Microsoft Azure Data Fundamentals
175 perguntas de prática
Última revisão: April 2026
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Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) é a credencial de nível de entrada para cargas de trabalho de dados no Azure. Destina-se a candidatos que iniciam uma carreira em plataforma de dados — engenheiros de dados júnior, analistas, desenvolvedores BI e partes interessadas que precisam de fluência em serviços de dados do Azure. O exame valida a compreensão conceitual de dados relacionais e não relacionais, cargas de trabalho de análise em lote e em streaming, e o portfólio do Azure que suporta cada um (família Azure SQL, Cosmos DB, Storage, Synapse, Data Factory, Microsoft Fabric, Databricks). Espere 40–60 questões de múltipla escolha, múltipla resposta e arrastar e soltar em 45 minutos — conceituais, não práticas, sem estudos de caso.
Dados estruturados / semiestruturados / não estruturados, OLTP vs. OLAP, lote vs. streaming, funções de dados comuns (engenheiro, analista, cientista) e os padrões modernos de data warehouse / lakehouse / data mesh. Cerca de 28% das questões.
Azure SQL Database vs. SQL Managed Instance vs. SQL Server em VMs, Azure Database for MySQL / PostgreSQL / MariaDB, SQL básico, normalização e trade-offs de serviços gerenciados. Cerca de 22%.
APIs do Azure Cosmos DB (NoSQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin, Table), Azure Storage (Blob, Files, Tables, Queues), modelos de dados de documento / chave-valor / grafo / coluna-família. Cerca de 18%.
Maior domínio, com 32%. Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric, Azure Databricks, Azure Data Factory, Power BI, além dos conceitos de arquitetura de data warehouse / lakehouse. Área de maior crescimento nas atualizações recentes.
Serviços que você encontrará no exame e por que cada um importa.
Mecanismo relacional PaaS totalmente gerenciado, construído no SQL Server estável mais recente, com HA integrado, patching automático e escala elástica.
Por que está no exame: A principal opção PaaS no Domínio 2 (Dados Relacionais no Azure) — espere questões que o distinguem do Managed Instance e do SQL em VMs pelo overhead de gerenciamento.
Implantação PaaS de uma instância de SQL Server quase 100% compatível com recursos, com SQL Agent, consultas entre bancos de dados e suporte a CLR.
Por que está no exame: O Domínio 2 testa quando escolher Managed Instance em vez de Azure SQL Database para cargas de trabalho lift-and-shift que precisam de recursos no nível da instância.
Implantação IaaS do SQL Server em VMs Windows ou Linux, oferecendo controle total no nível do sistema operacional e do mecanismo SQL, com extensões de automação opcionais.
Por que está no exame: O Domínio 2 o apresenta como a opção relacional de controle e responsabilidade máximos — em contraste com as camadas PaaS gerenciadas.
Serviços de banco de dados relacional de código aberto gerenciados, com implantação de servidor flexível, backups automatizados e HA integrado.
Por que está no exame: O Domínio 2 aponta a família PaaS de código aberto como a resposta quando a carga de trabalho já está em Postgres ou MySQL — distinga-a das camadas do SQL Server.
Banco de dados NoSQL multi-modelo distribuído globalmente, com suporte a APIs de chave-valor, documento, família de colunas, grafo e vetor, com consistência ajustável.
Por que está no exame: A resposta principal no Domínio 3 (Dados Não Relacionais) — espere questões sobre escolha de API, particionamento, RU/s e trade-offs de nível de consistência.
Conta guarda-chuva que hospeda serviços de Blob, File, Queue e Table, com opções de redundância (LRS/ZRS/GRS) e camadas de acesso (hot/cool/cold/archive).
Por que está no exame: O Domínio 3 testa Blob/Files/Tables como os armazenamentos não relacionais canônicos; o Domínio 1 testa as camadas de armazenamento e redundância como conceitos centrais.
Armazenamento de Blob com namespace hierárquico e ACLs POSIX otimizado para cargas de trabalho de análise de big data no Synapse, Databricks e Fabric.
Por que está no exame: O Domínio 4 (Cargas de Trabalho de Análise) trata o ADLS Gen2 como o substrato de armazenamento de lake padrão que os serviços de análise consomem.
Plataforma de análise unificada que combina OneLake (um único data lake SaaS), Data Factory, Synapse Engineering/Warehousing/Real-Time e Power BI sob uma única capacidade.
Por que está no exame: O Domínio 4 destaca o Fabric como a história atual de análise de ponta a ponta — espere questões sobre OneLake, cargas de trabalho e o modelo de atalho/lakehouse.
Serviço de análise empresarial que unifica pools SQL dedicados/serverless, pools Apache Spark e pipelines para cargas de trabalho de data warehouse + big data.
Por que está no exame: O Domínio 4 distingue o Synapse do Fabric e do Databricks — as questões testam quando um pool SQL dedicado se encaixa versus serverless ou Spark.
Plataforma gerenciada Apache Spark e Delta Lake para engenharia de big data, ML e análise de lakehouse co-desenvolvida com a Databricks.
Por que está no exame: O Domínio 4 nomeia Databricks como a escolha de lakehouse centrada em Spark; espere questões de contraste contra pools Spark do Synapse e Fabric.
Orquestrador ETL/ELT nativo da nuvem com mais de 90 conectores, fluxos de dados de mapeamento no Spark e runtimes de integração para cenários híbridos.
Por que está no exame: O Domínio 4 testa o Data Factory como o orquestrador de pipeline canônico para mover e transformar dados entre armazenamentos.
Mecanismo de processamento de fluxo em tempo real, semelhante a SQL, com janelas temporais integradas, conectando entradas do Event Hubs/IoT Hub a Power BI, Synapse ou coletores de armazenamento.
Por que está no exame: Questões do Domínio 4 sobre análise em tempo real apontam o Stream Analytics como a resposta de baixo código para agregações em janelas em fluxos de eventos.
Serviço de ingestão de eventos altamente escalável que lida com milhões de eventos por segundo, com um endpoint compatível com Kafka e captura para armazenamento.
Por que está no exame: O Domínio 4 enquadra o Event Hubs como a porta de entrada para ingestão de streaming alimentando o Stream Analytics, Fabric Real-Time ou Databricks.
Plataforma de BI de autoatendimento para relatórios interativos, modelos semânticos e dashboards sobre Fabric, Synapse, SQL e dezenas de outras fontes.
Por que está no exame: O Domínio 4 testa o Power BI como a camada de visualização em arquiteturas de análise modernas — espere questões sobre conceitos de workspace, dataset e relatório.
Carga de trabalho do Fabric construída no mecanismo Kusto/KQL para ingestão, exploração e atuação em dados de eventos de alta velocidade via Eventstreams e Eventhouses.
Por que está no exame: O Domínio 4 aponta cada vez mais o Real-Time Intelligence como a resposta nativa do Fabric para análise de streaming, substituindo cenários HDInsight autônomos.
Armazenamento de chave-valor em memória gerenciado baseado em Redis, suportando caching, estado de sessão e pub/sub para leituras de baixa latência.
Por que está no exame: O Domínio 3 cita o Azure Cache for Redis como o exemplo canônico de NoSQL em memória — em contraste com armazenamentos NoSQL persistentes como o Cosmos DB.
Serviço de gerenciamento de identidade e acesso na nuvem que fornece autenticação, acesso condicional e identidades gerenciadas para serviços de dados do Azure.
Por que está no exame: Questões do Domínio 1 + Domínio 2 sobre como proteger o acesso a dados apontam o Entra ID como o plano de identidade por trás da autenticação AAD do Azure SQL e do RBAC de armazenamento.
Serviço unificado de governança de dados para catalogar, classificar e rastrear a linhagem em propriedades de dados do Azure, on-premise e multi-cloud.
Por que está no exame: O Domínio 1 (Conceitos Fundamentais de Dados) testa o Purview como a resposta de catálogo/linhagem quando um cenário pergunta como inventariar e governar dados corporativos.
Serviço gerenciado para armazenar segredos, chaves e certificados com opções baseadas em HSM, usado para criptografar dados e intermediar credenciais de banco de dados.
Por que está no exame: Cenários de proteção de dados nos Domínios 2–4 citam o Key Vault para chaves TDE gerenciadas pelo cliente, segredos de string de conexão e gerenciamento de certificados.
Serviço de telemetria de plataforma que coleta métricas, logs e rastreamentos de serviços de dados, com Log Analytics (KQL) e regras de alerta.
Por que está no exame: O Domínio 4 espera o Azure Monitor para evidenciar o desempenho de consultas, falhas de pipeline e limitação de armazenamento em todo o ambiente de análise.
$65k–$100k–$140k USD anual
O DP-900 por si só não altera materialmente os salários — é um sinal de alfabetização. Engenheiros que visam a faixa salarial mais alta o combinam com DP-203 / DP-300 / DP-600 / DP-700, além de 2–4 anos de trabalho prático com dados. Mercados dos EUA não costeiros tendem para a faixa inferior.
Fonte: levels.fyi 2025 funções de analista / engenheiro de dados, U.S. BLS OEWS Maio de 2024 (15-2051 cientistas de dados, 13-2031 analistas de orçamento / dados), Glassdoor 2025. Os valores são aproximados; a compensação real depende da função, região e experiência.
O DP-900 tem tido uma demanda constante à medida que as empresas modernizam suas plataformas de dados para Azure Synapse, Databricks e, cada vez mais, Microsoft Fabric. Recrutadores o consideram um sinal de alfabetização básica para funções de analista e engenheiro júnior, e como evidência de intenção para engenheiros em transição para trabalho com plataforma de dados. Ele se combina naturalmente com o AZ-900 para complementar uma visão geral da plataforma Azure, e atua como a rampa de acesso recomendada para os exames de dados de nível associado (DP-300 para DBAs, DP-600 / DP-700 para Fabric, DP-100 para ciência de dados). A Microsoft distribui regularmente vouchers DP-900 gratuitos através dos desafios de habilidades de dados do Microsoft Learn.
Não há pré-requisitos formais. O DP-900 é posicionado como o primeiro exame da trilha de dados que a maioria dos candidatos faz. O caminho gratuito do Microsoft Learn da Microsoft cobre todos os quatro domínios em aproximadamente 10–15 horas de conteúdo autodirigido, e os sandboxes incluídos permitem que você experimente com Azure SQL, Cosmos DB e Synapse sem uma assinatura paga.
Se você já possui o AZ-900 ou AI-900, planeje condensar o tempo de estudo significativamente — apenas os domínios específicos de dados são novos. Se você vem do AWS Cloud Practitioner ou AWS Data Engineer Associate, concentre-se em mapear os nomes dos serviços AWS (RDS, DynamoDB, Glue, Redshift) para os equivalentes do Azure (Azure SQL, Cosmos DB, Data Factory, Synapse / Fabric).
O DP-900 se enquadra na categoria Fundamentos — comparável em dificuldade ao AZ-900 e AI-900. Planeje de 15 a 25 horas de estudo ao longo de 2 a 3 semanas sem experiência prévia em dados; profissionais de dados experientes geralmente são aprovados com 5 a 10 horas de revisão focada. O exame dura 45 minutos com 40 a 60 questões em formatos mistos: múltipla escolha, múltipla resposta e exercícios de correspondência de arrastar e soltar. Sem estudos de caso na categoria Fundamentos.
O obstáculo mais comum é a sobreposição de serviços — o Azure tem várias maneiras de implementar uma carga de trabalho de data warehouse, lakehouse ou streaming (Synapse vs. Fabric vs. Databricks vs. Stream Analytics) e o exame espera que você saiba qual é a escolha canônica para cada cenário. A cobertura do Microsoft Fabric cresceu significativamente na atualização do esquema de 2024, então o material de estudo mais antigo pode subestimá-lo.
Atualizado para adicionar cobertura do Microsoft Fabric no domínio de análise e para atualizar o enquadramento de Azure Synapse / Databricks. A Microsoft atualiza o DP-900 aproximadamente anualmente sem alterar o código do exame.
Esquema anterior ao Microsoft Fabric. Mais focado em Synapse e Data Factory; sem cobertura explícita de Fabric ou Lakehouse.
DP-900 (Microsoft Azure Data Fundamentals) é um exame de nível Foundational considerado um exame de nível de entrada que testa a amplitude da compreensão conceitual, em vez da profundidade prática. A maioria dos candidatos precisa de 30 a 80 horas de estudo distribuídas em 3 a 6 semanas para exames de nível fundamental. A maioria dos candidatos que pontuam consistentemente acima do limite de aprovação em exames práticos é aprovada na primeira tentativa.
A maioria dos candidatos precisa de 30 a 80 horas de estudo distribuídas em 3 a 6 semanas para exames de nível fundamental. O tempo para aprovação varia amplamente de acordo com a experiência prévia. Engenheiros com experiência prática de produção na tecnologia subjacente geralmente precisam de menos tempo; candidatos novos na plataforma devem planejar-se para o limite superior dessa faixa.
DP-900 é uma credencial reconhecida no ecossistema Azure e sinaliza conhecimento validado para empregadores, recrutadores e clientes. Se vale a pena o tempo e a taxa para você, depende do seu papel e objetivos — geralmente compensa mais para engenheiros de nuvem, arquitetos e consultores que trabalham com Azure diariamente ou desejam mudar para funções que o fazem.
A pontuação de aprovação para DP-900 é 700 / 1000. O exame contém 40 questões e dura 45 min.
A taxa do exame DP-900 é $99 USD. As taxas são definidas por Azure e podem variar por região; sempre confirme o preço atual na página oficial de certificação Azure antes de agendar.
As certificações Microsoft fundamentals nunca expiram (AZ-900, AI-900, DP-900, SC-900).
Sim. Você pode fazer o exame online (supervisionado através do navegador seguro do provedor, disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana na maioria das regiões) ou em um centro de testes Pearson VUE presencial durante o horário comercial. Ambos os formatos usam as mesmas perguntas, limite de tempo e pontuação de aprovação.
A CertLabPro oferece 15 modos de estudo no banco de questões práticas para DP-900. O modo de simulação de exame espelha o exame real: 40 questões em 45 min, com o mesmo limite de aprovação de 700 / 1000. O modo de navegação permite que você leia todas as perguntas e respostas estaticamente.