Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600 Korean Version) - DP-600 Korean FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS
User1, User2, User3이라는 세 명의 사용자가 있는 Fabric 테넌트가 있습니다. 이 테넌트에는 Group 1이라는 보안 그룹이 있습니다. User1과 User3은 Group 1의 구성원입니다.
해당 테넌트는 다음 표에 표시된 워크스페이스를 포함합니다.
해당 테넌트는 다음 표에 표시된 도메인을 포함합니다.
User1은 Workspace3이라는 이름으로 새 작업 공간을 만듭니다.
Group1의 기본 도메인으로 Domain!을 지정합니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
해당 테넌트는 다음 표에 표시된 워크스페이스를 포함합니다.
해당 테넌트는 다음 표에 표시된 도메인을 포함합니다.
User1은 Workspace3이라는 이름으로 새 작업 공간을 만듭니다.
Group1의 기본 도메인으로 Domain!을 지정합니다.
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Fabric 테넌트에 Model1이라는 시맨틱 모델이 있습니다. Model1은 가져오기 모드를 사용합니다. Model1에는 Orders라는 테이블이 있습니다. Orders 테이블에는 1억 개의 행과 다음과 같은 필드가 있습니다.
Model!에서 사용하는 메모리 양과 모델 갱신 시간을 줄여야 합니다. 어떤 두 가지 조치를 취해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
Model!에서 사용하는 메모리 양과 모델 갱신 시간을 줄여야 합니다. 어떤 두 가지 조치를 취해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
Correct Answer: A,B
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Workspace1이라는 이름의 Fabric 작업 공간이 있고, 그 안에 Dataflow1이라는 이름의 데이터 흐름이 있습니다. Dataflow1은 500개의 행의 데이터를 반환합니다.
쿼리 결과에서 각 열의 최소값과 최대값을 확인해야 합니다.
어떤 세 가지 데이터 보기 옵션을 선택해야 할까요? 각 정답은 해결 방법의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
쿼리 결과에서 각 열의 최소값과 최대값을 확인해야 합니다.
어떤 세 가지 데이터 보기 옵션을 선택해야 할까요? 각 정답은 해결 방법의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer: B,D,E
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Workspace1이라는 이름의 Fabric 워크스페이스가 있고, 그 안에 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택 모델이 있습니다.
Workspace1에서 Pipeline1이라는 이름의 데이터 파이프라인을 생성합니다.
Azure Storage 계정에 CSV 파일이 저장되어 있습니다.
Pipeline1에 CSV 파일의 데이터를 Lakehouse1로 복사하는 활동을 추가해야 합니다. 이 활동은 Power Query M 수식 언어를 지원해야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Workspace1에서 Pipeline1이라는 이름의 데이터 파이프라인을 생성합니다.
Azure Storage 계정에 CSV 파일이 저장되어 있습니다.
Pipeline1에 CSV 파일의 데이터를 Lakehouse1로 복사하는 활동을 추가해야 합니다. 이 활동은 Power Query M 수식 언어를 지원해야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Correct Answer: B
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원본 데이터는 다음과 같은 필드를 포함하는 CSV 파일 형식입니다.
* 판매 거래 D
* 판매일
* 고객 코드
* 고객 이름
* 고객 주소
* 제품 코드
* 제품명
* 수량
* 단가
WH1의 테이블들에 대해 스타 스키마를 구현할 계획입니다. WH1의 차원 테이블들은 SCD(Slowly Changing Dimension) 타입 2 로직을 구현할 것입니다.
매출 거래 분석에 사용할 테이블을 설계하고 원본 데이터를 로드해야 합니다.
CustomerName, CustomerCode 및 SaleDate 필드에 대해 어떤 유형의 대상 테이블을 지정해야 합니까?
답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
* 판매 거래 D
* 판매일
* 고객 코드
* 고객 이름
* 고객 주소
* 제품 코드
* 제품명
* 수량
* 단가
WH1의 테이블들에 대해 스타 스키마를 구현할 계획입니다. WH1의 차원 테이블들은 SCD(Slowly Changing Dimension) 타입 2 로직을 구현할 것입니다.
매출 거래 분석에 사용할 테이블을 설계하고 원본 데이터를 로드해야 합니다.
CustomerName, CustomerCode 및 SaleDate 필드에 대해 어떤 유형의 대상 테이블을 지정해야 합니까?
답변하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
We are designing a star schema for sales transactions. In a star schema:
Dimension tables contain descriptive attributes (e.g., Customer, Product, Date).
Fact tables contain measurable, quantitative data (e.g., SalesTransactionID, Quantity, UnitPrice).
Factless fact tables capture events without numeric measures.
Junk dimensions store miscellaneous low-cardinality attributes.
The requirement says dimension tables will use Type 2 Slowly Changing Dimensions (SCD) # so Customer and Date attributes belong to Dimension tables.
Field-by-field classification
CustomerCode
A business key (natural key) for the customer dimension.
Belongs in the Customer Dimension table.
The answer: Dimension.
CustomerName
A descriptive attribute of the customer.
Belongs in the Customer Dimension table.
The answer: Dimension.
SaleDate
A time attribute used for analysis.
Belongs in the Date Dimension table.
The answer: Dimension.
Final answer:
CustomerCode # Dimension
CustomerName # Dimension
SaleDate # Dimension
References:
Star schema design for Power BI / Fabric
Slowly Changing Dimensions in data warehousing
# This follows Kimball's star schema best practices.
참고: 이 섹션에는 동일한 시나리오와 문제를 다룬 하나 이상의 질문 세트가 포함되어 있습니다. 각 질문은 문제에 대한 고유한 해결책을 제시합니다. 제시된 해결책이 목표를 충족하는지 여부를 판단해야 합니다.
주어진 해법 중 하나 이상이 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 주어진 해법 중 어느 것도 문제를 해결하지 못할 수도 있습니다.
이 섹션의 질문에 답변하신 후에는 뒤로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
네트워크에는 contoso라는 이름의 온프레미스 Active Directory Domain Services(AD DS) 도메인이 있습니다.
Microsoft Entra Connect를 사용하여 Microsoft Entra 테넌트와 동기화되는 com입니다.
시맨틱 모델을 포함하는 Fabric 테넌트가 있습니다.
모델에 동적 행 수준 보안(RLS)을 활성화하고 모델을 패브릭 서비스에 배포합니다.
username() 함수가 포함된 측정값을 쿼리했는데 결과가 비어 있습니다.
측정값이 사용자의 사용자 주체 이름(UPN)을 반환하는지 확인해야 합니다.
해결 방법: 측정값을 USEROBJECT() 함수를 사용하도록 업데이트합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
주어진 해법 중 하나 이상이 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 주어진 해법 중 어느 것도 문제를 해결하지 못할 수도 있습니다.
이 섹션의 질문에 답변하신 후에는 뒤로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
네트워크에는 contoso라는 이름의 온프레미스 Active Directory Domain Services(AD DS) 도메인이 있습니다.
Microsoft Entra Connect를 사용하여 Microsoft Entra 테넌트와 동기화되는 com입니다.
시맨틱 모델을 포함하는 Fabric 테넌트가 있습니다.
모델에 동적 행 수준 보안(RLS)을 활성화하고 모델을 패브릭 서비스에 배포합니다.
username() 함수가 포함된 측정값을 쿼리했는데 결과가 비어 있습니다.
측정값이 사용자의 사용자 주체 이름(UPN)을 반환하는지 확인해야 합니다.
해결 방법: 측정값을 USEROBJECT() 함수를 사용하도록 업데이트합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B
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Explanation: Only visible for FreeCram members. You can sign-up / login (it's free).
Microsoft Power BL 시맨틱 모델에 측정값이 포함되어 있습니다. 이 측정값은 여러 계산 함수와 필터 함수를 사용합니다.
당신은 해당 조치들의 성과를 평가하고 있습니다.
필터 함수를 keepfilters 함수로 바꾸면 실행 시간이 단축되는 사용 사례는 무엇입니까?
당신은 해당 조치들의 성과를 평가하고 있습니다.
필터 함수를 keepfilters 함수로 바꾸면 실행 시간이 단축되는 사용 사례는 무엇입니까?
Correct Answer: B
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Microsoft Power BI 프로젝트에 definition.pbir이라는 파일이 있습니다. definition.pbir 파일에는 다음과 같은 JSON이 포함되어 있습니다.
Correct Answer:
Explanation:
PBIR-Legacy format # No
Located in Power BI service # No
Opens in full edit mode # Yes
Comprehensive Detailed Explanation
We are analyzing a Power BI Report (PBIR) definition file in JSON format:
{
" version " : " 1.0 " ,
" byPath " : {
" path " : " ../Sales.Dataset "
}
}
}
Step 1: Is this PBIR-Legacy?
PBIR-Legacy format is used when referencing a dataset hosted in the Power BI service (cloud).
In this case, the JSON uses byPath, which references a local dataset file (Sales.Dataset) in the project folder, not a service dataset.
Therefore: No, it is not PBIR-Legacy.
Step 2: Where is the semantic model located?
The datasetReference points to ../Sales.Dataset.
That means the semantic model is stored locally in the project structure, not in the Power BI service.
Therefore: No, it is not located in the Power BI service.
Step 3: What happens when opening in Power BI Desktop?
Since the dataset reference is local (byPath), Power BI Desktop opens the semantic model in full edit mode (allowing schema, relationships, measures, etc. to be modified).
If it were PBIR-Legacy with a service model, only Live Connection mode would be available.
Therefore: Yes, Power BI Desktop opens it in full edit mode.
References
PBIR file structure in Power BI projects
Semantic model references: byPath vs byConnection
Final Answer:
PBIR-Legacy format # No
Located in Power BI service # No
Opens in full edit mode # Yes
당신은 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택이 포함된 Fabric 워크스페이스의 관리자입니다. Lakehouse1에는 다음과 같은 테이블이 포함되어 있습니다.
* 표1: 바로가기 키를 사용하여 생성된 델타 테이블
* Table2: Spark를 사용하여 생성된 외부 테이블
* Table3: 관리형 테이블
SQL 엔드포인트를 사용하여 Lakehouse1에 연결할 계획입니다. Lakehouse1에 연결한 후에는 어떤 작업을 수행할 수 있습니까?
* 표1: 바로가기 키를 사용하여 생성된 델타 테이블
* Table2: Spark를 사용하여 생성된 외부 테이블
* Table3: 관리형 테이블
SQL 엔드포인트를 사용하여 Lakehouse1에 연결할 계획입니다. Lakehouse1에 연결한 후에는 어떤 작업을 수행할 수 있습니까?
Correct Answer: A
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귀사에서는 재무 및 영업 부서에서 월별 보고에 사용하는 Microsoft Power BL 시맨틱 모델을 보유하고 있습니다. 이 시맨틱 모델에는 '판매 금액(sales Amount)'과 '주문 수(Orders)'라는 두 개의 명시적 측정값과 동적 시각화 제목에 사용할 텍스트를 반환하는 'KPI 제목(KPI Title)'이라는 측정값이 포함되어 있습니다.
'시간 계산'이라는 열을 포함하는 '시간 인텔리전스'라는 계산 그룹을 구현해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* SELECTEDMEASURE()를 사용하여 명시적 측정값 모두에 시간 지능 패턴을 적용합니다.
* 전년 대비 백분율 계산 항목만 백분율로 표시하십시오.
'무엇을 설정해야 합니까?'라는 질문에 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
'시간 계산'이라는 열을 포함하는 '시간 인텔리전스'라는 계산 그룹을 구현해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* SELECTEDMEASURE()를 사용하여 명시적 측정값 모두에 시간 지능 패턴을 적용합니다.
* 전년 대비 백분율 계산 항목만 백분율로 표시하십시오.
'무엇을 설정해야 합니까?'라는 질문에 답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
