Microsoft Fabric : DP-600 vs DP-700, lequel choisir ?

Réponse rapide : DP-600 si votre quotidien est façonné par les modèles sémantiques Power BI, la modélisation dimensionnelle et le DAX. DP-700 si votre quotidien est façonné par les pipelines Lakehouse, Spark et l'ingestion incrémentielle. Les deux si vous êtes un consultant partenaire qui vend Fabric et a besoin de maîtriser de manière crédible l'ensemble de la pile.

Les deux examens sont nouveaux — le DP-600 est devenu généralement disponible (GA) en avril 2024, le DP-700 en septembre 2024. Il y a à peine 18 mois de données de marché sur l'un ou l'autre. Les chiffres de salaire ci-dessous sont provisoires et je signalerai où j'extrapole à partir de rôles adjacents plutôt que de citer des données d'enquête directes, car ces données directes n'existent pas encore vraiment.

Ce qu'est réellement Fabric

Si vous n'avez pas encore utilisé Fabric, voici la version courte : Microsoft a regroupé Power BI, Data Factory, Synapse Data Warehouse, Synapse Spark, Real-Time Analytics (KQL), Data Activator et Purview, les a reliés avec une couche de stockage unifiée (OneLake, qui est Delta Parquet en dessous), et a empaqueté l'ensemble sous un modèle de facturation unique (unités de capacité, de F2 à F2048). Lancé à Microsoft Build 2023, GA en novembre 2023.

L'argument est "une seule plateforme, pas de taxe d'intégration". La réalité en 2026 est que Fabric est vraiment utile pour les nouvelles charges de travail analytiques, moins utile pour la migration de configurations Synapse ou Databricks matures, et politiquement délicat dans les entreprises qui ont déjà standardisé sur autre chose. Mais l'adoption au sein des entreprises alignées sur Microsoft a été rapide — Forrester Wave place Fabric dans le quadrant des leaders pour les plateformes de données cloud fin 2025.

Les deux certifications divisent le public selon une ligne familière : les personnes qui construisent des modèles pour les analystes vs. les personnes qui construisent des pipelines pour tout le monde.

DP-600 : Ingénieur en analyse Fabric

Nom complet : Microsoft Certified Fabric Analytics Engineer Associate. Deux heures, environ 40 à 60 questions, 165 $, la condition préalable est "une expérience avec Power BI et les solutions d'analyse" (pas de prérequis de certification formel).

Ce qu'il couvre, en poids approximatif :

• Maintenir une solution d'analyse de données (~20 %) — sécurité, gouvernance, gestion des modèles sémantiques, cycle de vie (pipelines de déploiement, intégration Git avec Azure DevOps ou GitHub).
• Préparer les données (~30 %) — ingestion avec Dataflow Gen2, transformation avec des notebooks (oui, quelques connaissances Spark / SQL), choix Lakehouse vs. Warehouse, T-SQL et PySpark à une profondeur conversationnelle.
• Implémenter et gérer des modèles sémantiques (~25 %) — c'est le cœur de l'examen. Schéma en étoile, DAX, colonnes calculées vs. mesures, modèles composites, formats de modèles volumineux (TMSL, TMDL), mode Direct Lake.
• Explorer et analyser les données (~25 %) — requêtes DAX, conception de rapports Power BI, optimisation des performances (VertiPaq Analyzer, DAX Studio).

Là où le DP-600 est particulièrement exigeant : la modélisation sémantique Power BI. Si vous ne pouvez pas écrire de DAX raisonnable ou concevoir un schéma en étoile en dormant, le DP-600 sera difficile. L'examen s'attend à ce que vous reconnaissiez les anti-modèles (filtrage bidirectionnel sur chaque relation, colonnes calculées là où il devrait y avoir des mesures, deux tables de faits jointes directement), que vous choisissiez le bon mode de stockage (Import / DirectQuery / Direct Lake) et que vous raisonniez sur la compression VertiPaq.

Direct Lake — le mode de stockage qui permet à Power BI de lire Delta Parquet depuis OneLake sans Import — est fortement testé. C'est aussi la chose la plus distinctive de Fabric à l'examen.

DP-700 : Ingénieur de données Fabric

Nom complet : Microsoft Certified Fabric Data Engineer Associate. Deux heures, environ 40 à 60 questions, 165 $, pas de prérequis formel.

Ce qu'il couvre :

• Implémenter et gérer une solution d'analyse (~30 %) — gestion de l'espace de travail et de la capacité, sécurité (rôles de l'espace de travail, permissions au niveau de l'élément, sécurité au niveau des lignes / colonnes / objets), CI/CD avec des pipelines de déploiement et Git.
• Ingérer et transformer les données (~30 %) — pipelines Data Factory, Dataflow Gen2 en profondeur d'ingénierie (actualisation incrémentielle, paramétrisation), notebooks avec PySpark et Spark SQL, Real-Time Intelligence avec KQL.
• Surveiller et optimiser une solution d'analyse (~30 %) — hub de surveillance, application des métriques de capacité, réglage des jobs Spark, maintenance des tables Lakehouse (V-Order, optimize, vacuum).
• Implémenter la sécurité et la gouvernance (~10 %) — intégration Purview, étiquettes de sensibilité, identité de l'espace de travail.

Là où le DP-700 est particulièrement exigeant : Spark et les internes de Lakehouse. Vous devez être suffisamment à l'aise avec PySpark pour lire le notebook de quelqu'un d'autre, reconnaître quand le partitionnement est incorrect, et choisir entre Lakehouse (Spark + point de terminaison SQL) et Warehouse (T-SQL natif, DML complet). L'examen approfondit la Real-Time Intelligence plus que le DP-600 — requêtes KQL, eventstreams, eventhouses.

Si vous avez déjà travaillé avec Databricks, les parties Spark et Lakehouse du DP-700 vous sembleront familières. Si vous n'avez jamais touché à Spark, le DP-700 représente une véritable montée en puissance.

Choisir entre les deux

	DP-600	DP-700
Public	Développeurs BI, ingénieurs en analyse, experts Power BI	Ingénieurs de données, développeurs ETL, praticiens Spark
Fortement axé sur	DAX, modèles sémantiques, schéma en étoile	PySpark, pipelines, internes de Lakehouse
Point de départ confortable	Solide expérience Power BI	Solide connaissance SQL + un peu de Python / Spark
À éviter si	Vous n'avez jamais sérieusement utilisé Power BI	Vous n'avez jamais écrit de PySpark ou de T-SQL ETL
Idéalement combiné avec	PL-300 existant (Power BI Data Analyst)	DP-203 existant (Ancien Azure Data Engineer)

La plupart des professionnels de l'analyse ont une préférence claire. Si vous n'êtes pas sûr de quel côté vous êtes, examinez les cinq dernières tâches que vous avez traitées. Si elles impliquent de "construire une mesure", "réparer ce DAX", "modéliser cette dimension" — c'est le DP-600. Si elles impliquent d'"ingérer cette source", "corriger ce pipeline", "optimiser ce job Spark" — c'est le DP-700.

Qu'en est-il du DP-203

Le DP-203 (Azure Data Engineer Associate) a été retiré le 31 mars 2025. Si vous le déteniez, il reste sur votre relevé mais vous ne pouvez pas le renouveler après expiration. Le DP-700 est le successeur spirituel pour l'ère Fabric. Si vous êtes certifié DP-203 et que votre travail évolue vers Fabric, le DP-700 est une étape logique.

Salaire, avec une mise en garde

Voici où je dois être honnête : les enquêtes salariales dédiées à Fabric n'existent pas encore vraiment, car la population de certifiés est petite et la plupart des offres d'emploi d'"Ingénieur en analyse Fabric" regroupent toujours le rôle avec des titres adjacents (développeur BI, ingénieur en analyse, ingénieur de données). Ce que je peux offrir, ce sont des données de rôles adjacents, en supposant que l'expertise Fabric est à peu près à parité pour l'instant.

• Ingénieur en analyse / Développeur BI avec de solides compétences Power BI, États-Unis, échantillon levels.fyi 2025–2026 : 115 000 $–170 000 $ de salaire de base, la plupart entre 130 000 $ et 155 000 $. Ajouter 10 000 $–25 000 $ pour un travail de niveau senior.
• Ingénieur de données avec expérience Azure / Databricks, États-Unis : 130 000 $–190 000 $ de salaire de base, la plupart entre 145 000 $ et 175 000 $. Ingénieur de données senior dans une entreprise "FAANG-adjacent" : 180 000 $–230 000 $ de salaire de base, 250 000 $–350 000 $ de rémunération totale (TC).
• Prime pour les partenaires Microsoft — les entreprises partenaires facturant des engagements Fabric paient 5 à 15 % au-dessus du marché local pour les consultants certifiés, car elles ont besoin de personnel au niveau de partenaire et les clients demandent du personnel accrédité.

Les DP-600 et DP-700 sont trop nouveaux (moins de deux ans en GA) pour avoir un signal clair de prime spécifique à la certification. Mon interprétation est qu'ils valent actuellement plus que la seule augmentation de salaire — ce sont des signaux de pionnier sur une plateforme en croissance rapide — et cette prime s'érodera au cours des 3 à 5 prochaines années à mesure que la population de certifiés augmentera. Si vous comptez en passer un, plus tôt c'est mieux.

Validité et renouvellement

Les deux sont basés sur les rôles, valides 1 an, renouvelables gratuitement via une évaluation non supervisée sur Microsoft Learn dans la fenêtre de 6 mois avant l'expiration. Les évaluations de renouvellement pour les deux ont été raisonnables jusqu'à présent — plus courtes que les originales, axées sur les nouveautés de la plateforme (ce qui est beaucoup pour Fabric, presque mensuellement).

Devez-vous passer les deux

Oui si vous êtes un consultant partenaire ou un professionnel des données indépendant qui gère tout de bout en bout. Les plans d'examen se chevauchent peut-être à 15–20 % (gouvernance, gestion de l'espace de travail, bases de Direct Lake), donc le deuxième examen est significativement moins cher à préparer que le premier.

Probablement pas si vous êtes déjà spécialisé dans une grande entreprise. Vous maintiendrez simplement celui qui correspond à votre travail quotidien.

En résumé

DP-600 si votre carrière est orientée Power BI, DP-700 si elle est orientée pipelines. Les données salariales sont trop minces pour affirmer avec confiance "celui-ci paie plus" — ils se situent tous deux dans les mêmes fourchettes que leurs rôles adjacents non-Fabric, avec une petite prime de pionnier qui ne durera pas éternellement.

Vous étudiez en ce moment ? Questions pratiques DP-600 ou un examen DP-600 chronométré. Pour le DP-700 : parcourez ici ou démarrez une session chronométrée. Si vous débutez dans le parcours des données, le DP-900 est la certification fondamentale qui couvre de manière générale ce que sont Fabric, Synapse et Cosmos DB.