100%合格率リアルDP-203日本語試験成功を掴み取れ！[2025年04月]
Microsoft DP-203日本語のPDF問題格別な練習Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203日本語版)
質問 # 66
次の展示に示すアクティビティを持つAzureDataFactoryパイプラインがあります。
ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
正解：
解説：
質問 # 67
Webサイト分析システムから、ダウンロード、リンククリック、フォーム送信、ビデオ再生などのユーザーインタラクションに関するデータ抽出を受け取ります。
データには次の列が含まれています。
データの分析クエリをサポートするスタースキーマを設計する必要があります。スタースキーマには、日付ディメンションを含む4つのテーブルが含まれます。
各列をどのテーブルに追加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
Table Description automatically generated
Box 1: DimEvent
Box 2: DimChannel
Box 3: FactEvents
Fact tables store observations or events, and can be sales orders, stock balances, exchange rates, temperatures, etc Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/star-schema
質問 # 68
Webサイト分析システムから、ダウンロード、リンククリック、フォーム送信、ビデオ再生などのユーザーインタラクションに関するデータ抽出を受け取ります。
データには次の列が含まれています。
データの分析クエリをサポートするスタースキーマを設計する必要があります。スタースキーマには、日付ディメンションを含む4つのテーブルが含まれます。
各列をどのテーブルに追加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:
Table Description automatically generated
Box 1: DimEvent
Box 2: DimChannel
Box 3: FactEvents
Fact tables store observations or events, and can be sales orders, stock balances, exchange rates, temperatures, etc Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/star-schema
質問 # 69
Azure Data Lake StorageGen2アカウントを作成する予定です
次の要件を満たすストレージソリューションを推奨する必要があります。
*最高度のデータ復元力を提供します
*プライマリデータセンターに障害が発生した場合でも、コンテンツを書き込みに利用できるようにします。推奨事項に何を含め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ます。
正解：
解説：
質問 # 70
次の要件を満たす Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールを設計する必要があります。
特定の時点からの従業員レコードを返すことができます。
最新の従業員情報を保持しています。
クエリの複雑さを最小限に抑えます。
従業員データをどのようにモデル化する必要がありますか?
- A. SQL グラフ テーブルとして
- B. 縮退寸法表として
- C. タイプ 2 の緩やかに変化するディメンション (SCD) テーブルとして
- D. テンポラル テーブルとして
正解：C
解説：
A Type 2 SCD supports versioning of dimension members. Often the source system doesn't store versions, so the data warehouse load process detects and manages changes in a dimension table. In this case, the dimension table must use a surrogate key to provide a unique reference to a version of the dimension member.
It also includes columns that define the date range validity of the version (for example, StartDate and EndDate) and possibly a flag column (for example, IsCurrent) to easily filter by current dimension members.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/populate-slowly-changing-dimensions-azure-synapse- analytics-pipelines/3-choose-between-dimension-types
質問 # 71
Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールがあります。
データベースを監視して長時間実行されているクエリを監視し、どのクエリがリソースを待機しているかを特定する必要があります。各要件に対してどの動的管理ビュー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。
ノート; 正解ごとに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 72
Sales という名前のテーブルを含む、Pool1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールがあります。Sales には行レベル セキュリティ (RLS) が適用されています。RLS は、次の述語フィルターを使用します。
SalesUser1 という名前のユーザーには、Pool1 の db_datareader ロールが割り当てられています。SalesUser1 がテーブルにクエリを実行すると、Sales テーブルのどの行が返されますか?
- A. SalesRep 列の値が Manager である行のみ
- B. SalesRep 列の値が SalesUser1 である行のみ
- C. User_Name 列の値が SalesUser1 である行のみ
- D. すべての行
正解：C
質問 # 73
あなたは、小売環境のセンサーからの受信イベントを処理する Azure Stream Analytics ジョブを設計しています。
イベントを処理して、5 分間隔で計算された、過去 15 分間の買い物客数の移動平均を生成する必要があります。
どのタイプのウィンドウを使用する必要がありますか?
- A. ホッピング
- B. タンブリング
- C. スライド
- D. スナップショット
正解：B
解説：
Explanation
Tumbling windows are a series of fixed-sized, non-overlapping and contiguous time intervals. The following diagram illustrates a stream with a series of events and how they are mapped into 10-second tumbling windows.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics
質問 # 74
会社の次の 3 つの部門のデータを処理するための Azure Data Factory パイプラインを作成する必要があります: e コマース、小売、卸売。ソリューションは、企業全体のデータも処理できるようにする必要があります。
Data Factory データ フロー スクリプトをどのように完成させる必要がありますか?答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。各値は 1 回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、分割バーをペイン間でドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注: 正しい選択ごとに 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/data-factory/data-flow-conditional-split
質問 # 75
Twitterフィード用のデータ取り込みおよびストレージソリューションを設計する必要があります。ソリューションは、顧客の感情分析の要件を満たす必要があります。
ソリューションに何を含め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ます。注各正しい選択は、1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 76
次の図に示されている Azure Data Factory パイプラインがあります。
次の図は、最初のパイプライン実行の実行ログを示しています。
2 回目のパイプライン実行の実行ログを次の図に示します。
次の各ステートメントについて、該当する場合は [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
質問 # 77
オンライン注文のレコードを含むデータセットのスター スキーマを設計しています。各レコードには、注文日、注文期日、および注文出荷日が含まれます。
任意の日付範囲に対してクエリを実行し、会計カレンダーの属性によって集計する場合、設計がレコードの最速のクエリ時間を提供することを確認する必要があります。
どの 2 つのアクションを実行する必要がありますか? 各正解は、ソリューションの一部を示しています。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。
- A. 組み込み SQL 関数を使用して日付属性を抽出します。
- B. 日付フィールドには DateTime 列を使用します。
- C. ファクト テーブルでは、日付フィールドに整数列を使用します。
- D. DateTime キーを持つ日付ディメンション テーブルを作成します。
- E. yyyymmdd 形式の整数キーを持つ日付ディメンション テーブルを作成します。
正解：A、C
質問 # 78
Sales という名前の外部テーブルを含む、Pool1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールがあります。Sales には売上データが含まれます。Sales の各行には、販売員の名前を含む 1 つの販売に関するデータが含まれています。
行レベル セキュリティ (RLS) を実装する必要があります。このソリューションでは、営業担当者がそれぞれの売上のみにアクセスできるようにする必要があります。
あなたは何をするべきか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 79
注: この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットに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答えた後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
あなたは、Twitter データを分析する Azure Stream Analytics ソリューションを設計しています。
10 秒ごとにツイートをカウントする必要があります。ソリューションでは、各ツイートが 1 回だけカウントされるようにする必要があります。
解決策: タンブリング ウィンドウを使用し、ウィンドウ サイズを 10 秒に設定します。
これは目標を達成していますか？
- A. はい
- B. いいえ
正解：A
解説：
Tumbling windows are a series of fixed-sized, non-overlapping and contiguous time intervals. The following diagram illustrates a stream with a series of events and how they are mapped into 10-second tumbling windows.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics
質問 # 80
Twitterフィード用のデータ取り込みおよびストレージソリューションを設計する必要があります。ソリューションは、顧客の感情分析の要件を満たす必要があります。
ソリューションに何を含め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ます。注各正しい選択は、1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Graphical user interface, text Description automatically generated
Box 1: Configure Evegent Hubs partitions
Scenario: Maximize the throughput of ingesting Twitter feeds from Event Hubs to Azure Storage without purchasing additional throughput or capacity units.
Event Hubs is designed to help with processing of large volumes of events. Event Hubs throughput is scaled by using partitions and throughput-unit allocations.
Event Hubs traffic is controlled by TUs (standard tier). Auto-inflate enables you to start small with the minimum required TUs you choose. The feature then scales automatically to the maximum limit of TUs you need, depending on the increase in your traffic.
Box 2: An Azure Data Lake Storage Gen2 account
Scenario: Ensure that the data store supports Azure AD-based access control down to the object level.
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).
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-features
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-access-control
質問 # 81
統合パイプラインにバージョン管理された変更を実装する必要があります。ソリューションは、データ統合の要件を満たす必要があります。
どの順序でアクションを実行する必要がありますか？回答するには、すべてのアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
正解：
解説：
Explanation
Graphical user interface, application Description automatically generated
Scenario: Identify a process to ensure that changes to the ingestion and transformation activities can be version-controlled and developed independently by multiple data engineers.
Step 1: Create a repository and a main branch
You need a Git repository in Azure Pipelines, TFS, or GitHub with your app.
Step 2: Create a feature branch
Step 3: Create a pull request
Step 4: Merge changes
Merge feature branches into the main branch using pull requests.
Step 5: Publish changes
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/devops/pipelines/repos/pipeline-options-for-git
質問 # 82
Azure Data Lake StorageGen2アカウントへのソースデータの増分ロードを実行するAzureDataFactoryパイプラインがあります。
ロードされるデータは、ソーステーブルのLastUpdatedDateという名前の列によって識別されます。
パイプラインを4時間ごとに実行することを計画しています。
パイプラインの実行が次の要件を満たしていることを確認する必要があります。
同時実行またはスロットル制限が原因でパイプラインの実行が失敗した場合、実行を自動的に再試行します。
テーブル内の既存のデータの埋め戻しをサポートします。
どのタイプのトリガーを使用する必要がありますか？
- A. オンデマンド
- B. スケジュール
- C. イベント
- D. タンブリングウィンドウ
正解：D
解説：
In case of pipeline failures, tumbling window trigger can retry the execution of the referenced pipeline automatically, using the same input parameters, without the user intervention. This can be specified using the property "retryPolicy" in the trigger definition.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/how-to-create-tumbling-window-trigger
質問 # 83
Azure SynapseAnalytics専用のSQLプールを設計しています。
次の表に示すように、グループはプール内の機密データにアクセスできます。
機密データのポリシーがあります
NS。次の表に示すように、ポリシーは地域によって異なります。
各地域の患者の表があります。テーブルには、次の潜在的に機密性の高い列が含まれています。
コンプライアンスを維持するために動的データマスキングを設計しています。
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
Text Description automatically generated
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/dynamic-data-masking-overview
Topic 2, Contoso Case StudyTransactional Date
Contoso has three years of customer, transactional, operation, sourcing, and supplier data comprised of 10 billion records stored across multiple on-premises Microsoft SQL Server servers. The SQL server instances contain data from various operational systems. The data is loaded into the instances by using SQL server integration Services (SSIS) packages.
You estimate that combining all product sales transactions into a company-wide sales transactions dataset will result in a single table that contains 5 billion rows, with one row per transaction.
Most queries targeting the sales transactions data will be used to identify which products were sold in retail stores and which products were sold online during different time period. Sales transaction data that is older than three years will be removed monthly.
You plan to create a retail store table that will contain the address of each retail store. The table will be approximately 2 MB. Queries for retail store sales will include the retail store addresses.
You plan to create a promotional table that will contain a promotion ID. The promotion ID will be associated to a specific product. The product will be identified by a product ID. The table will be approximately 5 GB.
Streaming Twitter Data
The ecommerce department at Contoso develops and Azure logic app that captures trending Twitter feeds referencing the company's products and pushes the products to Azure Event Hubs.
Planned Changes
Contoso plans to implement the following changes:
* Load the sales transaction dataset to Azure Synapse Analytics.
* Integrate on-premises data stores with Azure Synapse Analytics by using SSIS packages.
* Use Azure Synapse Analytics to analyze Twitter feeds to assess customer sentiments about products.
Sales Transaction Dataset Requirements
Contoso identifies the following requirements for the sales transaction dataset:
* Partition data that contains sales transaction records. Partitions must be designed to provide efficient loads by month. Boundary values must belong: to the partition on the right.
* Ensure that queries joining and filtering sales transaction records based on product ID complete as quickly as possible.
* Implement a surrogate key to account for changes to the retail store addresses.
* Ensure that data storage costs and performance are predictable.
* Minimize how long it takes to remove old records.
Customer Sentiment Analytics Requirement
Contoso identifies the following requirements for customer sentiment analytics:
* Allow Contoso users to use PolyBase in an A/ure Synapse Analytics dedicated SQL pool to query the content of the data records that host the Twitter feeds. Data must be protected by using row-level security (RLS). The users must be authenticated by using their own A/ureAD credentials.
* Maximize the throughput of ingesting Twitter feeds from Event Hubs to Azure Storage without purchasing additional throughput or capacity units.
* Store Twitter feeds in Azure Storage by using Event Hubs Capture. The feeds will be converted into Parquet files.
* Ensure that the data store supports Azure AD-based access control down to the object level.
* Minimize administrative effort to maintain the Twitter feed data records.
* Purge Twitter feed data records;itftaitJ are older than two years.
Data Integration Requirements
Contoso identifies the following requirements for data integration:
Use an Azure service that leverages the existing SSIS packages to ingest on-premises data into datasets stored in a dedicated SQL pool of Azure Synaps Analytics and transform the data.
Identify a process to ensure that changes to the ingestion and transformation activities can be version controlled and developed independently by multiple data engineers.
質問 # 84
Pool1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールがあります。Pool1 には、Tablet という名前のファクト テーブルが含まれています。Table1 には売上データが含まれています。Table1 には毎月 6,500 万行のデータが追加されます。
毎月末に、36 か月より古いデータを削除する必要があります。ソリューションでは、データの削除にかかる時間を最小限に抑える必要があります。
Table1 をどのように分割し、古いデータをどのように削除する必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 85
Azureデータファクトリがあります。
最後の180フレイからのパイプライン障害を調べる必要があります。
何を使うべきですか？
- A. パイプラインはAzure DataFactoryのユーザーエクスペリエンスで実行されます
- B. データファクトリリソースのアクティビティトグブレード
- C. データファクトリリソースのリソースヘルスブレード
- D. Azure DataFactoryアクティビティはAzureMonitorで実行されます
正解：D
解説：
Data Factory stores pipeline-run data for only 45 days. Use Azure Monitor if you want to keep that data for a longer time.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor
質問 # 86
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