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.
Microsoft Fabric ist eine durchgängige Analytics-SaaS-Plattform, die Data Engineering, Data Science, Echtzeitanalyse und Business Intelligence in einer einzigen Umgebung vereint. Sie bringt Aufnahme, Transformation, Warehousing, semantische Modellierung und Visualisierung unter eine Governance-Ebene, reduziert Übergaben und schafft klarere Verantwortlichkeit für Analytics-Assets.
DP-600 ist die primäre Zertifizierung für Fabric Analytics Engineers. Sie deckt Lakehouse-Architektur mit Bronze-, Silber- und Gold-Medallion-Ebenen ab; Dataflows Gen2, Spark-Notebooks und Data-Factory-Pipelines für die Aufnahme; relationale Warehouses, die mit T-SQL abgefragt werden; sowie semantische Power-BI-Modelle mit RLS, OLS und Leistungsoptimierung.
Organisationen, die von eigenständigem Power BI oder Azure Synapse zu einer einheitlichen Fabric-Umgebung migrieren, verlassen sich auf DP-600-zertifizierte Ingenieure, um die Architektur- und Bereitstellungsentscheidungen zu leiten. Der viertägige Kurs von Abilene Academy deckt die gesamte Bereitstellungskette von der Aufnahme bis zur governance-konformen Berichtsleistung ab.
Organisationen, die ohne zertifizierte Ingenieure zu Microsoft Fabric migrieren, bauen ihre Power-BI-Architektur regelmässig neu auf, ohne die Lakehouse-Ebene zu nutzen. Sie enden mit alter Dataflow-Komplexität in einer neuen Plattform, statt mit einer vereinfachten Medallion-Architektur mit sauberer Trennung zwischen Transformations- und Modellierungsbelangen, was Fabric eigentlich ermöglichen soll.
Gut vorbereitete DP-600 Kandidatinnen und Kandidaten verstehen, dass Fabric ein Konsolidierungsansatz ist. Ihre Lab-Arbeit konzentriert sich darauf, für jeden Datenbewegungsschritt die richtige Komponente zu wählen (Dataflow Gen2, Spark-Notebook oder Data Pipeline), statt auf das vertrauteste Werkzeug zurückzugreifen. Diese Disziplin bei der Komponentenauswahl ist die zentrale Entscheidungsfähigkeit, die die Prüfung testet.
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 courseDP-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.
byJean MUNYARUGERERO
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
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.
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.
Browse all FAQs →
Full knowledge base
Notwendige Cookies sind immer aktiv. Sie können nicht wesentliche Cookies akzeptieren, ablehnen oder Ihre Einstellungen anpassen.