こんばんは。
タイトルの通り、AzureのDP-900（Data fundamentals）に合格しました。

普段業務でAzureを使っている訳でもないため、用語の暗記に手間取ったり、途中で業務の繁忙期もやってきたりで、なんだかんだで思い立ってから10か月かかりましたが、真剣に学習したのは2025年8月末～10月1日になります。

学習ツール、本試験の振り返り、その他の個人の躓きポイントを紹介していきます。

1.学習ツール

(1).公式ラーニング

良質の教材が一般公開されていて、学習がかなりしやすくなっています。用語の暗記だけでなく、データベース、データマネジメントの基礎概念にも触れられているので、用語以外の技術的な知識も身に付きます。

ここにある4つのテーマが試験範囲になります。

1.Microsoft Azure データの概要コアデータの概念
2.Microsoft Azure の概要Azure のデータリレーショナルデータ
3.Microsoft Azure の概要Azure の非リレーショナルデータ
4.Microsoft Azure の概要Azure でのデータ分析

ここをじっくり読み、モジュール評価で高得点が取れれば、本試験も良いところまではいくと思います。

モジュール評価のリンクは以下です。
リンクを集めておくと、隙間時間に活用してレベルアップが図れます。

単元No	テーマ	URL
1	コアデータ概念の詳細	https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/7-knowledge-check
1	データの役割とサービス	https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-roles-responsibilities-world-of-data/4-knowledge-check
2	基本的なリレーショナルデータの概念を調べる	https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-relational-data-offerings/6-knowledge-check
2	Azure のリレーショナルデータベースサービスの詳細	https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-provision-deploy-relational-database-offerings-azure/5-knowledge-check
3	非リレーショナルデータ用の Azure Storage を調べる	https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/explore-provision-deploy-non-relational-data-services-azure/7-knowledge-check
3	Azure Cosmos DB の基礎を確認する	https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/explore-non-relational-data-stores-azure/5-knowledge-check
4	大規模分析の基礎	https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/examine-components-of-modern-data-warehouse/6-knowledge-check
4	リアルタイム分析の基礎	https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-fundamentals-stream-processing/7-knowledge-check
4	データ視覚化の基礎	https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-fundamentals-data-visualization/6-knowledge-check

自分はこれをExcelにまとめて、点数と苦手な点をメモしていました。

模擬試験もあるので、ここで8割～9割を得点できるように実力をつけておくことも重要です。

(2).UDEMYの問題集

これを一通り解いて、8割は得点できるようにしておきます。

2 本試験の振り返り

実際に試験を受けました。基本は１．の領域の問題が出題されていましたが、模擬問題とは異なる形式の問題も出題されました。

(1)ACID特性

ACID特性について解説した文章を、左側の特性のブロックをカーソルで操作してはめる（同じ特性を何度使ってもよい。一度ずつではない）

ACID特性については、きちんと押さえておいたほうが良いです。

特性	特徴	例
原子性 (Atomicity)	トランザクションは「全て実行される」か「全てロールバックされる」かのどちらか。中途半端な状態は残さない。	Ａさんの口座からＢさんの口座に金額を移す。その際、片方のデータだけを更新した状態にしない。（部分的に実行された中途半端な状態を残さない）
一貫性 (Consistency)	トランザクションの実行前後で、データは「整合性の取れた状態」から「別の整合性の取れた状態」へと必ず移行する。	トランザクション実行前：残高 = 5,000円取引：10,000円引き出し → ルール違反となる（残高が -5,000円になる）。こうした状態を防ぐ。ビジネスロジックにより保証する要素が強め。
独立性 (Isolation)	複数のトランザクションが同時に走っても、お互いの結果に干渉しない。	Aさん、Ｂさんが同じ口座に送金するとき、AさんのトランザクションがＢさんのトランザクションの影響を受けずに処理される。
持続性 (Durability)	トランザクションが確定した結果は、障害が発生しても保持される。	特になし（データの永続性を保証する）ハードウェアの耐久性・冗長化や、DBソフトのログ書き込み方式に強く依存する。

(2)データの職域

「ビジネスルール・ポリシー・データガバナンスの定義」というキーワードがピンと来なく、あまり学習していなかった「データアナリスト」を選択してしまったのですが、後で確認すると、やはり誤りでした。
この場合の正解は「データスチュワード」のようですが、選択肢になかったので、近いものとしてデータ管理者が正解になってくるようです。
職域は最後まで躓きがちだったのですが、本試験でもやられてしまいました。くやしいですね。気の迷いで変な選択をしてしまわないように、気を付けたいです・・。

職域	役割	メモ
データエンジニア	パイプライン、クレンジング、変換、リストアワークロードの実装、設計	実装が中心ではあるが、プライバシー等は管理者と混同しやすい
データベース管理者	データベースシステムの設計、実装、保守、運用	意外とビジネス部門とのコミュニケーションをとる役割ではない
データサイエンティスト	分析モデルの設計と構築、視覚化

(3)COSMOS DBについて

COSMOSデータベースでは、パーティションを使うか？
という問いが出ました。あまり意識しておらず迷いましたが、「はい」を選択しました。ここは正解だったようです。Azure Cosmos DB ではデータを効率よくスケーラブルに格納・クエリするためにパーティションが必ず使われるようです。

(4)クラスター化インデックスとは？

「リレーショナルDBのある値を、並べ替えて格納しておくこと」といった問いがありました。ここは学習不足で「外部キー」を選んでしまったのですが、「クラスター化インデックス」が正解になります。
テーブルのデータ行自体が、インデックスの順序に従って物理的に並べ替えられて格納される。
例：主キーにクラスター化インデックスを張ると、その順序で実際のデータが格納される。

(5) OLAP OLTPの理解

スタースキーマのデシジョンテーブルを使うのは？という問いに、OLAPを選択しましたが、ここは正解だったようです。
ここの特徴は模擬問題でも出ましたが、本試験においても重要だと思われます。


OLAP	読み取り用に最適化、非正規化・スタースキーマ／スノーフレークスキーマ
OLTP	中程度の読み取り、高負荷の書き込みをサポート、正規化

3 その他の躓きポイント

本試験では大きな影響はなかったですが、学習時に躓いたポイントは何個かありました。

(1) Azure SQLサービスの比較

サービス	区分	特徴
VMマシン上のSQLサーバー	IaaS	リフト＆シフト向きスケールは手動。仮想マシン（インフラ）は自分で管理
Azure SQL Managed Instance	PaaS	SQLサーバーと100%の互換性、メールサービス、EntraIDなどのサービスに依存
Azure SQL Database	PaaS	可用性99.995%、クラウドネイティブ向き、スケーリングも柔軟

(2) BLOBの種類

種類	特徴
ブロックBLOB	追加・更新が頻繁
ページBLOB	ランダムアクセス
追加BLOB	追加のみ。ログの格納等に向く

4 最後に

難易度は低いといわれる試験ではありますが、試験範囲は割と広いので、全用語・概念を理解するとなると結構大変です。
当たり前ですが、サービスごとの相違点を理解しておく事は大事です。

当試験はデータベースの概念理解にも役立つので、ビジネス部門の担当者やユーザー系SIの管理者層の方なども、この資格の学習範囲をカバーしておくと業務上の理解の助けにもなるかと思います。

少しでも参考になれば幸いです。