Microsoft DP-700 Korean : Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700 Korean Version)
- Exam Code: DP-700 Korean
- Exam Name: Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700 Korean Version)
- Updated: Sep 21, 2026 Q & A: 144 Questions and Answers
About Pass4guide Microsoft DP-700 Korean Sure Pass Exam
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Microsoft DP-700 Korean Exam Overview:
| Certification Vendor: | Microsoft |
|---|---|
| Exam Name: | Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric |
| Exam Number: | DP-700 |
| Exam Duration: | 100 minutes |
| Available Languages: | French, German, Simplified Chinese, Portuguese (Brazil), English, Japanese, Spanish |
| Exam Format: | Scenario-based, Case studies, Drag-and-drop, Multiple choice |
| Passing Score: | 700 / 1000 |
| Exam Price: | $165 USD |
| Real Exam Qty: | 50 - 60 |
| Certificate Validity Period: | 12 Months (Renewable annually) |
| Related Certifications: | Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate |
| Sample Questions: |  |
| Exam Way: | Online proctored or Test center |
| Pre Condition: | No specific prior certification required. |
| Official Syllabus URL: | https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/exams/dp-700/ |
Microsoft DP-700 Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Monitor and optimize an analytics solution | 30-35% | - Optimize performance of data storage and queries - Implement error handling in pipelines - Monitor Fabric items |
| Topic 2: Implement and manage an analytics solution | 30-35% | - Implement lifecycle management and source control for analytics assets - Configure and manage workspace settings and item access - Orchestrate processes with Data Factory pipelines - Implement security and governance |
| Topic 3: Ingest and transform data | 30-35% | - Design and implement loading patterns - Ingest data using Data Factory pipelines and Dataflows Gen2 - Ingest and transform data using eventstreams - Optimize and manage Delta tables - Transform data using Dataflows Gen2 and notebooks |
Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700 Korean Version) Questions, Answered Honestly
- Implement and manage an analytics solution (30-35%)
- Ingest and transform data (30-35%)
- Monitor and optimize an analytics solution (30-35%)
Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700 Korean Version) Sample Questions:
다음 표에 개발 그룹이 나와 있습니다.
다음 표에 나와 있는 프로젝트들을 가지고 있습니다.
각 개발 그룹의 기술 수준을 고려하여 사용할 Fabric 아이템을 추천해야 합니다. 솔루션은 프로젝트 요구 사항을 충족하면서 개발 노력을 최소화해야 합니다. 각 그룹에 어떤 것을 추천하시겠습니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
DB1이라는 이름의 Azure SQL 데이터베이스가 있습니다.
Fabric 워크스페이스에서 DB1의 레코드 변경 사항을 레이크하우스로 스트리밍하기 위해 EventStreamDBI라는 이벤트 스트림을 배포합니다.
이벤트가 EventStreamDBI로 전파되지 않는다는 것을 발견했습니다.
이벤트가 EventStreamDBI로 전파되도록 해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
- A. Azure Stream Analytics 작업을 생성합니다.
- B. DB1의 읽기 전용 복제본을 생성합니다.
- C. DB1에 대한 확장 이벤트를 활성화합니다.
- D. DB1에 대한 변경 데이터 캡처(CDC)를 활성화합니다.
Correct Answer: D 🗳️
Lakehousel이라는 이름의 호숫가 주택이 포함된 Fabric 작업 공간이 있습니다. Lakehousel에는 다음과 같은 열을 가진 Status_Target이라는 테이블이 있습니다.
* 열쇠
* 상태
* 최종 수정일
데이터 소스에는 Status_Target.Status와 동일한 열을 가진 Status.Source라는 테이블이 있습니다.
`Source`는 `Status_Target`을 채우는 데 사용됩니다. `Notebook!`이라는 이름의 노트북에서 `Status_Source`를 `sourceDF`라는 이름의 DataFrame에, `Status_Target`을 `targetDF`라는 이름의 DataFrame에 로드합니다. `Notebook!`을 사용하여 점진적 로딩 패턴을 구현해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 키 값이 동일한 모든 일치하는 레코드에 대해 Status_Target의 LastModified 값을 Status_Source의 LastModified 값으로 업데이트합니다.
* Status_Source에 존재하지만 Status_Target에 존재하지 않는 모든 레코드를 삽입합니다.
* Status_Target의 Status 값을 7일 이상 전에 마지막으로 수정되었고 Status.Source에 존재하지 않는 모든 레코드에 대해 비활성으로 설정합니다.
문장을 어떻게 완성해야 할까요? 답하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Fabric 워크스페이스에 Pipeline1부터 Pipeline10까지 이름이 지정된 10개의 데이터 파이프라인이 있습니다. 이 데이터 파이프라인은 Lakehouse1이라는 이름의 레이크하우스에 데이터를 로드, 변환 및 게시합니다.
각 데이터 파이프라인은 실행하는 데 30분이 소요됩니다. 데이터 파이프라인은 이름에 따라 순차적으로 실행되어야 합니다. 전체 프로세스는 8시간마다 시작되어야 합니다.
모든 데이터 파이프라인이 올바른 순서로 실행되도록 오케스트레이션을 구성해야 합니다. 솔루션은 스케줄링 횟수와 관리 노력을 최소화해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
- A. 각 데이터 파이프라인에 이벤트 기반 트리거를 추가하여 새 데이터 세트가 Lakehouse1에 기록될 때 데이터 파이프라인이 시작되도록 합니다.
- B. 8시간마다 실행되고 Invoke 파이프라인 활동을 사용하여 다른 데이터 파이프라인을 순차적으로 호출하는 마스터 데이터 파이프라인을 생성합니다.
- C. Pipeline1이 8시간마다 실행되도록 예약하고, 이전 데이터 파이프라인이 성공적으로 완료된 후에 다음 데이터 파이프라인이 시작되도록 트리거 종속성을 구성합니다.
- D. 각 데이터 파이프라인이 8시간마다 독립적으로 실행되도록 시간 기반 스케줄을 구성합니다.
Correct Answer: B 🗳️
Modell이라는 시맨틱 모델이 포함된 Fabric 워크스페이스가 있습니다. Model 1의 새로 고침 기록을 모니터링하고 차트로 시각화해야 합니다. 어떤 도구를 사용해야 할까요?
- A. 데이터 파이프라인
- B. Dataflow Gen2 데이터플로우
- C. 모델1 설정의 새로 고침 기록.
- D. 노트북
Correct Answer: D 🗳️
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