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.
DP-600 ist für Power BI Data Analysts konzipiert, die ihre Fähigkeiten auf Fabric-Lakehouses und -Pipelines ausweiten, für Data Engineers, die in semantische Modellierung und Warehouse-Design wechseln, für Analytics Solution Architects, die Komponentenauswahl begründen müssen, sowie für BI-Verantwortliche, die Governance über Modellsicherheit und Skalierbarkeit verwalten.
Zu den Voraussetzungen gehören praktische Erfahrung in Datenmodellierung und Analytics-Bereitstellung, Arbeitswissen zu Power BI oder gleichwertig sowie praktische SQL-, DAX- oder KQL-Kenntnisse. Erfahrung vergleichbar mit PL-300 wird vor der Teilnahme dringend empfohlen.
Ohne diese Grundlage sind die Übungen zur Komponentenauswahl und die Labs zur Leistungsoptimierung im Tempo des viertägigen Programms nicht zu bewältigen. Fachleute mit isoliertem Power-BI- oder Azure-Synapse-Hintergrund profitieren typischerweise am meisten.
Power BI Analysten, die DP-600 ohne Data-Engineering-Erfahrung versuchen, verlieren regelmässig Zeit bei den Spark-Notebook-Labs und den Übungen zur Pipeline-Orchestrierung. Der Kurs setzt Vertrautheit mit ETL-Konzepten, Transformationslogik und Schemadesign voraus; Fähigkeiten, die aus Engineering-Rollen stammen, nicht aus Berichtsrollen. Ohne sie wird das Lab-Tempo ab Tag zwei nicht mehr zu bewältigen.
Kandidatinnen und Kandidaten mit praktischer Power-BI- oder Synapse-Erfahrung schliessen die Medallion-Lakehouse-Labs deutlich schneller ab und behalten mehr für die Prüfung. Ihre bisherige Arbeit an semantischen Modellen bedeutet, dass sie die Kurszeit auf Fabric-Architekturentscheidungen und Leistungsoptimierung verwenden, statt Grundlagen der Datentransformation 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
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.
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
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.
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.
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