PL-300, DP-600 ou DP-700 : quelle certification choisir ?

Aucun des trois n’exige une autre certification avant l’examen. PL-300 n’est donc pas un prérequis pour passer DP-600.

DP-900 sert à découvrir les notions de données sur Azure, avec une place importante pour Azure SQL et Cosmos DB. Ce n’est pas un passage obligé pour un développeur Power BI qui prépare PL-300. DP-900 dure 45 minutes, existe en français et n’expire pas.

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• Préparation des données (25–30 %). Sources, qualité, transformations Power Query et chargement.
• Modélisation (25–30 %). Relations, tables de dates, calculs DAX et performances du modèle.
• Visualisation et analyse (25–30 %). Visuels, interactions, navigation, analyse des tendances et usages de Copilot.
• Gestion et sécurité (15–20 %). Espaces de travail, publication, partage, actualisation et sécurité par ligne.

Pour un analyste qui construit les rapports à partir d’un modèle fourni, PL-300 permet de travailler aussi la préparation des données et la modélisation. Ces domaines pèsent ensemble 50 à 60 % de l’examen. La gestion et la sécurité représentent 15 à 20 %. La préparation couvre ainsi les étapes qui précèdent et suivent la création des pages de rapport.

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• Maintenir la solution analytique et sécuriser ses ressources.
• Préparer et enrichir les données pour l’analyse.
• Mettre en œuvre et gérer les modèles sémantiques.

DP-600 correspond à une évolution vers les données et modèles réutilisés par plusieurs rapports. La préparation porte sur les lakehouses, les warehouses et les modèles sémantiques de Fabric. Elle prolonge les acquis DAX et ajoute le travail des données avec SQL et KQL.

Au 4 novembre 2026, la page de l’examen présente ces trois domaines, alors que le guide d’étude affiche encore l’ancien découpage en quatre. Microsoft ne publie pas encore la pondération ni le détail des trois nouveaux domaines.

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• Mise en place et gestion (30–35 %). Paramètres des espaces Fabric, sécurité, gouvernance, versions, déploiements et orchestration.
• Ingestion et transformation (30–35 %). Chargements complets ou incrémentaux, traitements par lots et en continu, qualité des données.
• Surveillance et optimisation (30–35 %). Suivi des exécutions, alertes, résolution des erreurs et performances du stockage, des requêtes et des traitements.

Un pipeline doit charger les bonnes données, mais aussi être surveillé et corrigé en cas d’échec ou de lenteur. DP-700 couvre ce suivi. La surveillance et l’optimisation pèsent 30 à 35 %, autant que l’ingestion et la transformation. Le run fait donc pleinement partie de la préparation, en plus de SQL, PySpark et KQL.

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Pour approfondir les données destinées à l’analyse et la maintenance des modèles sémantiques, DP-600 est le parcours le plus proche. Pour prendre en charge l’arrivée des données, la planification des flux et leurs incidents, DP-700 est plus adapté. Les sujets communs facilitent le passage d’un périmètre à l’autre, mais chaque examen demande une préparation spécifique.

PL-300 puis DP-600 est une progression cohérente pour un analyste Power BI qui prend ensuite en charge les modèles et les données dans Fabric. Un Data Engineer peut viser DP-700 directement. Passer les trois a surtout du sens pour un rôle qui couvre ces trois périmètres, pas comme parcours obligatoire.

Attention aux anciens parcours Azure. DP-203 est retirée depuis le 31 mars 2025. Elle couvrait Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics et Azure Databricks. Microsoft propose désormais DP-700 pour Fabric et DP-750 pour Azure Databricks. Ce sont des périmètres distincts, pas un simple changement de numéro.