.
質問 # 183
ファイルおよびフォルダーレベルでアクセス制御リスト（ACL）をサポートするストレージソリューションはどれですか？
- A. Azure Queue storage
- B. Azure Data Lake Storage
- C. Azure Blob storage
- D. Azure Cosmos DB
正解：B
解説：
Explanation
Azure Data Lake Storage Gen2 implements an access control model that supports both Azure role-based
access control (Azure RBAC) and POSIX-like access control lists (ACLs).
質問 # 184
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: No
Microsoft handles all patching and updating of the SQL and operating system code. You don't have to manage the underlying infrastructure.
Box 2: Yes
SQL Database is a fully managed service that has built-in high availability, backups, and other common maintenance operations.
Box 3: No
質問 # 185
会社は、ローカルエリアネットワーク全体の個々のネットワークデバイスの使用率レベル間の関係を示すデータベースを設計する必要があります。
どのタイプのデータストアを使用する必要がありますか？
- A. 円柱状
- B. ドキュメント
- C. グラフ
- D. キー/値
正解：C
解説：
Explanation
Data as it appears in the real world is naturally connected. Traditional data modeling focuses on defining entities separately and computing their relationships at runtime. While this model has its advantages, highly connected data can be challenging to manage under its constraints.
A graph database approach relies on persisting relationships in the storage layer instead, which leads to highly efficient graph retrieval operations. Azure Cosmos DB's Gremlin API supports the property graph model.
質問 # 186
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Explanation
A View
質問 # 187
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: Yes
Azure Databricks can consume data from SQL Databases using JDBC and from SQL Databases using the Apache Spark connector.
The Apache Spark connector for Azure SQL Database and SQL Server enables these databases to act as input data sources and output data sinks for Apache Spark jobs.
Box 2: Yes
You can stream data into Azure Databricks using Event Hubs.
Box 3: Yes
You can run Spark jobs with data stored in Azure Cosmos DB using the Cosmos DB Spark connector. Cosmos can be used for batch and stream processing, and as a serving layer for low latency access.
You can use the connector with Azure Databricks or Azure HDInsight, which provide managed Spark clusters on Azure.
質問 # 188
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