Microsoft Fabric Data Engineer Associate
225 अभ्यास प्रश्न
अंतिम समीक्षा: April 2026
आपकी अध्ययन यात्रा के लिए व्यक्तिगत नोट्स और संसाधन लिंक
सर्टिफिकेशन द्वारा फ़िल्टर करें
DP-700 माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक पर प्रोडक्शन एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाने वाले डेटा इंजीनियरों के लिए माइक्रोसॉफ्ट का एसोसिएट-स्तरीय क्रेडेंशियल है। यह एनालिटिक्स समाधानों को लागू करने और प्रबंधित करने, बड़े पैमाने पर डेटा को इनजेस्ट और ट्रांसफॉर्म करने, और फैब्रिक वर्कलोड्स की निगरानी और अनुकूलन करने की क्षमता को मान्य करता है। दर्शक उन कार्यरत डेटा इंजीनियरों का है जो Synapse / Databricks / Data Factory के अनुभव से एकीकृत फैब्रिक प्लेटफॉर्म पर विस्तार कर रहे हैं। DP-600 की तुलना में, DP-700 इंजीनियरिंग की गहराई पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है — पाइपलाइन, स्ट्रीमिंग, प्रदर्शन और संचालन — और सिमेंटिक मॉडलिंग पर कम। 120 मिनट में 40–60 प्रश्नों की अपेक्षा करें, जिसमें कोड-कम्प्लीशन ड्रैग-एंड-ड्रॉप्स (PySpark, T-SQL, KQL), सिनेरियो आइटम, और कम से कम एक केस स्टडी शामिल है। DP-700 सितंबर 2024 में GA हो गया; तैयारी सामग्री लगातार परिपक्व हो रही है।
लगभग 32%। वर्कस्पेस और कैपेसिटी प्रबंधन, डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन और Git इंटीग्रेशन, सुरक्षा (RLS / OLS, सेंसिटिविटी लेबल, वर्कस्पेस भूमिकाएँ), फैब्रिक डोमेन, और इंजीनियरिंग आइटम्स के लिए लाइफसाइकिल प्रबंधन।
34% के साथ सबसे बड़ा डोमेन। पाइपलाइन, डेटाफ्लो जेन2, नोटबुक (PySpark / T-SQL / KQL), स्ट्रीमिंग के लिए Eventstreams, शॉर्टकट, मिररिंग, मेडेलियन आर्किटेक्चर, इंक्रीमेंटल लोड, और CDC पैटर्न।
लगभग 34%। मॉनिटरिंग हब, Spark UI, क्वेरी इनसाइट्स, कैपेसिटी थ्रॉटलिंग और बर्स्टिंग, लेकहाउस / वेयरहाउस / KQL DB में प्रदर्शन ट्यूनिंग, और लागत / कैपेसिटी गवर्नेंस।
परीक्षा में आने वाली सेवाएँ और क्यों प्रत्येक महत्वपूर्ण है।
एक एकीकृत SaaS एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म जो एकल क्षमता-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल पर इनजेशन, डेटा इंजीनियरिंग, वेयरहाउसिंग, रियल-टाइम एनालिटिक्स और BI को जोड़ता है।
यह परीक्षा में क्यों है: हर DP-700 प्रश्न के लिए अम्ब्रेला सेवा — डोमेन 1 (एक एनालिटिक्स सॉल्यूशन को लागू और प्रबंधित करें) क्षमता साइज़िंग, वर्कस्पेस सेटअप और आइटम प्रकार के चयन का परीक्षण करता है।
एकल SaaS-प्रबंधित डेटा लेक जो प्रति टेनेंट स्वचालित रूप से प्रावधानित होता है, सभी Fabric आइटम्स को ओपन Delta-Parquet फ़ॉर्मेट में शॉर्टकट-आधारित क्रॉस-वर्कस्पेस एक्सेस के साथ स्टोर करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 1 + डोमेन 2 OneLake का परीक्षण उस स्टोरेज सब्सट्रेट के रूप में करते हैं जिससे हर Fabric वर्कलोड पढ़ता है — शॉर्टकट, फ़ाइल बनाम टेबल सिमेंटिक्स और वन-कॉपी रियूज़ पर प्रश्नों की अपेक्षा करें।
Fabric आइटम जो एक Delta Lake टेबल स्टोर को एक अप्रबंधित फ़ाइल्स क्षेत्र के साथ जोड़ता है, जिसे Spark, T-SQL (SQL एनालिटिक्स एंडपॉइंट) या Power BI से Direct Lake के माध्यम से क्वेरी किया जा सकता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 (डेटा को इनजेस्ट और ट्रांसफ़ॉर्म करें) बार-बार परीक्षण करता है कि डेटा को Lakehouse में कब लैंड करना है बनाम Warehouse में कब — फ़ाइल/टेबल लेआउट, स्कीमा और रीड पैटर्न।
पूर्ण ACID ट्रांजैक्शन, मल्टी-टेबल राइट्स और Parquet को OneLake में लिखने वाली एक अलग स्टोरेज/कंप्यूट आर्किटेक्चर के साथ Fabric T-SQL डेटा वेयरहाउस।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 1 Warehouse-बनाम-Lakehouse चयन का परीक्षण करता है — Warehouse चुनें जब वर्कलोड को पूर्ण T-SQL DML, मल्टी-स्टेटमेंट ट्रांजैक्शन या BI-टीम परिचितता की आवश्यकता हो।
Fabric इनजेशन वर्कलोड जो Dataflows Gen2 (बड़े पैमाने पर लो-कोड Power Query) और Pipelines (200+ कनेक्टर्स और कॉपी/ट्रांसफ़ॉर्म गतिविधियों के साथ ऑर्केस्ट्रेटर) प्रदान करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 पर Data Factory का प्रभुत्व है — Dataflow Gen2 स्टेजिंग, पाइपलाइन गतिविधियों, पैरामीटरराइज़ेशन और कनेक्टर चयन पर प्रश्नों की अपेक्षा करें।
Fabric Data Factory के भीतर वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेटर जो Copy, Dataflow, Notebook, Stored Procedure और कंट्रोल-फ़्लो गतिविधियों को शेड्यूलिंग और ट्रिगर्स के साथ जोड़ता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 Pipelines का परीक्षण Lakehouse और Warehouse लक्ष्यों में मल्टी-स्टेप इनजेशन + ट्रांसफ़ॉर्मेशन को ऑपरेशनलाइज़ करने के कैनोनिकल तरीके के रूप में करता है।
Fabric वर्कलोड जो Lakehouse के विरुद्ध बड़े पैमाने पर डेटा इंजीनियरिंग के लिए प्रबंधित Apache Spark नोटबुक, Spark Job Definitions और Livy एंडपॉइंट प्रदान करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 Spark नोटबुक्स को उत्तर के रूप में नामित करता है जब ट्रांसफ़ॉर्मेशन को Python/Scala/SQL/R कोड की आवश्यकता होती है जो Dataflow Gen2 व्यक्त कर सकता है उससे परे हो।
Kusto इंजन पर निर्मित Fabric वर्कलोड — स्टोरेज के लिए Eventhouse / KQL Database, इनजेशन के लिए Eventstreams और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Real-Time Dashboards।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 + डोमेन 3 स्ट्रीमिंग इनजेशन और सब-सेकंड क्वेरींग को एक फ़र्स्ट-क्लास सिनेरियो के रूप में कवर करते हैं; Real-Time Intelligence नामित Fabric उत्तर है।
स्टार्टर पूल्स, कस्टम पूल्स, नेटिव एक्सेक्यूशन इंजन एक्सेलेरेशन और वर्कस्पेस या सेशन स्कोप पर लाइब्रेरी मैनेजमेंट के साथ Fabric-प्रबंधित Spark रनटाइम।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 3 (एक एनालिटिक्स सॉल्यूशन की निगरानी और उसे ऑप्टिमाइज़ करें) Spark पूल साइज़िंग, सेशन बनाम हाई-कॉन्करेंसी मोड और नेटिव एक्सेक्यूशन इंजन जैसे ट्यूनिंग लीवर्स का परीक्षण करता है।
टाइम-सीरीज़ और लॉग डेटा के लिए केवल-पढ़ने योग्य क्वेरी भाषा — Fabric Real-Time Intelligence, Azure Data Explorer और Azure Monitor Logs की एनालिटिकल सतह।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 + डोमेन 3 Eventhouse डेटा को क्वेरी करने और अपडेट नीतियों, मैटेरियलाइज़्ड व्यूज़ और कंटीन्यूअस एक्सपोर्ट्स लिखने के लिए KQL प्रवाह की अपेक्षा करते हैं।
Parquet पर ओपन-सोर्स ACID स्टोरेज लेयर — Fabric Lakehouse टेबल्स, Warehouse और OneLake शॉर्टकट्स के लिए अंतर्निहित टेबल फ़ॉर्मेट।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 + डोमेन 3 Delta सुविधाओं (V-Order, Z-Ordering, OPTIMIZE, VACUUM, टाइम ट्रैवल) को डेटा इंजीनियर के लिए उपलब्ध ऑप्टिमाइज़ेशन नॉब्स के रूप में संदर्भित करते हैं।
Power BI सिमेंटिक-मॉडल स्टोरेज मोड जो OneLake से सीधे Delta-Parquet फ़ाइल्स पढ़ता है — कोई इम्पोर्ट रीफ्रेश नहीं, कोई DirectQuery लेटेंसी नहीं।
यह परीक्षा में क्यों है: सिमेंटिक-मॉडल डिज़ाइन पर डोमेन 1 के प्रश्न यह परीक्षण करते हैं कि Lakehouse/Warehouse-समर्थित रिपोर्टिंग के लिए Direct Lake, Import या DirectQuery से कब बेहतर है।
ड्रैग-एंड-ड्रॉप स्ट्रीमिंग इनजेशन आइटम जो Event Hubs, IoT Hub, Kafka, CDC स्रोतों से रियल-टाइम इवेंट्स कैप्चर करता है और उन्हें Eventhouse, Lakehouse या कस्टम सिंक में रूट करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 Eventstream को Fabric में स्ट्रीमिंग इनजेशन के लिए कैनोनिकल लो-कोड पाथ के रूप में परीक्षण करता है — कस्टम Spark Structured Streaming कोड के साथ तुलना करें।
ADLS Gen2, Amazon S3, Google Cloud Storage, Dataverse, या किसी अन्य OneLake में मौजूद डेटा के लिए OneLake संदर्भ — किसी भी Fabric वर्कलोड से ज़ीरो-कॉपी एक्सेस।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 1 + डोमेन 2 "कॉपी किए बिना इनजेस्ट" सिनेरियो में Shortcuts को प्राथमिकता देते हैं; शॉर्टकट को Copy पाइपलाइनों से अलग करने वाले प्रश्नों की अपेक्षा करें।
पाइपलाइनों, डेटाफ्लो, नोटबुक्स, सिमेंटिक मॉडल्स और Eventstreams के लिए केंद्रीकृत ऑब्ज़र्वेबिलिटी सतह — हालिया रन, त्रुटियाँ, अवधियाँ और पुनः-रन क्रियाएँ।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 3 Monitoring Hub को फ़र्स्ट-लाइन इन्वेस्टिगेशन टूल के रूप में प्रस्तुत करता है जब कोई प्रश्न पूछता है कि "रन क्यों विफल हुआ, यह आप कहाँ जाँचते हैं।"
कैपेसिटी यूनिट्स में मापा गया कंप्यूट क्रय इकाई (F2 → F2048 / P-SKUs) जो Fabric आइटम्स में समवर्ती वर्कलोड थ्रूपुट, स्मूथिंग और बर्स्टिंग को नियंत्रित करती है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 3 क्षमता साइज़िंग, थ्रॉटलिंग, स्मूथिंग विंडोज़ और बर्स्टिंग/ओवरलोड व्यवहार का परीक्षण करता है जिसके लिए डेटा इंजीनियर को योजना बनानी चाहिए।
क्लाउड आइडेंटिटी प्रोवाइडर जो Fabric यूज़र्स, सर्विस प्रिंसिपल्स और प्रबंधित आइडेंटिटीज़ को प्रमाणित करता है जिनका उपयोग पाइपलाइनों, नोटबुक्स और Eventstream कनेक्टर्स द्वारा किया जाता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 1 Entra-आधारित वर्कस्पेस भूमिकाओं, आइटम-स्तर की अनुमतियों और बाहरी कनेक्टर्स पर OAuth/सर्विस-प्रिंसिपल प्रमाणीकरण का परीक्षण करता है।
तार्किक कंटेनर पदानुक्रम: डोमेन संबंधित वर्कस्पेस को समूहित करते हैं, जो भूमिका असाइनमेंट (Admin/Member/Contributor/Viewer) और क्षमता बाइंडिंग के साथ Fabric आइटम्स रखते हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 1 Workspace + Domain को dev/test/prod और डेटा-उत्पाद के स्वामित्व को अलग करने के लिए एक्सेस-कंट्रोल और संगठनात्मक प्रिमिटिव के रूप में अपेक्षा करता है।
डेटा गवर्नेंस सेवा जो कैटलॉग मेटाडेटा, आइटम्स में लीनिएज ट्रैकिंग और संवेदनशीलता-लेबल प्रसार के लिए Fabric वर्कस्पेस को ऑटो-स्कैन करती है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 1 + डोमेन 3 Purview का उल्लेख तब करते हैं जब किसी परिदृश्य को स्रोत से पाइपलाइन के माध्यम से Power BI रिपोर्ट तक एंड-टू-एंड लीनिएज, या लेबल-आधारित एक्सेस नीतियों की आवश्यकता होती है।
प्रबंधित रहस्य, कुंजियाँ और प्रमाणपत्र स्टोर जिनका संदर्भ Fabric कनेक्शन क्रेडेंशियल, ग्राहक-प्रबंधित एन्क्रिप्शन कुंजियों और नोटबुक रहस्यों द्वारा दिया जाता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डोमेन 2 Key Vault को उत्तर के रूप में अपेक्षा करता है जब कोई प्रश्न पूछता है कि Fabric पाइपलाइनों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटाबेस/सर्विस-प्रिंसिपल क्रेडेंशियल को कैसे स्टोर और रोटेट करें।
$110k–$150k–$210k USD वार्षिक
यह रेंज अमेरिका-आधारित मिड-टू-सीनियर डेटा इंजीनियरों को कवर करती है; सितंबर 2024 GA को देखते हुए फैब्रिक-विशिष्ट वेतन डेटा अभी भी कम है, इसलिए आंकड़े आसन्न एज़ूर / Databricks डेटा-इंजीनियर भूमिकाओं पर आधारित हैं। FAANG / फिनटेक / बड़े माइक्रोसॉफ्ट-पार्टनर कंसल्टेंसी में सीनियर डेटा इंजीनियर अक्सर $230k TC से अधिक कमाते हैं।
स्रोत: levels.fyi 2025 डेटा इंजीनियर / डेटा प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियर भूमिकाएँ, U.S. BLS OEWS मई 2024 (15-1242 डेटाबेस प्रशासक, 15-1252 सॉफ्टवेयर डेवलपर), Glassdoor 2025. आंकड़े अनुमानित हैं; वास्तविक मुआवजा भूमिका, क्षेत्र और अनुभव पर निर्भर करता है।
DP-700 DP-600 का इंजीनियरिंग-ट्रैक साथी है और यह 2024 के अंत से 2026 तक माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक अपनाने की गति बढ़ने के साथ आया है। माइक्रोसॉफ्ट-पार्टनर कंसल्टेंसी, बड़े डेटा-प्लेटफ़ॉर्म संगठनों और Synapse / Databricks निवेश को फैब्रिक पर समेकित करने वाले उद्यमों के भर्तीकर्ताओं ने DP-700 को एक पसंदीदा क्रेडेंशियल के रूप में सूचीबद्ध करना शुरू कर दिया है। यह इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स कार्य दोनों को संभालने वाले इंजीनियरों के लिए DP-600 के साथ स्वाभाविक रूप से जुड़ता है, हाइब्रिड Synapse / Fabric एस्टेट्स के लिए DP-203 (फैब्रिक संक्रमण के दौरान अभी भी सक्रिय) के साथ, और DBA क्षेत्र में आने वाले इंजीनियरों के लिए DP-300 के साथ। चेतावनी: एक बिल्कुल नए क्रेडेंशियल के रूप में, JD-आवृत्ति और वेतन डेटा अभी भी परिपक्व हो रहे हैं — 2026 तक मांग के और अधिक मजबूत होने की उम्मीद है।
कोई औपचारिक पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं। माइक्रोसॉफ्ट Synapse, Databricks, या Data Factory के साथ अभ्यास-स्तरीय डेटा-इंजीनियरिंग अनुभव, साथ ही PySpark, T-SQL, या KQL में से कम से कम एक में कार्यकुशलता की सिफारिश करता है — DP-700 एक प्रवेश-स्तर की परीक्षा नहीं है। DP-203 (एज़ूर डेटा इंजीनियर एसोसिएट, अभी भी सक्रिय) से आने वाले उम्मीदवार आमतौर पर इनजेस्ट / ट्रांसफॉर्म डोमेन को स्वाभाविक पाते हैं। DP-900 उन उम्मीदवारों के लिए एक उपयोगी वैचारिक ऑन-रैंप है जो एज़ूर डेटा सेवाओं के लिए नए हैं; DP-600 उन इंजीनियरों के लिए अत्यधिक पूरक है जो इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स-इंजीनियर दोनों क्रेडेंशियल चाहते हैं।
आधिकारिक माइक्रोसॉफ्ट लर्न पाथ तीनों डोमेन को लगभग 35–45 घंटों में कवर करता है। फैब्रिक ट्रायल कैपेसिटी (60-दिवसीय निःशुल्क ट्रायल) में हाथों-हाथ समय अनिवार्य है — DP-700 के प्रश्न उन उम्मीदवारों को पुरस्कृत करते हैं जिन्होंने वास्तव में मेडेलियन पाइपलाइन बनाई हैं, Eventstreams को कॉन्फ़िगर किया है, और Spark नोटबुक को ट्यून किया है। थर्ड-पार्टी सामग्री अभी भी कम है; मुख्य रूप से माइक्रोसॉफ्ट लर्न और आधिकारिक अभ्यास मूल्यांकन पर निर्भर रहें।
DP-700 एसोसिएट टियर में आता है और फैब्रिक इंजीनियरिंग सतह क्षेत्र की व्यापकता को देखते हुए इसे व्यापक रूप से अधिक चुनौतीपूर्ण एसोसिएट परीक्षाओं में से एक माना जाता है। पिछले डेटा-इंजीनियरिंग अनुभव के साथ 8–12 सप्ताह में 80–120 घंटे के अध्ययन की योजना बनाएं; यदि Spark / SQL डेटा इंजीनियरिंग नया है तो काफी अधिक समय लगेगा। परीक्षा 120 मिनट की होती है — अधिकांश एसोसिएट परीक्षाओं से लंबी — जिसमें बहुविकल्पीय, बहु-प्रतिक्रिया, ड्रैग-एंड-ड्रॉप (PySpark, T-SQL, और KQL में कोड-कम्प्लीशन सहित), हॉट-एरिया, और केस-स्टडी प्रारूपों में 40–60 प्रश्न होते हैं।
सबसे आम बाधा कंप्यूट इंजनों की व्यापकता है — Spark नोटबुक, T-SQL वेयरहाउस, KQL Eventhouses, और Eventstreams प्रत्येक के अपने अलग अनुकूलन और परिचालन संबंधी विचार हैं, और परीक्षा उन सभी में दक्षता की उम्मीद करती है। कैपेसिटी प्रबंधन (CU खपत, थ्रॉटलिंग, बर्स्टिंग, स्मूथिंग) और लेकहाउस-बनाम-वेयरहाउस का निर्णय सामान्य ट्रैप क्षेत्र हैं। हाल ही में शुरू की गई परीक्षा के रूप में, थर्ड-पार्टी सामग्री की गुणवत्ता भिन्न होती है; माइक्रोसॉफ्ट लर्न सबसे विश्वसनीय स्रोत बना हुआ है।
प्रारंभिक सामान्य उपलब्धता। बीटा परीक्षा जुलाई-सितंबर 2024 में रियायती मूल्य निर्धारण के साथ चली। माइक्रोसॉफ्ट ने संकेत दिया है कि माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक फीचर रिलीज की तीव्र गति को देखते हुए DP-700 में लगातार आउटलाइन ताज़ा किए जाएंगे।
DP-700 (Microsoft Fabric Data Engineer Associate) एक एक मध्यम कठिन परीक्षा जो व्यावहारिक अनुभव और सर्वोत्तम प्रथाओं की ठोस समझ की अपेक्षा करती है Associate-स्तरीय परीक्षा है। एसोसिएट-स्तरीय परीक्षाओं के लिए अधिकांश उम्मीदवारों को 6-12 सप्ताह में फैले 80-150 घंटे के अध्ययन की आवश्यकता होती है। अधिकांश उम्मीदवार जो अभ्यास परीक्षाओं में उत्तीर्ण होने की सीमा से लगातार ऊपर स्कोर करते हैं, वे अपने पहले प्रयास में उत्तीर्ण हो जाते हैं।
एसोसिएट-स्तरीय परीक्षाओं के लिए अधिकांश उम्मीदवारों को 6-12 सप्ताह में फैले 80-150 घंटे के अध्ययन की आवश्यकता होती है। उत्तीर्ण होने में लगने वाला समय पूर्व अनुभव के आधार पर व्यापक रूप से भिन्न होता है। अंतर्निहित तकनीक में व्यावहारिक उत्पादन अनुभव वाले इंजीनियरों को आमतौर पर कम समय लगता है; प्लेटफ़ॉर्म के लिए नए उम्मीदवारों को उस सीमा के ऊपरी छोर की ओर योजना बनानी चाहिए।
DP-700 Azure इकोसिस्टम में एक मान्यता प्राप्त क्रेडेंशियल है और नियोक्ताओं, भर्तीकर्ताओं और ग्राहकों को मान्य ज्ञान का संकेत देता है। क्या यह आपके लिए समय और शुल्क के लायक है, यह आपकी भूमिका और लक्ष्यों पर निर्भर करता है - यह क्लाउड इंजीनियरों, आर्किटेक्ट्स और सलाहकारों के लिए सबसे अधिक फायदेमंद होता है जो Azure के साथ प्रतिदिन काम करते हैं या उन भूमिकाओं में जाना चाहते हैं।
DP-700 के लिए उत्तीर्ण अंक 700 / 1000 है। परीक्षा में 50 प्रश्न होते हैं और यह 2 घंटा तक चलती है।
DP-700 परीक्षा का शुल्क $165 USD है। शुल्क Azure द्वारा निर्धारित किए जाते हैं और क्षेत्र के अनुसार भिन्न हो सकते हैं; बुकिंग से पहले हमेशा आधिकारिक Azure प्रमाणन पृष्ठ पर वर्तमान कीमत की पुष्टि करें।
माइक्रोसॉफ्ट भूमिका-आधारित प्रमाणन 1 साल के बाद समाप्त हो जाते हैं लेकिन समाप्ति से 6 महीने पहले शुरू होने वाले माइक्रोसॉफ्ट लर्न पर एक अनप्रोक्टर्ड ऑनलाइन मूल्यांकन के माध्यम से मुफ्त में नवीनीकृत किए जा सकते हैं।
हाँ। आप परीक्षा ऑनलाइन (प्रदाता के सुरक्षित ब्राउज़र के माध्यम से प्रोक्टर्ड, अधिकांश क्षेत्रों में 24/7 उपलब्ध) या व्यावसायिक घंटों के दौरान व्यक्तिगत पियर्सन VUE परीक्षण केंद्र पर दे सकते हैं। दोनों प्रारूपों में समान प्रश्न, समय सीमा और उत्तीर्ण अंक होते हैं।
CertLabPro DP-700 के लिए अभ्यास प्रश्न बैंक में 15 अध्ययन मोड प्रदान करता है। परीक्षा-सिमुलेशन मोड वास्तविक परीक्षा को दर्शाता है: 2 घंटा में 50 प्रश्न, 700 / 1000 की समान उत्तीर्ण सीमा के साथ। ब्राउज़ मोड आपको प्रत्येक प्रश्नोत्तर को स्थिर रूप से पढ़ने की अनुमति देता है।