Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600 Korean Version) - DP-600 Korean Exam Practice Test
Model1이라는 이름의 시맨틱 모델을 포함하는 Fabric 테넌트가 있습니다.
Modell에는 TemperatureUnit이라는 테이블이 있습니다. TemperatureUnit 테이블에는 Unit이라는 열이 있습니다. Unit 열에는 섭씨와 화씨에 대한 수동으로 추가된 옵션이 포함되어 있습니다.
모델1에는 다음과 같은 측정값이 포함되어 있습니다.
사용자가 미터법(섭씨)과 영국식(화씨) 단위 간에 표시 값을 전환할 수 있도록 [TemperatureDisplay] 측정값에 동적 형식 문자열을 추가해야 합니다.
DAX 표현식을 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Modell에는 TemperatureUnit이라는 테이블이 있습니다. TemperatureUnit 테이블에는 Unit이라는 열이 있습니다. Unit 열에는 섭씨와 화씨에 대한 수동으로 추가된 옵션이 포함되어 있습니다.
모델1에는 다음과 같은 측정값이 포함되어 있습니다.
사용자가 미터법(섭씨)과 영국식(화씨) 단위 간에 표시 값을 전환할 수 있도록 [TemperatureDisplay] 측정값에 동적 형식 문자열을 추가해야 합니다.
DAX 표현식을 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
가격 그룹 분류 문제를 해결해야 합니다.
T-SQL 문을 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
T-SQL 문을 어떻게 완성해야 합니까? 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
You should use CREATE VIEW to make the pricing group logic available for T-SQL queries.
The CASE statement should be used to determine the pricing group based on the list price.
The T-SQL statement should create a view that classifies products into pricing groups based on the list price.
The CASE statement is the correct conditional logic to assign each product to the appropriate pricing group.
This view will standardize the pricing group logic across different databases and semantic models.
귀하는 Fabric 테넌트를 보유하고 있습니다.
Fabric Data Factory 파이프라인을 생성하고 있습니다.
현재 월의 활성 고객 수와 고객별 평균 매출액을 반환하는 저장 프로시저가 있습니다.
데이터 웨어하우스에 저장된 프로시저를 실행하는 액티비티를 추가해야 합니다. 반환된 값은 파이프라인의 하위 액티비티에서 사용할 수 있어야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Fabric Data Factory 파이프라인을 생성하고 있습니다.
현재 월의 활성 고객 수와 고객별 평균 매출액을 반환하는 저장 프로시저가 있습니다.
데이터 웨어하우스에 저장된 프로시저를 실행하는 액티비티를 추가해야 합니다. 반환된 값은 파이프라인의 하위 액티비티에서 사용할 수 있어야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Correct Answer: D
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"Employee"와 "Retired Roles"라는 이름의 Microsoft Power BL 쿼리가 두 개 있습니다.
직원 쿼리와 퇴직자 역할 쿼리를 병합해야 합니다. 병합 후에는 직원 쿼리에서 퇴직자 역할 쿼리와 일치하는 행이 제거되어야 합니다.
Power Query 편집기에서 어떤 열과 조인 종류를 사용해야 할까요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
직원 쿼리와 퇴직자 역할 쿼리를 병합해야 합니다. 병합 후에는 직원 쿼리에서 퇴직자 역할 쿼리와 일치하는 행이 제거되어야 합니다.
Power Query 편집기에서 어떤 열과 조인 종류를 사용해야 할까요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Microsoft Power BL 시맨틱 모델에 측정값이 포함되어 있습니다. 이 측정값은 여러 계산 함수와 필터 함수를 사용합니다.
당신은 해당 조치들의 성과를 평가하고 있습니다.
필터 함수를 keepfilters 함수로 바꾸면 실행 시간이 단축되는 사용 사례는 무엇입니까?
당신은 해당 조치들의 성과를 평가하고 있습니다.
필터 함수를 keepfilters 함수로 바꾸면 실행 시간이 단축되는 사용 사례는 무엇입니까?
Correct Answer: B
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Workspace라는 이름의 워크스페이스가 포함된 Fabric 테넌트가 있습니다! Workspace1은 Pro 라이선스 모드를 사용하며 Model1이라는 이름의 시맨틱 모델을 포함합니다.
Azure DevOps 조직을 보유하고 있습니다.
Workspace1에 대해 버전 관리를 활성화해야 합니다. 솔루션은 모델 1이 저장소에 추가되도록 해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
Azure DevOps 조직을 보유하고 있습니다.
Workspace1에 대해 버전 관리를 활성화해야 합니다. 솔루션은 모델 1이 저장소에 추가되도록 해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 할까요? 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
Correct Answer:
Explanation:
We need to enable version control for a Fabric workspace (Workspace1) and ensure that Model1 (a semantic model) is added to an Azure DevOps repository.
Key facts:
Workspace1 is in Pro mode. To enable Git integration, the workspace must be assigned to a Fabric capacity.
Git integration steps in Fabric:
Assign the workspace to a Fabric capacity.
Connect the workspace to a Git provider (e.g., Azure DevOps or GitHub).
Sync the workspace with the repository (to push artifacts like semantic models).
Branch policies and deployment pipelines are not needed for simply enabling version control.
Correct Sequence:
Assign Workspace1 to a Fabric capacity.
Connect Workspace1 to a Git provider.
Sync Workspace1 with the repository.
Final Answer:
Step 1 # Assign Workspace1 to a Fabric capacity
Step 2 # Connect Workspace1 to a Git provider
Step 3 # Sync Workspace1 with the repository
References:
Microsoft Fabric Git integration
Enable Git in Fabric workspace
This ensures Model1 will be version-controlled in the linked DevOps repository.
Warehousel이라는 이름의 Fabric 창고가 있고, 그 안에 Table이라는 이름의 테이블이 있습니다! Tablel에는 고객 데이터가 들어 있습니다.
Tablel에 행 수준 보안(RLS)을 구현해야 합니다. 솔루션은 사용자가 자신의 데이터만 볼 수 있도록 보장해야 합니다.
어떤 두 개의 객체를 생성해야 할까요? 각 정답은 풀이의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Tablel에 행 수준 보안(RLS)을 구현해야 합니다. 솔루션은 사용자가 자신의 데이터만 볼 수 있도록 보장해야 합니다.
어떤 두 개의 객체를 생성해야 할까요? 각 정답은 풀이의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer: C,D
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AnalyticsPOC 워크스페이스에서 데이터 저장소에 대한 권한을 할당해야 합니다. 솔루션은 보안 요구 사항을 충족해야 합니다.
데이터 저장소를 공유할 때 어떤 추가 권한을 부여해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
데이터 저장소를 공유할 때 어떤 추가 권한을 부여해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Comprehensive Detailed Explanation
When assigning permissions to roles in a Fabric workspace for analytics workloads, you must align permissions with the responsibilities and tools typically used by each persona:
1. Data Engineers
Their primary tasks include building and transforming data pipelines, as well as making datasets usable by others.
The appropriate permission is Build Reports on the default dataset, because this allows them to create and manage reports using the curated semantic model while preparing data for analysts and scientists.
2. Data Analysts
Analysts work heavily with Apache Spark for exploratory analysis, cleansing, and shaping data.
The correct permission is Read All Apache Spark, as this grants them the ability to query and analyze Spark- based data directly without elevated permissions that are unnecessary for their role.
3. Data Scientists
Data scientists often use SQL analytics endpoints to run queries, train models, and integrate data into machine learning workflows.
The correct permission is Read All SQL analytics endpoint data, since it enables direct programmatic access to the SQL endpoint, which is needed for advanced modeling and experimentation.
Summary of Selections:
DataEngineers # Build Reports on the default dataset
DataAnalysts # Read All Apache Spark
DataScientists # Read All SQL analytics endpoint data
References (Microsoft Fabric - DP-600 exam scope):
Workspace roles and permissions in Microsoft Fabric
SQL analytics endpoint in Fabric
Apache Spark in Microsoft Fabric
귀사에서는 재무 및 영업 부서에서 월별 보고에 사용하는 Microsoft Power BL 시맨틱 모델을 보유하고 있습니다. 이 시맨틱 모델에는 '판매 금액(sales Amount)'과 '주문 수(Orders)'라는 두 개의 명시적 측정값과 동적 시각화 제목에 사용할 텍스트를 반환하는 'KPI 제목(KPI Title)'이라는 측정값이 포함되어 있습니다.
'시간 계산'이라는 열을 포함하는 '시간 인텔리전스'라는 계산 그룹을 구현해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* SELECTEDMEASURE()를 사용하여 명시적 측정값 모두에 시간 지능 패턴을 적용합니다.
* 전년 대비 백분율 계산 항목만 백분율로 표시하십시오.
'무엇을 설정해야 합니까?'라는 질문에 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
'시간 계산'이라는 열을 포함하는 '시간 인텔리전스'라는 계산 그룹을 구현해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* SELECTEDMEASURE()를 사용하여 명시적 측정값 모두에 시간 지능 패턴을 적용합니다.
* 전년 대비 백분율 계산 항목만 백분율로 표시하십시오.
'무엇을 설정해야 합니까?'라는 질문에 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Fabric 노트북에서 데이터를 분석하고 있습니다.
Spark DataFrame이 df라는 변수에 할당되어 있습니다.
노트북에서 차트 보기를 사용하여 데이터를 수동으로 탐색해야 합니다.
차트 보기에서 데이터를 사용할 수 있도록 하려면 어떤 함수를 실행해야 합니까?
Spark DataFrame이 df라는 변수에 할당되어 있습니다.
노트북에서 차트 보기를 사용하여 데이터를 수동으로 탐색해야 합니다.
차트 보기에서 데이터를 사용할 수 있도록 하려면 어떤 함수를 실행해야 합니까?
Correct Answer: D
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Fabric 테넌트에 Lakehouse1이라는 이름의 레이크하우스가 있습니다. Lakehouse1에는 CSV 파일이 들어 있는 Subfolder1이라는 하위 폴더가 있습니다. 이 CSV 파일을 V-순서 최적화가 활성화된 델타 형식으로 변환해야 합니다. 레이크하우스 탐색기에서 어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: D
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Model1이라는 Fabric 시맨틱 모델이 있고, 이 모델에는 Sales라는 테이블이 있습니다. Sales 테이블에는 백만 개의 데이터가 있으며, 가져오기 저장 모드를 사용합니다. Model1에는 Sales 테이블을 참조하는 50개의 DAX 수식과 Sales Quantity 및 Sales QuantityLY라는 두 개의 DAX 측정값, 그리고 15개의 다른 측정값이 포함되어 있습니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
다음 그림에 나와 있는 소스 데이터 모델이 있습니다.
테이블의 기본 키는 각 키에 관련된 열 옆에 열쇠 모양 기호로 표시됩니다.
날짜, 제품, 고객별 주문 품목 분석이 가능한 차원 데이터 모델을 만들어야 합니다.
해결책에 무엇을 포함해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
테이블의 기본 키는 각 키에 관련된 열 옆에 열쇠 모양 기호로 표시됩니다.
날짜, 제품, 고객별 주문 품목 분석이 가능한 차원 데이터 모델을 만들어야 합니다.
해결책에 무엇을 포함해야 할까요? 답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
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Correct Answer:
Explanation:
The relationship between OrderItem and Product must be based on: Both the CompanyID and the ProductID columns The Company entity must be: Denormalized into the Customer and Product entities In a dimensional model, the relationships are typically based on foreign key constraints between the fact table (OrderItem) and dimension tables (Product, Customer, Date). Since CompanyID is present in both the OrderItem and Product tables, it acts as a foreign key in the relationship. Similarly, ProductID is a foreign key that relates these two tables. To enable analysis by date, product, and customer, the Company entity would need to be denormalized into the Customer and Product entities to ensure that the relevant company information is available within those dimensions for querying and reporting purposes.
References =
Dimensional modeling
Star schema design