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Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate
Questões preparatórias para Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate
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Tópicos
Deploy and manage Git repositories in Fabric
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Create and update reusable assets
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Implement database projects
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Implement workspace and item-level security
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Implement row-level and column-level security
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Configure security and governance
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Implement Microsoft Purview integration
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Orchestrate processes using pipelines and notebooks
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Schedule and trigger data pipelines and Apache Airflow jobs
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Design and implement a loading pattern for a Lakehouse
0 questões
Design and implement a loading pattern for a Warehouse
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Implement orchestration patterns with notebooks and pipelines, including parameters and dynamic expressions
0 questões
Choose between Dataflow gen 2, a pipeline and a notebook
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Implement a slowly changing dimension
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Ingest data using Eventstream
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Design and implement a loading pattern for streaming data
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Ingest data using data pipelines
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Endorse items
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Transform data using Dataflows Gen2
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Transform data using Spark notebooks
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Transform data using T-SQL in the Warehouse
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Choose between Query acceleration for OneLake shortcuts and standard OneLake shortcuts in Real-Time Intelligence
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Transform data using KQL in Eventhouse
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Denormalize data for analytics
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Process data by using KQL
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Create windowing functions
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Handle duplicate data
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Handle missing data
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Handle late-arriving data
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Handle schema drift
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Monitor Fabric items
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Configure OneLake shortcuts
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Implement mirroring in Fabric
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Monitor Fabric items using the Monitoring hub
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Identify and resolve Eventstream errors
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Identify and resolve T-SQL errors
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Monitor Spark applications
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Identify and resolve errors
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Ingest and transform batch data
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Monitor data pipeline runs
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Configure alerts and notifications
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Use Capacity Metrics app to monitor consumption
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Identify and resolve pipeline and notebook errors
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Configure Spark workspace settings
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Optimize Lakehouse Delta table performance
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Configure OneLake workspace settings
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Implement item-level access controls
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Implement dynamic data masking
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Apply sensitivity labels to items
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Optimize Warehouse query performance
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Configure Apache Airflow workspace settings
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Implement version control and CI/CD for analytics items
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Design and implement schedules and event-based triggers
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Implement DevOps and lifecycle governance
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Create and manage OneLake shortcuts
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Implement mirroring
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Group and aggregate data
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Process data by using Eventstream
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Monitor data ingestion
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Identify and resolve pipeline errors
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Optimize a pipeline
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Choose an appropriate streaming engine
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Monitor semantic model refresh
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Implement workspace-level access controls
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Implement and use Microsoft Fabric audit logs
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Configure and implement OneLake security
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Create and configure deployment pipelines
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Design and implement full and incremental data loads
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Prepare data for loading into a dimensional model
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Choose an appropriate data store
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Transform data by using PySpark, SQL, and KQL
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Denormalize data
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Design and implement loading patterns
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Optimize a Lakehouse table
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Optimize query performance
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Optimize performance
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Identify and resolve notebook errors
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Identify and resolve Dataflow Gen2 errors
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Identify and resolve Eventhouse errors
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Identify and resolve OneLake shortcut errors
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Monitor data transformation
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Configure alerts
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Choose between Dataflows Gen2, notebooks, KQL, and T-SQL for data transformation
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Implement row-level, column-level, object-level, and folder/file-level access controls
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Configure version control
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Optimize Eventstream and Eventhouse
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Ingest data by using pipelines
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Optimize a data warehouse
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Handle duplicate, missing, and late-arriving data
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Choose between native tables and OneLake shortcuts in Real-Time Intelligence
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Configure domain workspace settings
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Process data by using Spark structured streaming
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Optimize Spark performance
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Conteúdo em português para preparação. Termos técnicos oficiais permanecem em inglês. As questões não são itens oficiais de exame.
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