MCF DP-900 練習評定~題目收集
DP-900：Microsoft Azure 資料基礎知識 認證，以「角色與責任」為主題，提供 5 題單選題，每題含選項、正解與簡要解析。
🧠 題目：角色與責任
題目 1
在 Azure 資料解決方案中，哪一個角色最負責設計數據模型和定義資料的關聯性？ A. 資料工程師 B. 資料分析師 C. 資料模型設計師 D. 資料庫管理員
✅ 正確答案：C. 資料模型設計師
📘 解析：資料模型設計師（或資料建模師）專門負責設計資料模型、定義實體間關係，為資料倉儲與分析鋪路。
題目 2
哪一個角色通常負責清理、轉換資料並準備好供其他角色進行分析？ A. 商業分析師 B. 資料工程師 C. DevOps 工程師 D. 系統管理員
✅ 正確答案：B. 資料工程師
📘 解析：資料工程師主要負責 ETL（Extract, Transform, Load）流程，讓資料從原始狀態變成可用狀態。
題目 3
哪一位角色的主要工作是使用 Power BI 等工具製作互動報表和視覺化？ A. 資料科學家 B. 資料分析師 C. 資料架構師 D. 系統開發人員
✅ 正確答案：B. 資料分析師
📘 解析：資料分析師專長於將資料轉化成易於解讀的圖表與報告，幫助業務做出決策。
題目 4
哪一個角色最有可能負責管理資料存取權限與安全性？ A. 資料庫管理員 (DBA) B. 機器學習工程師 C. 雲端架構師 D. 資料分析師
✅ 正確答案：A. 資料庫管理員 (DBA)
📘 解析：DBA 管理資料庫的性能、備份與安全性，是權限與資料保護的第一道防線。
題目 5
哪一位角色的主要職責是訓練預測模型，並從數據中尋找洞察？ A. 資料工程師 B. 資料分析師 C. 資料科學家 D. 開發人員
✅ 正確答案：C. 資料科學家
📘 解析：資料科學家使用統計學與機器學習演算法來挖掘資料中的深層價值與趨勢。
針對 儲存體主題（Storage in Azure） 精選的 5 題 DP-900 模擬題，涵蓋常見的儲存選項、特性與使用情境。每題均為單選題，並包含選項、正確答案與解析。
💾 DP-900 儲存體主題模擬題（5題）
題目 1
哪一種 Azure 儲存體選項最適合存放虛擬硬碟（VHD）檔案？ A. 區塊 Blob B. 附加 Blob C. 分頁 Blob D. Azure 檔案儲存
✅ 正確答案：C. 分頁 Blob
📘 解析：分頁 Blob（Page Blob）專為高頻率隨機讀寫設計，適合存放虛擬硬碟（VHD）和作業系統磁碟。
題目 2
哪一個 Azure 儲存體解決方案適用於與多台虛擬機共用檔案，且支援 SMB 協定？ A. Azure Blob 儲存體 B. Azure Table 儲存體 C. Azure 檔案儲存 D. Azure Queue 儲存
✅ 正確答案：C. Azure 檔案儲存
📘 解析：Azure Files 提供雲端 SMB 檔案共用服務，可供多個 VM 同時掛載並共用資料夾。
題目 3
哪一種 Azure Blob 儲存體存取層最適合用來儲存極少存取的資料，例如一年存取一次的備份檔案？ A. 熱層（Hot） B. 冷層（Cool） C. 封存層（Archive） D. 快取層（Cache）
✅ 正確答案：C. 封存層（Archive）
📘 解析：封存層為最低成本的 Blob 存取層，適合長期儲存不常使用的資料，但恢復需數小時。
題目 4
哪一種 Azure 儲存體類型是非關聯式、用於儲存鍵值對資料的結構？ A. Azure Blob B. Azure Table C. Azure SQL Database D. Azure File
✅ 正確答案：B. Azure Table
📘 解析：Azure Table 是一種 NoSQL 儲存服務，儲存鍵值對資料，常用於儲存半結構化或結構化資料。
題目 5
Azure Data Lake Storage Gen2 最適合哪一類應用？ A. 儲存郵件通訊錄資料 B. 儲存 IoT 裝置配置 C. 儲存需由分析服務處理的大型數據集 D. 儲存高頻即時資料供網頁查詢
✅ 正確答案：C. 儲存需由分析服務處理的大型數據集
📘 解析：Azure Data Lake Storage Gen2 提供分層命名空間，並支援大數據分析服務如 Azure Synapse、Databricks 等，適合處理大量資料。
針對 批次處理（Batch Processing）與即時串流處理（Stream Processing） 主題設計的 5 題 DP-900 模擬題，每題包含選項、正確答案與解析，幫助您深入理解這兩種資料處理架構在 Azure 的應用情境：
⏱ DP-900 批次與串流處理主題模擬題（5題）
題目 1
下列哪一項最適合用於批次處理大量歷史資料？ A. Azure Stream Analytics B. Azure Synapse Analytics C. Azure Event Hubs D. Azure Cosmos DB
✅ 正確答案：B. Azure Synapse Analytics
📘 解析：Azure Synapse Analytics 提供資料整合與批次分析能力，非常適合處理大型資料集與歷史資料分析。
題目 2
哪一項技術最適合進行即時資料串流查詢，例如監控感測器數據？ A. Azure Data Lake B. Azure SQL Database C. Azure Stream Analytics D. Azure Data Factory
✅ 正確答案：C. Azure Stream Analytics
📘 解析：Azure Stream Analytics 是一項即時分析服務，支援使用 SQL 類語法來查詢資料流，常與 Event Hub 搭配。
題目 3
在即時資料處理情境中，哪個 Azure 服務最常作為輸入來源？ A. Azure Data Factory B. Azure Event Hubs C. Azure Files D. Azure SQL Database
✅ 正確答案：B. Azure Event Hubs
📘 解析：Azure Event Hubs 是高吞吐量的資料輸入服務，可接收大量即時資料，例如 IoT 裝置或應用程式日誌。
題目 4
下列何者最能描述批次處理的特性？ A. 小批資料、即時處理、低延遲 B. 單筆資料處理、高並發、即時回應 C. 預定時段處理、大型資料集、較高延遲 D. 永續事件串流處理、自動縮放、高頻率
✅ 正確答案：C. 預定時段處理、大型資料集、較高延遲
📘 解析：批次處理通常是在非高峰時段或預定時段執行，處理大量資料，並不要求即時回應。
題目 5
哪一個 Azure 服務可與 Azure Stream Analytics 搭配，用來將即時資料視覺化？ A. Power BI B. Azure Blob Storage C. Azure SQL Managed Instance D. Azure Synapse Studio
✅ 正確答案：A. Power BI
📘 解析：Azure Stream Analytics 可以將處理後的結果輸出至 Power BI，即時生成視覺化報表，用於監控與即時決策。
針對 資料倉儲（Data Warehouse）與資料湖（Data Lake） 主題設計的 5 題 DP-900 模擬題，每題包含選項、正確答案與解析，協助您掌握兩者在 Azure 資料架構中的核心差異與應用：
🗂️ DP-900 資料倉儲與資料湖 主題模擬題（5題）
題目 1
哪一項服務是 Azure 上用於企業級資料倉儲的首選？ A. Azure Data Lake Storage B. Azure Blob Storage C. Azure Synapse Analytics D. Azure Stream Analytics
✅ 正確答案：C. Azure Synapse Analytics
📘 解析：Azure Synapse Analytics（前身為 SQL Data Warehouse）是專為大型企業資料倉儲與分析設計的服務，支援 SQL 查詢與整合大數據工具。
題目 2
哪一項說明正確描述了資料湖（Data Lake）與資料倉儲（Data Warehouse）之間的差異？ A. 資料湖僅儲存結構化資料 B. 資料倉儲支援原始未結構化資料 C. 資料湖適合儲存多種格式（結構化、半結構化、非結構化） D. 資料倉儲不支援商業智慧分析工具
✅ 正確答案：C. 資料湖適合儲存多種格式（結構化、半結構化、非結構化）
📘 解析：資料湖（如 Azure Data Lake Storage Gen2）能處理原始的多種資料類型，而資料倉儲則專注於結構化資料分析。
題目 3
哪一種 Azure 服務支援以 Hadoop Compatible File System（HDFS）格式來存放大規模資料？ A. Azure SQL Database B. Azure Data Lake Storage Gen2 C. Azure Table Storage D. Azure Cosmos DB
✅ 正確答案：B. Azure Data Lake Storage Gen2
📘 解析：Data Lake Gen2 支援 HDFS 介面，適合大數據分析平台如 HDInsight、Spark 等直接讀寫資料。
題目 4
若需在 Azure 上同時實作資料湖與資料倉儲功能，最佳組合為下列哪一組？ A. Azure Data Factory + Azure Cosmos DB B. Azure Blob Storage + Azure SQL Database C. Azure Data Lake Storage Gen2 + Azure Synapse Analytics D. Azure Table Storage + Power BI
✅ 正確答案：C. Azure Data Lake Storage Gen2 + Azure Synapse Analytics
📘 解析：這是 Azure 上標準的「湖倉整合」架構（Lakehouse），結合資料儲存與分析處理功能。
題目 5
下列哪一項為資料倉儲的主要特性？ A. 儲存來自 IoT 裝置的即時事件 B. 支援資料治理與整合性檢查 C. 可原始儲存圖片、影片與二進位檔案 D. 自動從感測器串流接收資料
✅ 正確答案：B. 支援資料治理與整合性檢查
📘 解析：資料倉儲（如 Synapse）專為提供高品質、可靠、一致的資料環境，並結合商業智慧分析流程。
CCChen 2025/06/30 更新
