Microsoft Azure Data Fundamentals
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Zuletzt überprüft: April 2026
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Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) ist die Einstiegszertifizierung für Daten-Workloads in Azure. Sie richtet sich an Kandidaten, die eine Karriere im Bereich Datenplattformen beginnen möchten – Junior Data Engineers, Analysten, BI-Entwickler und Stakeholder, die mit Azure-Datendiensten vertraut sein müssen. Die Prüfung bestätigt das konzeptionelle Verständnis von relationalen und nicht-relationalen Daten, Batch- und Streaming-Analyse-Workloads sowie dem Azure-Portfolio, das diese unterstützt (Azure SQL-Familie, Cosmos DB, Storage, Synapse, Data Factory, Microsoft Fabric, Databricks). Erwarten Sie 40–60 Multiple-Choice-, Multiple-Response- und Drag-and-Drop-Fragen in 45 Minuten – konzeptionell, nicht praktisch, ohne Fallstudien.
Strukturierte / semistrukturierte / unstrukturierte Daten, OLTP vs. OLAP, Batch vs. Streaming, gängige Datenrollen (Engineer, Analyst, Scientist) und moderne Data Warehouse / Lakehouse / Data Mesh Muster. Etwa 28 % der Fragen.
Azure SQL Database vs. SQL Managed Instance vs. SQL Server auf VMs, Azure Database for MySQL / PostgreSQL / MariaDB, grundlegendes SQL, Normalisierung und Kompromisse bei Managed Services. Etwa 22 %.
Azure Cosmos DB APIs (NoSQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin, Table), Azure Storage (Blob, Files, Tables, Queues), Dokument- / Schlüssel-Wert- / Graph- / Spaltenfamilien-Datenmodelle. Etwa 18 %.
Größter Bereich mit 32 %. Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric, Azure Databricks, Azure Data Factory, Power BI, plus grundlegende Konzepte der Warehouse- / Lakehouse-Architektur. Stärkster Wachstumsbereich bei den letzten Aktualisierungen.
Services, die Sie in der Prüfung antreffen, und warum jeder davon wichtig ist.
Vollständig verwaltete relationale PaaS-Engine, basierend auf dem neuesten stabilen SQL Server, mit integrierter HA, automatischem Patching und elastischer Skalierung.
Warum er in der Prüfung steht: Die führende PaaS-Option in Domäne 2 (Relational Data on Azure) — erwarten Sie Fragen, die sie von Managed Instance und SQL auf VMs durch den Verwaltungsaufwand abgrenzen.
PaaS-Bereitstellung einer nahezu 100% funktionskompatiblen SQL Server-Instanz, mit SQL Agent, datenbankübergreifenden Abfragen und CLR-Unterstützung.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 2 prüft, wann Managed Instance gegenüber Azure SQL Database für Lift-and-Shift-Workloads gewählt werden sollte, die Instanz-Level-Funktionen benötigen.
IaaS-Bereitstellung von SQL Server auf Windows- oder Linux-VMs, die volle Kontrolle auf OS-Ebene und über die SQL-Engine mit optionalen Automatisierungserweiterungen bietet.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 2 stellt es als die relationale Option mit maximaler Kontrolle und maximaler Verantwortung dar — im Gegensatz zu verwalteten PaaS-Ebenen.
Verwaltete relationale Open-Source-Datenbankdienste mit flexibler Serverbereitstellung, automatisierten Backups und integrierter HA.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 2 nennt die Open-Source-PaaS-Familie als Antwort, wenn der Workload bereits auf Postgres oder MySQL läuft — abzugrenzen von SQL Server-Ebenen.
Global verteilte Multi-Modell-NoSQL-Datenbank, die Schlüssel-Wert-, Dokument-, Spaltenfamilien-, Graph- und Vektor-APIs mit anpassbarer Konsistenz unterstützt.
Warum er in der Prüfung steht: Die Flaggschiff-Antwort in Domäne 3 (Non-Relational Data) — erwarten Sie Fragen zur API-Wahl, Partitionierung, RU/s und Abwägungen des Konsistenzniveaus.
Ein übergeordnetes Konto, das Blob-, Datei-, Warteschlangen- und Tabellendienste mit Redundanzoptionen (LRS/ZRS/GRS) und Zugriffsebenen (Hot/Cool/Cold/Archive) hostet.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 3 prüft Blob/Files/Tables als die kanonischen nicht-relationalen Speicher; Domäne 1 prüft Speicherebenen und Redundanz als Kernkonzepte.
Blob-Speicher mit hierarchischem Namespace und POSIX-ACLs, optimiert für Big-Data-Analyse-Workloads in Synapse, Databricks und Fabric.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 (Analytics Workloads) behandelt ADLS Gen2 als das Standard-Lake-Storage-Substrat, das Analysedienste nutzen.
Vereinheitlichte Analyseplattform, die OneLake (einen einzelnen SaaS Data Lake), Data Factory, Synapse Engineering/Warehousing/Real-Time und Power BI unter einer Kapazität vereint.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 stellt Fabric als die aktuelle End-to-End-Analysestrategie in den Vordergrund — erwarten Sie Fragen zu OneLake, Workloads und dem Shortcut/Lakehouse-Modell.
Enterprise-Analysedienst, der dedizierte/serverlose SQL-Pools, Apache Spark-Pools und Pipelines für Warehouse- + Big-Data-Workloads vereint.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 unterscheidet Synapse von Fabric und Databricks — Fragen testen, wann ein dedizierter SQL-Pool im Vergleich zu serverlos oder Spark passt.
Verwaltete Apache Spark- und Delta Lake-Plattform für Big-Data-Engineering, ML und Lakehouse-Analysen, mit Databricks gemeinsam entwickelt.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 nennt Databricks als die Spark-zentrierte Lakehouse-Wahl; erwarten Sie Kontrastfragen zu Synapse Spark Pools und Fabric.
Cloud-nativer ETL/ELT-Orchestrator mit über 90 Konnektoren, Mapping-Datenflüssen auf Spark und Integrations-Runtimes für hybride Szenarien.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 prüft Data Factory als den kanonischen Pipeline-Orchestrator zum Verschieben und Transformieren von Daten über verschiedene Speicher hinweg.
Echtzeit-, SQL-ähnliche Stream-Processing-Engine mit integrierten Zeitfenstern, die Event Hubs/IoT Hub-Eingaben mit Power BI, Synapse oder Speichersinks verbindet.
Warum er in der Prüfung steht: Fragen zu Echtzeit-Analysen in Domäne 4 nennen Stream Analytics als die Low-Code-Antwort für zeitfensterbasierte Aggregationen auf Event-Streams.
Hochskalierbarer Ereigniserfassungsdienst, der Millionen von Ereignissen pro Sekunde mit einem Kafka-kompatiblen Endpunkt und Capture-to-Storage verarbeitet.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 betrachtet Event Hubs als das Eingangstor für Streaming-Erfassung, die Stream Analytics, Fabric Real-Time oder Databricks speist.
Self-Service-BI-Plattform für interaktive Berichte, semantische Modelle und Dashboards über Fabric, Synapse, SQL und Dutzende anderer Quellen.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 prüft Power BI als die Visualisierungsschicht in modernen Analysearchitekturen — erwarten Sie Fragen zu Arbeitsbereichs-, Dataset- und Berichtskonzepten.
Fabric-Workload, basierend auf der Kusto/KQL-Engine, zum Erfassen, Erkunden und Reagieren auf hochvolumige Ereignisdaten über Eventstreams und Eventhouses.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 nennt Real-Time Intelligence zunehmend als die Fabric-native Antwort für Streaming-Analysen, wodurch eigenständige HDInsight-Szenarien verdrängt werden.
Verwalteter In-Memory-Schlüssel-Wert-Speicher, basierend auf Redis, der Caching, Session State und Pub/Sub für Lesezugriffe mit geringer Latenz unterstützt.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 3 nennt Azure Cache for Redis als das kanonische In-Memory-NoSQL-Beispiel — abzugrenzen von persistenten NoSQL-Speichern wie Cosmos DB.
Cloud-Identitäts- und Zugriffsverwaltungsdienst, der Authentifizierung, bedingten Zugriff und verwaltete Identitäten für Azure-Datendienste bereitstellt.
Warum er in der Prüfung steht: Fragen in Domäne 1 + Domäne 2 zur Sicherung des Datenzugriffs nennen Entra ID als die Identitätsebene hinter der Azure SQL AAD-Authentifizierung und Storage RBAC.
Vereinheitlichter Daten-Governance-Dienst zum Katalogisieren, Klassifizieren und Nachverfolgen der Herkunft über Azure-, On-Premise- und Multi-Cloud-Datenbestände hinweg.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 1 (Core Data Concepts) prüft Purview als die Katalog/Herkunft-Antwort, wenn ein Szenario fragt, wie Unternehmensdaten inventarisiert und verwaltet werden.
Verwalteter Dienst zum Speichern von Geheimnissen, Schlüsseln und Zertifikaten mit HSM-gestützten Optionen, der zur Verschlüsselung von Daten und zur Vermittlung von DB-Anmeldeinformationen verwendet wird.
Warum er in der Prüfung steht: Datenschutzszenarien in Domänen 2–4 nennen Key Vault für TDE-kundenverwaltete Schlüssel, Verbindungszeichenfolgen-Geheimnisse und Zertifikatsverwaltung.
Plattform-Telemetriedienst, der Metriken, Protokolle und Spuren von Datendiensten sammelt, mit Log Analytics (KQL) und Warnungsregeln.
Warum er in der Prüfung steht: Domäne 4 erwartet Azure Monitor für die Darstellung der Abfrageleistung, Pipeline-Fehler und Speicher-Drosselung über den gesamten Analysebereich hinweg.
$65k–$100k–$140k USD jährlich
DP-900 allein beeinflusst die Gehälter nicht wesentlich – es ist ein Indikator für Grundkenntnisse. Ingenieure, die das obere Ende erreichen, kombinieren es mit DP-203 / DP-300 / DP-600 / DP-700 plus 2–4 Jahre praktischer Datenarbeit. Nicht-küstennahe US-Märkte tendieren zum unteren Ende.
Quelle: levels.fyi 2025 Rollen für Data Analysts / Engineers, U.S. BLS OEWS Mai 2024 (15-2051 data scientists, 13-2031 budget / data analysts), Glassdoor 2025. Die Zahlen sind ungefähr; die tatsächliche Vergütung hängt von der Rolle, der Region und der Erfahrung ab.
DP-900 hat eine stetige Nachfrage erfahren, da Unternehmen ihre Datenbestände auf Azure Synapse, Databricks und zunehmend Microsoft Fabric modernisieren. Recruiter betrachten es als grundlegendes Qualifikationssignal für Analysten- und Junior-Ingenieur-Rollen und als Nachweis der Absicht für Ingenieure, die in den Bereich der Datenplattformarbeit wechseln. Es passt natürlich zu AZ-900, um einen Überblick über die Azure-Plattform zu vervollständigen, und dient als empfohlener Einstieg in die Datenprüfungen auf Associate-Ebene (DP-300 für DBAs, DP-600 / DP-700 für Fabric, DP-100 für Data Science). Microsoft vergibt regelmäßig kostenlose DP-900-Voucher durch Microsoft Learn Data-Skills Challenges.
Es gibt keine formalen Voraussetzungen. DP-900 ist als die erste Daten-Track-Prüfung positioniert, die die meisten Kandidaten ablegen. Der kostenlose Microsoft Learn-Pfad von Microsoft deckt alle vier Bereiche in etwa 10–15 Stunden selbstgesteuerten Inhalts ab, und die enthaltenen Sandboxes ermöglichen es Ihnen, mit Azure SQL, Cosmos DB und Synapse ohne kostenpflichtiges Abonnement zu experimentieren.
Wenn Sie bereits AZ-900 oder AI-900 besitzen, planen Sie eine erhebliche Verkürzung der Studienzeit – nur die datenspezifischen Bereiche sind neu. Wenn Sie vom AWS Cloud Practitioner oder AWS Data Engineer Associate kommen, konzentrieren Sie sich darauf, AWS-Dienstnamen (RDS, DynamoDB, Glue, Redshift) den Azure-Äquivalenten (Azure SQL, Cosmos DB, Data Factory, Synapse / Fabric) zuzuordnen.
DP-900 gehört zur Fundamentals-Stufe – vergleichbar in Schwierigkeit mit AZ-900 und AI-900. Planen Sie 15–25 Stunden Studium über 2–3 Wochen ohne vorherige Datenkenntnisse ein; erfahrene Datenprofis bestehen oft mit 5–10 Stunden konzentrierter Wiederholung. Die Prüfung dauert 45 Minuten mit 40–60 Fragen in gemischten Formaten: Multiple-Choice, Multiple-Response und Drag-and-Drop-Zuordnungsübungen. Keine Fallstudien auf der Fundamentals-Stufe.
Der häufigste Stolperstein ist die Dienstüberschneidung – Azure bietet mehrere Möglichkeiten, einen Data Warehouse-, Lakehouse- oder Streaming-Workload zu realisieren (Synapse vs. Fabric vs. Databricks vs. Stream Analytics), und die Prüfung erwartet von Ihnen, die kanonische Wahl für jedes Szenario zu kennen. Die Abdeckung von Microsoft Fabric hat sich bei der Aktualisierung des Lehrplans 2024 erheblich erhöht, daher könnte älteres Studienmaterial diesen Bereich untergewichten.
Aktualisiert, um die Abdeckung von Microsoft Fabric im Analysebereich hinzuzufügen und das Framing von Azure Synapse / Databricks zu aktualisieren. Microsoft aktualisiert DP-900 ungefähr jährlich, ohne den Prüfungscode zu ändern.
Lehrplan vor Microsoft Fabric. Stärkerer Fokus auf Synapse und Data Factory; keine explizite Fabric- oder Lakehouse-Abdeckung.
DP-900 (Microsoft Azure Data Fundamentals) ist eine gilt als Einstiegsprüfung, die das breite konzeptionelle Verständnis statt der praktischen Tiefe testet Foundational-Level-Prüfung. Die meisten Kandidaten benötigen 30–80 Stunden Lernzeit, verteilt über 3–6 Wochen, für Prüfungen auf Grundlagenniveau. Die meisten Kandidaten, die bei Übungsprüfungen konstant über der Bestehensschwelle liegen, bestehen beim ersten Versuch.
Die meisten Kandidaten benötigen 30–80 Stunden Lernzeit, verteilt über 3–6 Wochen, für Prüfungen auf Grundlagenniveau. Die benötigte Zeit bis zum Bestehen variiert stark je nach Vorerfahrung. Ingenieure mit praktischer Produktionserfahrung in der zugrunde liegenden Technologie benötigen in der Regel weniger; Kandidaten, die neu auf der Plattform sind, sollten sich am oberen Ende dieses Bereichs orientieren.
DP-900 ist ein anerkanntes Zeugnis im Azure-Ökosystem und signalisiert Arbeitgebern, Personalvermittlern und Kunden validiertes Wissen. Ob es sich für Sie lohnt, hängt von Ihrer Rolle und Ihren Zielen ab – es zahlt sich am meisten für Cloud-Ingenieure, Architekten und Berater aus, die täglich mit Azure arbeiten oder in solche Rollen wechseln möchten.
Die Bestehensgrenze für DP-900 beträgt 700 / 1000. Die Prüfung enthält 40 Fragen und dauert 45 Min.
Die Prüfungsgebühr für DP-900 beträgt $99 USD. Die Gebühren werden von Azure festgelegt und können je nach Region variieren; bestätigen Sie immer den aktuellen Preis auf der offiziellen Azure Zertifizierungsseite, bevor Sie buchen.
Microsoft Fundamentals-Zertifizierungen verfallen nie (AZ-900, AI-900, DP-900, SC-900).
Ja. Sie können die Prüfung online (über den sicheren Browser des Anbieters, in den meisten Regionen rund um die Uhr verfügbar) oder in einem persönlichen Pearson VUE Testzentrum während der Geschäftszeiten ablegen. Beide Formate verwenden die gleichen Fragen, Zeitlimits und Bestehensgrenzen.
CertLabPro bietet 15 Lernmodi für die Übungsfragenbank für DP-900. Der Prüfungssimulationsmodus bildet die echte Prüfung ab: 40 Fragen in 45 Min, mit der gleichen Bestehensschwelle von 700 / 1000. Im Browsing-Modus können Sie jede Frage und Antwort statisch lesen.