| トピック | 出題範囲 |
| トピック 1 | - データ準備：このセクションでは、エンジニアのスキルを評価し、基本的なデータ準備タスクを網羅します。OneLakeデータハブやリアルタイムハブなどのツールを介したデータ接続の確立とソースの検出が含まれます。受験者は、ユースケースに応じて適切なストレージタイプ（レイクハウス、ウェアハウス、イベントハウス）を選択する知識を証明する必要があります。また、OneLakeとEventhouseの統合およびセマンティックモデルの実装も含まれます。変換パートでは、ビュー、ストアドプロシージャ、関数の作成に加え、データのエンリッチメント、マージ、非正規化、集計を行います。エンジニアは、重複、欠損値、NULLなどのデータ品質の問題への対応、データ型の変換、フィルタリングも求められます。さらに、SQL、KQL、ビジュアルクエリエディターなどのツールを使用したデータのクエリと分析もこのドメインでテストされます。
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| トピック 2 | - データ分析ソリューションの維持：このセクションでは、管理者のスキルを測定し、Power BI 環境のセキュリティ強化と管理に関連するタスクを網羅します。ワークスペースレベルとアイテムレベルの両方でアクセス制御を設定し、ユーザーとグループに適切な権限を確保することが求められます。行レベル、列レベル、オブジェクトレベル、ファイルレベルのアクセス制御に加え、機密ラベルを適用してデータを安全に分類する方法も含まれます。また、このセクションでは、バージョン管理の構成、Power BI Desktop プロジェクトの管理、展開パイプラインの設定、さまざまなデータ資産からの下流への影響の評価、XMLA エンドポイントを使用したセマンティックモデルの展開の処理などを通じて、組織での使用を目的とした Power BI アイテムの承認と、分析資産の開発ライフサイクル全体の監視能力もテストされます。再利用可能な資産管理もこの分野に含まれます。
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| トピック 3 | - セマンティックモデルの実装と管理：このセクションでは、アーキテクトのスキルを評価し、エンタープライズ規模の分析をサポートするためのセマンティックモデルの設計と最適化に焦点を当てます。ストレージモードの理解度、スタースキーマ、ブリッジテーブルや多対多結合などの複雑なリレーションシップの実装能力を評価します。アーキテクトは、変数、反復子、フィルタリング技術を用いてDAXベースの計算を記述する必要があります。計算グループ、動的書式指定文字列、フィールドパラメータの使用も含まれます。また、このセクションでは、大規模なセマンティックモデルの構成と複合モデルの設計も含まれます。最適化においては、レポートのビジュアルとDAXパフォーマンスの向上、Direct Lakeの動作の設定、増分更新戦略の効果的な実装が求められます。
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