Quiz: Microsoft DP-700: Data Engineering on Fabric

1. Która warstwa w architekturze Medallion reprezentuje dane w surowej, nieprzetworzonej formie?

Warstwa Gold

Warstwa Silver

Warstwa Bronze

Warstwa Platinum

2. Które z poniższych korzyści wynikają z zastosowania V-Order w optymalizacji Lakehouse?

Zmniejszenie kosztów przechowywania danych

Poprawa wydajności zapytań

Uproszczenie transformacji danych

Automatyczne generowanie raportów

Wsparcie dla analizy predykcyjnej

Eliminacja duplikatów danych

3. Jaką rolę pełni Eventhouse w kontekście Real-Time Intelligence?

Przechowywanie danych historycznych

Przetwarzanie danych wsadowych

Gromadzenie i przetwarzanie strumieni danych w czasie rzeczywistym

Modelowanie danych relacyjnych

4. Które z poniższych działań można zautomatyzować w ramach CI/CD dla Data Engineering na Fabric?

Testowanie jakości danych

Wdrażanie potoków danych

Monitorowanie wydajności potoków danych

Automatyczne skalowanie zasobów obliczeniowych

Generowanie dokumentacji technicznej

Tworzenie wizualizacji danych

Backup i Restore danych

5. Jakie korzyści przynosi integracja z Git w kontekście zarządzania wersjami w Data Engineering?

Uproszczenie wizualizacji danych

Wsparcie dla pracy zespołowej i kontroli zmian w kodzie

Automatyczne generowanie raportów

Zwiększenie bezpieczeństwa danych

6. Jak oceniasz swoje obecne zrozumienie koncepcji Architektury Medallion? Pytanie niepunktowane

Bardzo słabe Bardzo dobre

1 2 3 4 5

7. Która z poniższych metod jest najbardziej efektywna w optymalizacji zapytań w Lakehouse, gdy filtrujemy dane po wielu kolumnach?

V-Order

Z-Order

Partycjonowanie po jednej kolumnie

Indeksowanie kolumnowe

8. Jakie komponenty są kluczowe dla efektywnego działania Eventhouse w Real-Time Intelligence?

Silnik przetwarzania strumieniowego

Baza danych NoSQL

Kolejka komunikatów

Magazyn danych relacyjnych

Narzędzie do wizualizacji danych

System monitoringu alarmów

9. Jakie działania należy podjąć, aby zapewnić spójność danych pomiędzy środowiskami Development, Staging i Production w ramach CI/CD?

Używanie parametrów konfiguracyjnych

Automatyczne testy integracyjne

Manualne kopiowanie danych

Używanie narzędzi do orkiestracji wdrożeń

Regularne audyty danych

10. Które z poniższych narzędzi wspierają integrację z Git w kontekście Data Engineering na Fabric?

Azure DevOps

GitHub

GitLab

Jenkins

TeamCity

Jira

11. Która warstwa w architekturze Medallion reprezentuje dane oczyszczone i wzbogacone, gotowe do analizy i raportowania?

Warstwa Bronze

Warstwa Silver

Warstwa Gold

Warstwa Platinum

12. Jakie są główne ograniczenia stosowania V-Order?

Wymaga dużych zasobów obliczeniowych do optymalizacji

Nie obsługuje wszystkich typów danych

Może negatywnie wpływać na wydajność zapisu danych

Komplikuje proces transformacji danych

Zwiększa koszty przechowywania danych

13. Jakie są kluczowe różnice między Eventhouse a tradycyjnym Data Warehouse?

Eventhouse przetwarza dane w czasie rzeczywistym, a Data Warehouse dane historyczne

Eventhouse jest zoptymalizowany pod kątem danych strumieniowych, a Data Warehouse pod kątem danych wsadowych

Eventhouse wykorzystuje schemat on-read, a Data Warehouse schemat on-write

Eventhouse jest bardziej skalowalny niż Data Warehouse

Eventhouse jest łatwiejszy w utrzymaniu niż Data Warehouse

14. Jakie strategie testowania są najważniejsze w kontekście CI/CD dla Data Engineering?

Testy jednostkowe

Testy integracyjne

Testy akceptacyjne

Testy wydajnościowe

Testy bezpieczeństwa

Testy regresji

15. Jakie uprawnienia są niezbędne, aby efektywnie zarządzać wersjami kodu w Git w kontekście Data Engineering?

Tylko uprawnienia do odczytu

Uprawnienia do odczytu i zapisu w gałęzi głównej

Uprawnienia do tworzenia gałęzi, commitowania zmian i tworzenia pull requests

Uprawnienia administratora repozytorium