Hvordan forberede seg til DP-900-eksamenen: Grunnleggende forståelse og studieplan

Når du forbereder deg til DP-900-eksamenen, er det viktig å ha en klar forståelse av eksamensstruktur og de ulike domenene som dekkes. Denne sertifiseringen, som fokuserer på Azure Data Fundamentals, er et utmerket utgangspunkt for alle som ønsker å bygge en solid grunnlag innen datalagring og behandling på Microsoft Azure-plattformen. Formålet med eksamenen er å teste din forståelse av grunnleggende datakonsepter og hvordan disse kan anvendes i skyen.

DP-900-eksamenen er delt inn i flere hoveddeler, og hver del vurderer spesifikke ferdigheter og kunnskaper som er nødvendige for å kunne jobbe effektivt med data i Azure. Her følger en oversikt over de viktigste områdene du bør fokusere på:

1. Forståelse av kjerne datakonsepter (25–30%)
   

   Dette emnet dekker de fundamentale begrepene knyttet til data, inkludert hva data er, hvordan de struktureres, lagres og brukes. Du bør ha en god forståelse av hva som skiller strukturerte, semi-strukturerte og ustrukturerte data, samt hvordan disse dataene lagres og behandles på Azure. Begreper som relasjonsdatabaser, NoSQL-databaser, og data lakes er essensielle å forstå for denne delen av eksamenen.

2. Arbeide med relasjonsdata på Azure (20–25%)
   Relasjonsdatabaser er et sentralt tema for DP-900. Du vil lære hvordan du kan bruke Azure SQL Database og relaterte verktøy for å lagre og administrere relasjonsdata. Det er viktig å forstå hvordan SQL brukes for å utføre operasjoner som spørringer og dataanalyse, samt hvordan man kan tilpasse sikkerheten i disse databasene.

3. Utforske ikke-relasjonsdata på Azure (15–20%)
   

   Denne delen av eksamenen fokuserer på hvordan du arbeider med ikke-relasjonsdatabaser på Azure, for eksempel Azure Cosmos DB. Her må du forstå hvordan du lagrer, henter og bearbeider data i formater som JSON, XML og andre dokumentformater. Det er også viktig å ha kjennskap til de ulike datamodellene som brukes i NoSQL-databaser.

4. Analyserarbeid på Azure (25–30%)
   En betydelig del av eksamenen handler om hvordan dataanalyse utføres på Azure. Dette inkluderer bruken av verktøy som Azure Synapse Analytics og Power BI. Her må du forstå hvordan du kan utføre dataanalyse og visualisering i Azure, samt hvordan du kan bygge enkle datamodeller for forretningsanalyse.

Eksamensformatet er også viktig å kjenne til. Spørsmålene på DP-900-eksamenen varierer mellom multiple choice og scenario-baserte spørsmål. Du vil bli testet på både din praktiske kunnskap om Azure og din evne til å bruke de riktige verktøyene i ulike scenarier.

En viktig del av forberedelsen er å bruke Microsoft Learn, som tilbyr et gratis, interaktivt læringsmiljø for DP-900-sertifiseringen. Dette gir praktisk erfaring og hjelper deg med å forstå hvordan teorien anvendes i praksis. Kombiner dette med dokumentasjon fra Microsoft og praktiske laboratorier for å få en best mulig forberedelse.

Utover de tekniske ferdighetene, er det viktig å forstå hvordan disse ferdighetene brukes i en virkelig arbeidsmiljø. Azure Data Fundamentals er ikke bare en teoretisk øvelse; det er en ferdighet som brukes aktivt i bedrifter og organisasjoner som håndterer store mengder data. Når du forbereder deg til eksamenen, bør du fokusere på hvordan du kan bruke de ulike dataverktøyene og -tjenestene for å løse praktiske problemer som datalagring, analyse og sikkerhet.

Endtext

Hvordan forberede seg på tekniske eksamener og unngå vanlige fallgruver

Forberedelse til tekniske eksamener krever mer enn bare å studere pensum. Det handler om å forstå hvordan man anvender kunnskapen på praktiske scenarier, og hvordan man systematisk kan nærme seg oppgavene for å sikre nøyaktige svar. Å matche tjenester med scenarier, og deretter ordne trinnene i en logisk rekkefølge, er essensielt. Dette krever ikke bare teoretisk kunnskap, men også evnen til å bruke denne kunnskapen i kontekst. Før du sender inn svarene, bør du alltid dobbeltsjekke plasseringen av elementene – feilplasserte valg kan føre til feilaktige svar, noe som kan påvirke resultatet betydelig.

En vanlig feil er å hoppe rett til spørsmålene uten å lese scenarioet grundig. Å forstå forretningsbehovene eller den tekniske konteksten er nøkkelen for å kunne velge den beste løsningen. Dette gjelder spesielt i situasjoner hvor flere alternativer virker teknisk mulige, men der bare én løsning er den beste for det spesifikke tilfellet. Når man går gjennom scenarioet, er det viktig å ikke ta med seg eksterne antagelser – informasjonen som er gitt, er det eneste du kan basere deg på.

En annen viktig fellende er å overtenke enkle spørsmål. Hvis et spørsmål virker rett frem, er det ofte slik det er, og en altfor kompleks tilnærming kan føre til feil. Videre bør man alltid være oppmerksom på instruksjonene. For eksempel kan det være spesifikasjoner om at kun ett svar skal velges, og å ignorere dette kan føre til unødvendige feil. Det er også viktig å sette av tid til å gå tilbake til spørsmål du har markert som usikre eller som du er usikker på. Å gjennomgå disse på slutten kan være det som gjør forskjellen mellom bestått og ikke-bestått.

Det er avgjørende å være systematisk i forberedelsen til eksamen. Før du setter deg ned for eksamen, bør du ha fullført alle Microsoft Learn-modulene, ha praktisk erfaring med Azure sine gratis tjenester, og ha gjennomført minst to full-lengdes praksiseksamener. Sørg for at det tekniske oppsettet ditt er klart (spesielt hvis eksamen er online), at gyldig ID er tilgjengelig, og at avtalen din er bekreftet og påminnelser er satt. Under selve eksamenen er det viktig å holde seg rolig, fokusert og selvsikker.

Etter at eksamen er levert, får du umiddelbart resultatet ditt. Hvis du består, vil sertifikatet være tilgjengelig på Microsoft Learn-profilen din. Hvis du ikke består, vil du få en resultatrapport som kan brukes til å analysere hvilke områder som trenger forbedring, og du kan prøve igjen etter 24 timer i henhold til retake-policyen.

Når du skal besvare tekniske spørsmål, kan det være nyttig å øve på forskjellige datatyper og formater, som strukturert, semi-strukturert og ustrukturert data. Strukturert data, som SQL-tabeller, er lett å søke gjennom og organisere, og derfor er det viktig å forstå hvordan man jobber med denne typen data i praksis. På den andre siden er JSON-formatet best for semi-strukturert data, da det gir fleksibilitet med skjemaer og gjør det enkelt å lagre og hente data med ulike attributter. Ustrukturert data, som bilder eller lydopptak, er mer komplekst å jobbe med og krever spesialiserte teknikker og lagring.

Databasevalg kan også være avgjørende. Relasjonsdatabaser er ideelle for systemer som krever strenge dataforhold og støtte for ACID-transaksjoner, som for eksempel økonomiske systemer, mens dokumentdatabaser som MongoDB er bedre egnet for lagring av data med dynamiske og varierende strukturer, som produktkataloger.

For analytiske arbeidsbelastninger kreves det ofte stor skalerbarhet og evnen til å aggregere data raskt. Parquet er et godt valg for slike scenarioer, ettersom det er optimalisert for store datamengder og hurtig spørring. Derimot er transaksjonsbelastninger mer fokuserte på rask behandling og god integritet for hver enkelt transaksjon.

Hva er forskjellen på analytiske og transaksjonelle arbeidsbelastninger?

Analytiske og transaksjonelle arbeidsbelastninger representerer to fundamentalt forskjellige tilnærminger til databehandling, og forståelsen av deres forskjeller er avgjørende for å kunne designe effektive dataplattformer og arkitekturer.

Analytiske arbeidsbelastninger er optimalisert for å håndtere store mengder data som skal leses og analyseres. De er vanligvis kjennetegnet av komplekse spørringer som utforsker store datasett og gir innsikt gjennom statistikk, visualiseringer eller dypere analyser. Disse systemene er bygget for å håndtere tunge leseoperasjoner, og de er derfor designet for å støtte lange, ressurskrevende spørringer som henter ut informasjon for videre analyse. Det er vanlig at analytiske systemer jobber med datavarehus, som lagrer og henter data i store volum, og som er spesielt laget for å støtte slike arbeidsbelastninger.

I kontrast er transaksjonelle arbeidsbelastninger optimalisert for hyppige skriveoperasjoner. De involverer ofte flere samtidige brukere som utfører transaksjoner på data, for eksempel å oppdatere eller sette inn nye poster i databaser. Transaksjonelle systemer er designet for å være raske, sikre og sikre at hver transaksjon blir gjennomført pålitelig og i riktig rekkefølge, ofte ved hjelp av mekanismer som ACID-egenskaper (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Transaksjonelle systemer brukes i applikasjoner som krever umiddelbar oppdatering og integritet, for eksempel i banktjenester eller e-handel.

Når vi ser på designet av systemer for forskjellige typer arbeidsbelastninger, kan det også være viktig å vurdere hvilken type datalagring som best støtter arbeidsbelastningen. For analytiske arbeidsbelastninger vil lagring som er optimalisert for store leseoperasjoner, som for eksempel Parquet-filer lagret i Azure Data Lake, være ideell. På den annen side vil transaksjonelle systemer ofte dra nytte av relasjonsdatabaser som er tunet for rask datainnsending og oppdatering, som f.eks. Azure SQL Database.

Når vi vurderer hvordan arbeidsbelastningene kan støttes på forskjellige plattformer, er det viktig å forstå at analytiske systemer, som nevnt, er laget for store datasett og lagring som støtter store skala-leseoperasjoner. Dette innebærer at dataene blir strukturert på en måte som gjør det lett å hente ut verdifull informasjon fra dem, som kan brukes til beslutningstaking og prediktiv analyse. Transaksjonelle systemer, derimot, er mer fokuserte på hastigheten på skriveoperasjoner og skalering av samtidige transaksjoner, noe som krever et helt annet sett av teknologier og arkitekturer.

I rollen som en Data Engineer, er det derfor essensielt å ha ferdigheter i å bygge og vedlikeholde transformasjonsrørledninger for data som kan håndtere både analytiske og transaksjonelle arbeidsbelastninger. De er ansvarlige for å bygge løsninger som kan støtte begge disse arbeidsbelastningene, samtidig som de opprettholder effektivitet, pålitelighet og skalerbarhet i systemene.

En dataanalytiker, derimot, vil ha som hovedoppgave å hente ut innsikt fra dataene gjennom visualiseringer og rapporter, ofte ved hjelp av verktøy som Power BI. Deres hovedfokus vil være på å analysere dataene som dataingeniørene har forberedt, og bruke dem til å lage handlingsbare innsikter for forretningsbeslutningene. Dataanalytikere jobber derfor med å forstå og presentere data på en måte som er lett tilgjengelig for beslutningstakere i organisasjonen.

Det er også viktig å merke seg at ansvaret for databaseadministrasjon vanligvis hviler på Database Administrator (DBA), som sikrer at systemene er tilgjengelige, yter godt, og er beskyttet mot potensielle trusler. De administrerer oppgaver som sikkerhetskopiering, vedlikehold og tuning, og er ansvarlige for å sikre at databasene kjører effektivt til enhver tid. I noen tilfeller, for å støtte transaksjonelle arbeidsbelastninger, kan det være nødvendig å implementere spesifikke sikkerhetstiltak, som for eksempel en strukturert tilgangskontroll og regelmessige sikkerhetskopier for å beskytte sensitive data.

Endtext