MicrosoftDP-700Microsoft FabricPrépare la certification Microsoft Fabric Data Engineer (DP-700)
Entraîne-toi avec 300+ questions originales en français, des examens blancs chronométrés et des explications détaillées sur lakehouse, data warehouse, pipelines, Spark, Direct Lake, monitoring et déploiement.
Essai gratuit · Questions corrigées · Examens blancs chronométrés · Préparation indépendante
Questions corrigées
Domaines couverts
Examen blanc chronométré
Questions et corrections
Détails de l’examen DP-700
Les tarifs et la disponibilité peuvent évoluer : vérifie toujours sur la page officielle avant l’inscription.
Code examen
DP-700
Éditeur
Microsoft
Niveau
Associate · Fabric Data Engineer
Format
40 à 60 questions (QCM, drag-drop, étude de cas)
Durée
120 minutes
Score requis
700 / 1000
Score scaled (formulation officielle Microsoft)
Langues
Anglais (autres langues progressivement ajoutées)
Validité
1 an · renouvellement gratuit en ligne
Prérequis
Aucun officiel · pratique Fabric / SQL / Spark recommandée
Tarif
165 USD
Tarif officiel Microsoft — environ 126 EUR en France
Source officielle : learn.microsoft.com — Microsoft Fabric Data Engineer Associate
Compétences mesurées par DP-700
Les 3 domaines officiels (chacun pondéré 30 à 35 %). Chaque domaine est couvert par des questions originales en français.
Implémenter et gérer une solution analytique
32%Configurer le workspace Fabric, gérer le cycle de vie (Git, deployment pipelines), sécuriser et orchestrer les processus.
- •Workspace settings : Spark, domain, OneLake, Dataflows Gen2
- •Lifecycle : version control · database projects · deployment pipelines
- •Sécurité : workspace / item / row / column / object / folder access
- •Dynamic data masking · sensitivity labels · endorsement · audit logs
- •Orchestration : pipelines vs notebooks vs Dataflow Gen2 · schedules · event triggers · paramètres
Ingérer et transformer les données
33%Concevoir des loading patterns full / incrémental / streaming, ingérer en batch et streaming, transformer avec PySpark, SQL et KQL.
- •Loading patterns : full, incrémental, dimensionnel, streaming
- •Batch : choix data store, OneLake shortcuts, mirroring, pipelines
- •Transformations : PySpark · Spark SQL · T-SQL · KQL · denormalization
- •Streaming : Eventstream · Spark Structured Streaming · KQL · windowing functions
- •Gestion des données : duplicates, missing, late-arriving
Surveiller et optimiser une solution analytique
35%Surveiller items Fabric, identifier et résoudre les erreurs, optimiser performances et coûts.
- •Monitoring : ingestion, transformation, semantic model refresh, alerts
- •Errors : pipelines, Dataflow Gen2, notebooks, Eventhouse, Eventstream, T-SQL, OneLake shortcuts
- •Optimisation Lakehouse : V-Order, OPTIMIZE, VACUUM, Z-Order
- •Optimisation Pipeline / Warehouse / Eventstream / Eventhouse
- •Optimisation Spark : Photon, AQE, broadcast, skew handling
Teste-toi avec une question DP-700
Format proche de l’examen : QCM scénarisés, distracteurs réalistes et explication détaillée.
Pourquoi préparer DP-700 avec DataCertification ?
Questions corrigées
Questions originales en français avec explication détaillée : bonne réponse, mauvaises réponses et pièges Fabric (Direct Lake, V-Order, capacity).
Examens blancs chronométrés
Reproduction des conditions Microsoft : 40 à 60 questions, 120 minutes, score sur 1000 et bilan par domaine.
Focus Fabric
Lakehouse, warehouse, Spark, Direct Lake, monitoring et deployment pipelines couverts en profondeur.
Entraînement pratique complémentaire
Renforce SQL, l’analytics engineering et Python pour ancrer les concepts en mission Fabric.
Complète ta préparation avec de la pratique
DP-700 valide les concepts Fabric, mais en mission tu écris du SQL, tu modélises et tu fais du Python sur les notebooks Spark.
Pratiquer l’analytics engineering
Modélisation Medallion, SCD, qualité, incrémental — exactement ce que tu construis sur le lakehouse Fabric.
Découvrir le Lab Analytics EngineeringRenforcer SQL
T-SQL, window functions, CTEs, MERGE — base du warehouse Fabric et des transformations Spark SQL.
S’entraîner en SQLProgresser en Python data
Pandas, NumPy, EDA, automation — utile pour les notebooks Spark / PySpark sur Fabric.
S’entraîner en PythonCe que tu dois maîtriser avant l’examen
Concepts qui apparaissent le plus dans DP-700 et qui causent le plus d’erreurs en mission Fabric.
- ✓Architecture Fabric : OneLake, Workspaces, domaines, Capacities
- ✓Workspace settings : Spark, OneLake, Dataflows Gen2
- ✓Lakehouse · Delta tables · OneLake shortcuts · mirroring
- ✓Warehouse Fabric · T-SQL · CETAS · database projects
- ✓Pipelines (Data Factory) · Dataflow Gen2 · choix entre les deux
- ✓Spark sur Fabric : PySpark · Spark SQL · notebooks · Spark Structured Streaming
- ✓Real-Time Intelligence : Eventstream · Eventhouse · KQL Database · windowing functions
- ✓Loading patterns : full vs incremental · dimensional model · streaming
- ✓Lifecycle : Git integration · deployment pipelines · environnements
- ✓Sécurité : workspace / item / row / column / object / folder access · dynamic data masking
- ✓Monitoring : ingestion, transformation, semantic model refresh, alerts
- ✓Optimisation : V-Order, OPTIMIZE, VACUUM, Z-Order, Photon, AQE
- ✓Résolution d’erreurs : pipelines, Dataflow Gen2, notebooks, Eventhouse, Eventstream
- ✓Endorsement · sensitivity labels · audit logs · Purview
- ✓Orchestration : schedules, event-based triggers, paramètres, dynamic expressions
Questions fréquentes sur DP-700
Qu’est-ce que la certification Microsoft Fabric Data Engineer Associate (DP-700) ?
Quels sujets sont couverts par l’examen ?
Combien de temps faut-il pour préparer l’examen ?
Les questions DataCertification sont-elles les vraies questions de l’examen ?
Quelle est la différence entre DP-700 et PL-300 ?
Quels entraînements pratiques sont recommandés ?
La DP-700 est-elle disponible en français ?
DataCertification est-il affilié à Microsoft ?
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