DP-600 erfordert praktische Erfahrung in Datenmodellierung und Analytics-Bereitstellung, praktische Kenntnisse von SQL, DAX oder KQL sowie Sicherheit im Umgang mit Power BI oder einem gleichwertigen Analytics-Stack. Erfahrung vergleichbar mit PL-300 wird dringend empfohlen.
DP-600 erfordert praktische Erfahrung in Datenmodellierung, Datenextraktion und Analytics-Bereitstellung. Die Teilnehmenden sollten sicher mit Power BI oder einer gleichwertigen Analytics-Plattform arbeiten und über praktische Kenntnisse von SQL, DAX oder KQL verfügen.
Erfahrung vergleichbar mit PL-300 (Power BI Data Analyst) wird dringend empfohlen. Ohne diese Grundlage sind die Übungen zur Komponentenauswahl und die Labs zur Leistungsoptimierung nicht zu bewältigen; die Teilnehmenden verwenden zu viel Aufwand auf Grundlagen statt auf Entscheidungen zum unternehmensweiten Design.
Data Engineers, die bereits Aufnahme und Transformation verwalten, aber noch nicht mit semantischen Power-BI-Modellen oder Warehouse-Design gearbeitet haben, sollten die Power-BI-Grundlagen vor dem viertägigen Kurs auffrischen.
Kandidatinnen und Kandidaten, die DP-600 ohne PL-300-gleichwertige Erfahrung versuchen, bleiben regelmässig bei den Übungen zur Komponentenauswahl stecken; sie können nicht beurteilen, ob ein Dataflow Gen2, ein Spark-Notebook oder eine Data Pipeline die richtige Wahl ist, weil sie in einem beruflichen Kontext noch keine Daten modelliert oder Transformationslogik entworfen haben.
Was gut vorbereitete DP-600 Kandidatinnen und Kandidaten auszeichnet, ist aktive praktische Arbeit mit mindestens einer Analytics-Plattform: semantische Power-BI-Modelle, Azure-Synapse-Pipelines oder gleichwertig. Diese praktische Grundlage bedeutet, dass die Kurszeit für Fabric-Architekturentscheidungen und Leistungsoptimierung genutzt wird, statt Grundlagen des Data Engineering nachzuholen.
Diese Schulung bereitet die Teilnehmenden darauf vor, KI-Anwendungen mit den Azure-KI-Diensten und Azure AI Foundry zu entwerfen, zu erstellen und bereitzustellen. Die Teilnehmenden bearbeiten reale Umsetzungsherausforderungen wie die Integration von Dokumentenintelligenz, die Orchestrierung mehrstufiger Konversationen und die skalierte Bereitstellung von Vision-Modellen. Ausserdem arbeiten sie mit API-basierten Architekturen, SDK-Integration und Leistungsbeschränkungen über mehrere Dienste hinweg. Abilene Academy setzt auf von Beratern geleitete Labs und reale Bereitstellungsszenarien statt auf theoretische Durchläufe. Diese Schulung richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die produktive KI-Systeme auf Azure aufbauen.
View courseDiese Schulung bereitet die Teilnehmenden darauf vor, zentrale Konzepte der künstlichen Intelligenz zu erklären und auf die Azure-KI-Dienste von Microsoft abzubilden. Sie behandelt die KI-Workloads, die die meisten Teams zuerst bewerten: Machine Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, konversationelle KI, Dokumentenintelligenz und generative KI. Die Teilnehmenden lernen, wie Azure AI Vision, Azure AI Language, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Azure AI Search und Azure OpenAI Service zu konkreten Geschäftsanwendungsfällen passen. Abilene Academy vermittelt die Schulung durch Beraterinnen und Berater, die Governance und Technologie in Kundenumgebungen umsetzen, nicht durch rein theoretisch ausgerichtete Dozierende. Sie richtet sich an Fachleute, die einen soliden, prüfungsorientierten Einstieg benötigen, bevor sie in Umsetzungs- oder Governance-Rollen wechseln.
View courseAZ-305 ist ein viertägiger Lehrgang für Azure-Lösungsarchitekten mit Fokus auf das Entwerfen von Infrastrukturlösungen. Er deckt Governance, Compute, Storage, Datenintegration, Anwendungsarchitektur, Authentifizierung, Networking, Logging und Überwachung, Business Continuity und Migrationen ab.
View courseMicrosoft Fabric ist eine durchgängige Analytics-SaaS-Plattform, die Data Engineering, Warehousing, semantische Modellierung und Visualisierung in einer Umgebung vereint. DP-600 ist die primäre Zertifizierung für Fabric Analytics Engineers und deckt Lakehouse-Architektur, Aufnahme-Pipelines, relationale Warehouses, semantische Power-BI-Modelle und Sicherheitskontrollen ab.
byHélène TAUZIN
Die DP-600 Prüfung führt zur Qualifikation Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate, die die Fähigkeit bestätigt, durchgängige Analytics-Lösungen mit Microsoft Fabric zu entwerfen und umzusetzen. Zertifizierte Ingenieure können Medallion-Lakehouses aufbauen, Aufnahme-Pipelines orchestrieren, unternehmensweite semantische Modelle in Power BI erstellen und Sicherheit auf Zeilenebene anwenden.
byPhani SRIPADA
DP-600 richtet sich an Power BI Data Analysts, die ihre Fähigkeiten auf Fabric-Lakehouses und -Pipelines ausweiten, an Data Engineers, die in semantische Modellierung und Warehouse-Design wechseln, und an Analytics-Architekten, die Komponentenentscheidungen begründen. Erfahrung vergleichbar mit PL-300 wird dringend empfohlen.
byTania POSTIL
Microsoft Fabric ist eine durchgängige Analytics-SaaS-Plattform, die Data Engineering, Warehousing, semantische Modellierung und Visualisierung in einer Umgebung vereint. DP-600 ist die primäre Zertifizierung für Fabric Analytics Engineers und deckt Lakehouse-Architektur, Aufnahme-Pipelines, relationale Warehouses, semantische Power-BI-Modelle und Sicherheitskontrollen ab.
Die DP-600 Prüfung führt zur Qualifikation Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate, die die Fähigkeit bestätigt, durchgängige Analytics-Lösungen mit Microsoft Fabric zu entwerfen und umzusetzen. Zertifizierte Ingenieure können Medallion-Lakehouses aufbauen, Aufnahme-Pipelines orchestrieren, unternehmensweite semantische Modelle in Power BI erstellen und Sicherheit auf Zeilenebene anwenden.
DP-600 richtet sich an Power BI Data Analysts, die ihre Fähigkeiten auf Fabric-Lakehouses und -Pipelines ausweiten, an Data Engineers, die in semantische Modellierung und Warehouse-Design wechseln, und an Analytics-Architekten, die Komponentenentscheidungen begründen. Erfahrung vergleichbar mit PL-300 wird dringend empfohlen.
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