Microsoft Fabric Data Engineer Associate
225 questions de pratique
Dernière révision : April 2026
Notes personnelles et liens de ressources pour votre parcours d'étude
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DP-700 est la certification de niveau associé de Microsoft pour les ingénieurs de données qui construisent des pipelines d'analyse de production sur Microsoft Fabric. Elle valide la capacité à implémenter et gérer des solutions d'analyse, à ingérer et transformer des données à l'échelle, et à surveiller et optimiser les charges de travail Fabric. Le public est constitué d'ingénieurs de données en activité qui étendent leur expérience Synapse / Databricks / Data Factory à la plateforme unifiée Fabric. Comparé au DP-600, le DP-700 met davantage l'accent sur la profondeur de l'ingénierie — pipelines, streaming, performance et opérations — et moins sur la modélisation sémantique. Attendez-vous à 40–60 questions en 120 minutes, y compris des glisser-déposer de complétion de code (PySpark, T-SQL, KQL), des éléments de scénario et au moins une étude de cas. Le DP-700 est devenu GA en septembre 2024 ; le matériel de préparation continue de mûrir.
Environ 32%. Gestion des espaces de travail et des capacités, pipelines de déploiement et intégration Git, sécurité (RLS / OLS, étiquettes de confidentialité, rôles d'espace de travail), domaines Fabric et gestion du cycle de vie des éléments d'ingénierie.
Le plus grand domaine, à 34%. Pipelines, dataflows Gen2, notebooks (PySpark / T-SQL / KQL), Eventstreams pour le streaming, raccourcis, mirroring, architecture en médaillon, chargements incrémentiels et modèles CDC.
Environ 34%. Centre de surveillance, Spark UI, informations sur les requêtes, limitation et accélération de capacité, optimisation des performances pour les lakehouse / warehouse / KQL DB, et gouvernance des coûts / capacités.
Les services que vous rencontrerez à l'examen et pourquoi chacun compte.
Plateforme d'analyse SaaS unifiée combinant ingestion, ingénierie des données, entreposage, analyse en temps réel et BI sur un modèle de tarification basé sur la capacité.
Pourquoi il est à l'examen : Le service global pour chaque question DP-700 — le Domaine 1 (Implement and Manage an Analytics Solution) teste le dimensionnement de la capacité, la configuration de l'espace de travail et la sélection du type d'élément.
Lac de données SaaS unique géré et provisionné automatiquement par locataire, stockant tous les éléments Fabric au format ouvert Delta-Parquet avec accès inter-espaces de travail basé sur des raccourcis.
Pourquoi il est à l'examen : Les Domaines 1 et 2 testent OneLake comme le substrat de stockage à partir duquel chaque charge de travail Fabric lit — attendez-vous à des questions sur les raccourcis, la sémantique fichier vs. table, et la réutilisation d'une seule copie.
Élément Fabric combinant un magasin de tables Delta Lake avec une zone `Files` non gérée, interrogeable via Spark, T-SQL (point de terminaison SQL analytics) ou Direct Lake depuis Power BI.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 2 (Ingest and Transform Data) teste de manière répétée quand placer des données dans un Lakehouse versus un Warehouse — la disposition des fichiers/tables, les schémas et les modèles de lecture.
Entrepôt de données T-SQL Fabric avec transactions ACID complètes, écritures multi-tables et une architecture de stockage/calcul séparée écrivant du Parquet vers OneLake.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 1 teste la sélection Warehouse vs Lakehouse — choisissez Warehouse lorsque la charge de travail nécessite un DML T-SQL complet, des transactions multi-instructions ou la familiarité de l'équipe BI.
Charge de travail d'ingestion Fabric offrant Dataflows Gen2 (Power Query low-code à l'échelle) et Pipelines (orchestrateur avec plus de 200 connecteurs et activités de copie/transformation).
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 2 est dominé par Data Factory — attendez-vous à des questions sur la mise en scène de Dataflow Gen2, les activités de pipeline, la paramétrisation et le choix des connecteurs.
Orchestrateur de workflow au sein de Fabric Data Factory enchaînant les activités Copy, Dataflow, Notebook, Stored Procedure et de flux de contrôle avec planification et déclencheurs.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 2 teste les Pipelines comme le moyen canonique d'opérationnaliser l'ingestion et la transformation multi-étapes à travers les cibles Lakehouse et Warehouse.
Charge de travail Fabric fournissant des notebooks Apache Spark gérés, des Spark Job Definitions et des points de terminaison Livy pour l'ingénierie de données à grande échelle contre le Lakehouse.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 2 désigne les notebooks Spark comme la réponse lorsque la transformation nécessite du code Python/Scala/SQL/R au-delà de ce que Dataflow Gen2 peut exprimer.
Charge de travail Fabric construite sur le moteur Kusto — Eventhouse / KQL Database pour le stockage, Eventstreams pour l'ingestion et Real-Time Dashboards pour la visualisation.
Pourquoi il est à l'examen : Les Domaines 2 et 3 couvrent l'ingestion en streaming et les requêtes en moins d'une seconde comme scénario de premier ordre ; Real-Time Intelligence est la réponse Fabric nommée.
Runtime Spark géré par Fabric avec des pools de démarrage, des pools personnalisés, une accélération du moteur d'exécution natif et une gestion des bibliothèques au niveau de l'espace de travail ou de la session.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 3 (Monitor and Optimize) teste le dimensionnement des pools Spark, le mode session vs. haute concurrence et les leviers d'optimisation comme le moteur d'exécution natif.
Langage de requête en lecture seule pour les données de séries chronologiques et de journaux — la surface analytique de Fabric Real-Time Intelligence, Azure Data Explorer et Azure Monitor Logs.
Pourquoi il est à l'examen : Les Domaines 2 et 3 attendent une maîtrise de KQL pour interroger les données Eventhouse et écrire des politiques de mise à jour, des vues matérialisées et des exportations continues.
Couche de stockage ACID open-source sur Parquet — le format de table sous-jacent pour les tables Fabric Lakehouse, Warehouse et les raccourcis OneLake.
Pourquoi il est à l'examen : Les Domaines 2 et 3 font référence aux fonctionnalités Delta (V-Order, Z-Ordering, OPTIMIZE, VACUUM, time travel) comme les leviers d'optimisation disponibles pour l'ingénieur de données.
Mode de stockage de modèle sémantique Power BI lisant les fichiers Delta-Parquet directement depuis OneLake — pas de rafraîchissement d'importation, pas de latence DirectQuery.
Pourquoi il est à l'examen : Les questions du Domaine 1 sur la conception de modèles sémantiques testent quand Direct Lake est préférable à Import ou DirectQuery pour le reporting basé sur Lakehouse/Warehouse.
Élément d'ingestion en streaming par glisser-déposer qui capture les événements en temps réel depuis Event Hubs, IoT Hub, Kafka, des sources CDC et les achemine vers Eventhouse, Lakehouse ou des cibles personnalisées.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 2 teste Eventstream comme la voie low-code canonique pour l'ingestion en streaming dans Fabric — à contraster avec le code Spark Structured Streaming personnalisé.
Références OneLake à des données résidant dans ADLS Gen2, Amazon S3, Google Cloud Storage, Dataverse ou un autre OneLake — accès zéro-copie depuis n'importe quelle charge de travail Fabric.
Pourquoi il est à l'examen : Les Domaines 1 et 2 favorisent les raccourcis dans les scénarios d'« ingestion sans copie » ; attendez-vous à des questions distinguant les raccourcis des pipelines Copy.
Surface d'observabilité centralisée pour les pipelines, dataflows, notebooks, semantic models et Eventstreams — exécutions récentes, erreurs, durées et actions de relance.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 3 met en avant le Monitoring Hub comme outil d'investigation de première ligne lorsqu'une question demande « où vérifier pourquoi l'exécution a échoué ».
Unité d'achat de calcul (F2 → F2048 / P-SKUs) mesurée en Capacity Units qui régit le débit des charges de travail concurrentes, le lissage et l'éclatement à travers les éléments Fabric.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 3 teste le dimensionnement de la capacité, la limitation, les fenêtres de lissage et le comportement d'éclatement/surcharge que l'ingénieur de données doit planifier.
Fournisseur d'identité cloud authentifiant les utilisateurs Fabric, les service principals et les identités gérées utilisés par les pipelines, les notebooks et les connecteurs Eventstream.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 1 teste les rôles d'espace de travail pilotés par Entra, les permissions au niveau des éléments et l'authentification OAuth/service-principal sur les connecteurs externes.
Hiérarchie de conteneurs logiques : les Domaines regroupent les Workspaces associés, qui contiennent des éléments Fabric avec des attributions de rôles (Admin/Member/Contributor/Viewer) et une liaison de capacité.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 1 s'attend à Workspace + Domain comme primitives de contrôle d'accès et d'organisation pour séparer les environnements dev/test/prod et la propriété des produits de données.
Service de gouvernance des données auto-analysant les espaces de travail Fabric pour les métadonnées de catalogue, le suivi de lignage à travers les éléments et la propagation des étiquettes de sensibilité.
Pourquoi il est à l'examen : Les Domaines 1 et 3 citent Purview lorsqu'un scénario nécessite un lignage de bout en bout de la source au rapport Power BI via le pipeline, ou des politiques d'accès basées sur des étiquettes.
Magasin de secrets, clés et certificats gérés, référencé par les informations d'identification de connexion Fabric, les clés de chiffrement gérées par le client et les secrets des notebooks.
Pourquoi il est à l'examen : Le Domaine 2 attend Key Vault comme réponse lorsqu'une question demande comment stocker et faire pivoter les informations d'identification de base de données/Service-Principal utilisées par les pipelines Fabric.
$110k–$150k–$210k USD annuel
Cette fourchette couvre les ingénieurs de données de niveau intermédiaire à senior basés aux États-Unis ; les données salariales spécifiques à Fabric restent rares étant donné la disponibilité générale (GA) en septembre 2024, de sorte que les chiffres s'appuient sur des rôles d'ingénieurs de données Azure / Databricks adjacents. Les ingénieurs de données seniors chez FAANG / fintech / grandes sociétés de conseil partenaires de Microsoft dépassent souvent 230 000 $ de rémunération totale.
Source : Rôles d'ingénieur de données / ingénieur de plateforme de données selon levels.fyi 2025, U.S. BLS OEWS mai 2024 (15-1242 administrateurs de bases de données, 15-1252 développeurs de logiciels), Glassdoor 2025. Les chiffres sont approximatifs ; la rémunération réelle dépend du rôle, de la région et de l'expérience.
Le DP-700 est le complément d'ingénierie du DP-600 et est arrivé alors que l'adoption de Microsoft Fabric s'est accélérée de fin 2024 à 2026. Les recruteurs des sociétés de conseil partenaires de Microsoft, des grandes organisations de plateformes de données et des entreprises consolidant leurs investissements Synapse / Databricks sur Fabric ont commencé à lister le DP-700 comme une certification préférée. Il s'associe naturellement au DP-600 pour les ingénieurs qui couvrent à la fois l'ingénierie et le travail d'analytique, au DP-203 (toujours actif pendant la transition Fabric) pour les environnements hybrides Synapse / Fabric, et au DP-300 pour les ingénieurs qui s'aventurent sur le territoire des DBA. Mise en garde : en tant que nouvelle certification, la fréquence des descriptions de poste et les données salariales sont encore en cours de maturation — attendez-vous à ce que la demande se raffermisse davantage jusqu'en 2026.
Il n'y a pas de prérequis formels. Microsoft recommande une expérience pratique en ingénierie de données avec Synapse, Databricks ou Data Factory, ainsi qu'une maîtrise pratique d'au moins un des langages PySpark, T-SQL ou KQL — le DP-700 n'est pas un examen d'entrée de gamme. Les candidats venant du DP-203 (Azure Data Engineer Associate, toujours actif) trouvent généralement le domaine d'ingestion / transformation naturel. Le DP-900 est une rampe de lancement conceptuelle utile pour les candidats nouveaux aux services de données Azure ; le DP-600 est très complémentaire pour les ingénieurs qui souhaitent des certifications d'ingénierie et d'ingénierie analytique.
Le parcours officiel Microsoft Learn couvre les trois domaines en environ 35 à 45 heures. Un temps pratique sur une capacité d'essai Fabric (essai gratuit de 60 jours) est essentiellement requis — les questions du DP-700 récompensent les candidats qui ont réellement construit des pipelines en médaillon, configuré des Eventstreams et optimisé des notebooks Spark. Le matériel tiers est encore rare ; appuyez-vous principalement sur Microsoft Learn et l'évaluation pratique officielle.
Le DP-700 se situe au niveau Associé et est généralement considéré comme l'un des examens associés les plus difficiles, compte tenu de l'étendue de la surface d'ingénierie de Fabric. Prévoyez 80 à 120 heures d'étude sur 8 à 12 semaines avec une expérience préalable en ingénierie de données ; beaucoup plus longtemps si l'ingénierie de données Spark / SQL est nouvelle. L'examen dure 120 minutes — plus longtemps que la plupart des examens associés — avec 40 à 60 questions sous des formats à choix multiples, à réponses multiples, glisser-déposer (y compris la complétion de code pour PySpark, T-SQL et KQL), zones sensibles et études de cas.
Le principal obstacle est l'étendue des moteurs de calcul — les notebooks Spark, les entrepôts T-SQL, les Eventhouses KQL et les Eventstreams ont chacun des considérations d'optimisation et opérationnelles distinctes, et l'examen attend une maîtrise de tous ces éléments. La gestion des capacités (consommation de CU, limitation, accélération, lissage) et la décision lakehouse vs. warehouse sont des pièges courants. En tant qu'examen récemment lancé, le matériel tiers varie en qualité ; Microsoft Learn reste la source la plus fiable.
Disponibilité générale initiale. L'examen bêta s'est déroulé de juillet à septembre 2024 avec des tarifs réduits. Microsoft a indiqué que le DP-700 fera l'objet de fréquentes mises à jour de son plan en raison du rythme rapide des lancements de fonctionnalités de Microsoft Fabric.
DP-700 (Microsoft Fabric Data Engineer Associate) est un examen de niveau Associate un examen de difficulté modérée exigeant une expérience pratique concrète ainsi qu'une solide compréhension des meilleures pratiques. La plupart des candidats ont besoin de 80 à 150 heures d'étude réparties sur 6 à 12 semaines pour les examens de niveau associé. La plupart des candidats qui obtiennent des scores constamment supérieurs au seuil de réussite lors des examens pratiques réussissent dès leur première tentative.
La plupart des candidats ont besoin de 80 à 150 heures d'étude réparties sur 6 à 12 semaines pour les examens de niveau associé. Le temps nécessaire pour réussir varie considérablement en fonction de l'expérience antérieure. Les ingénieurs ayant une expérience pratique en production avec la technologie sous-jacente en ont généralement besoin de moins ; les candidats novices sur la plateforme devraient viser la limite supérieure de cette fourchette.
DP-700 est une certification reconnue dans l'écosystème Azure et signale des connaissances validées aux employeurs, recruteurs et clients. Sa valeur en termes de temps et de coût dépend de votre rôle et de vos objectifs — elle est la plus avantageuse pour les ingénieurs cloud, architectes et consultants qui travaillent quotidiennement avec Azure ou souhaitent évoluer vers des rôles similaires.
Le score de réussite pour le DP-700 est de 700 / 1000. L'examen contient 50 questions et dure 2 h.
Les frais d'examen DP-700 sont de $165 USD. Les frais sont fixés par Azure et peuvent varier selon la région ; confirmez toujours le prix actuel sur la page de certification officielle de Azure avant de réserver.
Les certifications Microsoft basées sur les rôles expirent après 1 an mais peuvent être renouvelées gratuitement via une évaluation en ligne non supervisée sur Microsoft Learn, à partir de 6 mois avant l'expiration.
Oui. Vous pouvez passer l'examen en ligne (supervisé via le navigateur sécurisé du fournisseur, disponible 24h/24 et 7j/7 dans la plupart des régions) ou dans un centre de test Pearson VUE en personne pendant les heures ouvrables. Les deux formats utilisent les mêmes questions, la même limite de temps et le même score de réussite.
CertLabPro propose 15 modes d'étude à travers la banque de questions pratiques pour le DP-700. Le mode de simulation d'examen reproduit l'examen réel : 50 questions en 2 h, avec le même seuil de réussite de 700 / 1000. Le mode navigation vous permet de lire chaque Q&A de manière statique.