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Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) — Übungsfragen und Probeprüfung

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Bereite dich mit eigens erstellten Übungsfragen und verständlichen Antworterklärungen auf DP-900 vor. Frage Alex, deinen KI-Tutor, wenn du mehr Details brauchst. Deine Ergebnisse zeigen dir, welche Themen du wiederholen solltest, und zeitlich begrenzte Probeprüfungen helfen dir, deine Zeiteinteilung zu üben.

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50Fragen der Probeprüfung

45minZeitlimit

700/ 1000Punktzahl zum Bestehen

Mit Angaben von Microsoft abgeglichen · September 2026 · Aktuelle Prüfungsversion

Überblick

Über die Prüfung

Die DP-900-Zertifizierung weist Grundlagenwissen zu zentralen Datenkonzepten nach und zeigt, wie diese mit Azure-Datendiensten umgesetzt werden. Sie deckt relationale und nicht-relationale Daten ab, dazu Analytics-Workloads, Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Azure-Services wie Azure SQL, Azure Cosmos DB, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory und Microsoft Fabric. Geprüft wird konzeptionelles Verständnis, nicht die praktische Implementierung.

Das ist ein idealer Einstieg, wenn du dich für Datenrollen interessierst oder Azure-Datendienste verstehen willst: für IT-Fachleute, Studierende, Business-Analysten und alle, die Data Engineer oder Datenbankadministrator werden wollen. Vorerfahrung mit Daten brauchst du nicht, und die Prüfung legt das Fundament für rollenbasierte Zertifizierungen wie DP-300 oder DP-600.

Übungsfragen ausprobieren

Fünf Fragen zu DP-900 ausprobieren

Übe mit fünf Fragen aus dem aktuellen Fragenpool für Microsoft Azure Data Fundamentals in der App, jeweils mit Antwort und Erklärung.

Analyseworkloads beschreiben1 / 5

Ein Datenteam baut ein System zur Betrugserkennung in Echtzeit. Welches Muster beschreibt am besten eine Architektur, in der Ereignisse verarbeitet und analysiert werden, während sie eintreffen, also bevor sie gespeichert werden?

AlexGanze Erklärung von Alex

Stream Processing analysiert Daten kontinuierlich, während die Ereignisse eintreffen, und ermöglicht so Entscheidungen in Echtzeit wie die Betrugserkennung. Anders als Batch-Verarbeitung (die Daten ansammelt und in Intervallen verarbeitet) oder Data Warehousing (optimiert für historische Analysen) liefert Stream Processing Latenzen im Subsekundenbereich. In Azure nimmt Event Hubs Ereignisströme entgegen, und Stream Analytics wendet SQL-ähnliche Abfragen mit Fensteraggregationen (Tumbling, Hopping und Sliding Windows) an, um Muster in Echtzeit zu erkennen. Datenarchivierung speichert Daten langfristig, verarbeitet sie aber nicht im Fluss. Entscheidender Unterschied: Stream = kontinuierlich, in Echtzeit; Batch = geplant, angesammelt. Quelle: https://learn.microsoft.com/azure/stream-analytics/stream-analytics-solution-patterns

Quellelearn.microsoft.com

Grundlegende Datenkonzepte beschreiben3 / 5

Welches Merkmal unterscheidet eine Graphdatenbank von einer Dokumentdatenbank?

AlexGanze Erklärung von Alex

Graphdatenbanken speichern Entitäten als Knoten (Vertices) und Verbindungen als Kanten (Edges) und sind für das Durchlaufen komplexer Beziehungen optimiert — das ist das prägende Merkmal, das sie von Dokumentdatenbanken unterscheidet. Dokumentdatenbanken speichern in sich geschlossene JSON-/BSON-Dokumente und sind auf Operationen an einzelnen Datensätzen optimiert, benötigen für Beziehungsabfragen aber teure Joins auf Anwendungsseite. Ein Graph glänzt bei Abfragen wie "finde Freunde von Freunden, die X gekauft haben" über das Durchlaufen von Kanten. Azure Cosmos DB for Apache Gremlin implementiert Property Graphs mit dem TinkerPop-Framework. Ablenker: Graphen erfordern kein festes Schema (sie sind bewusst flexibel), nutzen kein spaltenbasiertes Format (das sind Columnstore-Indizes) und speichern keine JSON-Dokumente (das sind Dokumentdatenbanken). Quelle: https://learn.microsoft.com/azure/cosmos-db/gremlin/introduction

Quellelearn.microsoft.com

Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben4 / 5

Azure Cosmos DB unterstützt mehrere API-Modelle für den Zugriff auf Daten. Welche API solltest du verwenden, wenn du eine bestehende MongoDB-Anwendung zu Azure Cosmos DB migrierst?

AlexGanze Erklärung von Alex

Die Azure Cosmos DB API for MongoDB bietet Kompatibilität auf Ebene des Wire Protocol, sodass bestehende MongoDB-Anwendungen sich verbinden können, indem einfach der Connection String angepasst wird — Codeänderungen sind nicht nötig. Sie unterstützt die MongoDB Query Language (MQL), Aggregation Pipelines sowie die üblichen MongoDB-Treiber und -SDKs. Vorteile gegenüber selbst verwaltetem MongoDB: schlüsselfertige globale Verteilung, elastisches Autoscaling, 99.999%% SLA und automatische Indizierung. Ablenker: Die API for Cassandra richtet sich an Cassandra-Workloads (CQL), die API for Table an Migrationen von Azure Table Storage, und die API for NoSQL ist die native Cosmos DB-API, die für neue Projekte empfohlen wird. Wähle immer die API, die zum Datenmodell deiner bestehenden Anwendung passt. Quelle: https://learn.microsoft.com/azure/cosmos-db/mongodb/introduction

Quellelearn.microsoft.com

Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren5 / 5

Welcher Indextyp in Azure SQL Database speichert Daten in einem komprimierten, spaltenbasierten Format, das für analytische Abfragen mit großen Aggregationen optimiert ist?

AlexGanze Erklärung von Alex

Ein gruppierter Columnstore-Index (CCI) speichert Daten in komprimiertem, spaltenbasiertem Format und erreicht damit bis zu 10-fache Komprimierung und bis zu 10-fach bessere Abfrageleistung für analytische (OLAP-)Workloads. Anders als Rowstore-Indizes, die ganze Zeilen lesen, liest Columnstore nur die Spalten, die in einer Abfrage referenziert werden, und reduziert so die I/O für Aggregationen über große Datenmengen drastisch. Die Verarbeitung im Batchmodus beschleunigt das zusätzlich. Unterstützt wird das in Azure SQL Database, in dedizierten SQL-Pools von Synapse und in SQL Server. Ein gruppierter Rowstore-Index speichert Daten Zeile für Zeile (klassischer B-Baum). Ein nicht gruppierter Rowstore-Index ist eine sekundäre Nachschlagestruktur. Volltextsuchindizes ermöglichen die Stichwortsuche — keiner davon nutzt spaltenbasierte Komprimierung. Nicht gruppierte Columnstore-Indizes ermöglichen hybrides HTAP auf Rowstore-Tabellen. Quelle: https://learn.microsoft.com/sql/relational-databases/indexes/columnstore-indexes-overview

Quellelearn.microsoft.com

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Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen in dieser Vorschau gelten nur für die Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du beim Prüfungsanbieter.

Fragenpool

313 Übungsfragen

Nutze den Pass-IT-Fragenpool, um für DP-900 zu üben. Die Probeprüfungen sind auf 50 Fragen in 45 Minuten eingestellt.

Angaben zum Fragenpool: DP-900

Prüfungsangaben mit Microsoft abgeglichen3. September 2026

Datum des letzten Abgleichs mit der offiziellen Quelle von Microsoft

Punktzahl zum Bestehen700 / 1.000

laut Veröffentlichung von Microsoft

Prüfungsziele im Leitfaden41 im offiziellen Leitfaden aufgeführte Prüfungsziele

verteilt auf 4 Bereiche im offiziellen Prüfungsleitfaden

Größe des Fragenpools313 Fragen

= Der Umfang des Fragenpools entspricht rechnerisch 6 Zusammenstellungen mit je 50 Fragen. Daraus folgt nicht, dass jede Probeprüfung andere Fragen verwendet.

Als mit Quellen abgeglichen erfasst313 von 313

Fragen, deren Antwort, Antwortoptionen und Erklärung als mit der offiziellen Dokumentation von Microsoft abgeglichen erfasst sind

So entstehen die Fragen →

Prüfungsbereiche

Inhalte der Prüfung

Am stärksten gewichtet sind Core Data Concepts und Analytics Workloads mit jeweils 25–30 %. Damit stehen Datenrepräsentation, Storage-Optionen und die Visualisierung in Power BI vor jeder einzelnen Datenbanktechnologie. Relationale Daten folgen mit 20–25 % und decken SQL-Grundlagen sowie die Azure-SQL-Familie ab; nicht-relationale Daten (Blob, File, Table Storage und Cosmos DB) sind mit 15–20 % am leichtesten gewichtet.

Die Verteilung setzt auf Breite statt Tiefe: DP-900 prüft, ob du einen Workload dem richtigen Storage-Modell zuordnen kannst, nicht ob du Abfragen dagegen schreibst. Wer nur relationale Datenbanken lernt, unterschätzt, wie oft es in der Prüfung darum geht, zu erkennen, wann ein nicht-relationaler oder ein Analytics-Dienst die bessere Wahl ist.

Prüfungsplan: DP-900

Describe core data concepts25–30%

Möglichkeiten der Datenrepräsentation, Optionen für die Datenspeicherung, gängige Daten-Workloads sowie Rollen und Verantwortlichkeiten für Daten-Workloads

≈ 4 h

Identify considerations for relational data on Azure20–25%

Relationale Konzepte einschließlich Normalisierung und SQL-Anweisungen sowie relationale Azure-Datendienste, darunter die Azure-SQL-Familie und Open-Source-Datenbanken

≈ 4 h

Describe considerations for working with non-relational data on Azure15–20%

Azure-Speicherfunktionen einschließlich Blob-, File- und Table Storage sowie Funktionen und APIs von Azure Cosmos DB

≈ 3 h

Describe an analytics workload25–30%

Elemente umfangreicher Analyse-Workloads, Echtzeit-Datenanalyse und Datenvisualisierung in Microsoft Power BI

≈ 4 h

Format

Prüfungsformat und Fragetypen

Die Prüfung stellt 40–60 Fragen in 45 Minuten, gemischt aus Multiple Choice, Multiple Select, Drag-and-drop und Hot Area. Gefragt ist, ob du ein Datenkonzept oder einen Workload dem passenden Azure-Dienst zuordnest, nicht ob du Code schreibst oder debuggst. Die meisten Aufgaben sind direkt und konzeptionell gehalten, der Zeitdruck fällt deshalb geringer aus als bei den Azure-Prüfungen auf Associate-Niveau.

Fragetypen: DP-900

Multiple Choice42%

Wähle die einzelne Antwort aus, die die Anforderungen der Frage am besten erfüllt.

Drag & Drop18%

Ziehe Elemente an die vorgesehenen Stellen, in die passenden Gruppen oder in die geforderte Reihenfolge.

Mehrfachauswahl18%

Wähle mehrere Antworten aus. Beachte dabei, wie viele Antworten laut Aufgabenstellung gefragt sind.

Dropdown12%

Wähle Einträge aus Dropdown-Menüs aus, um eine Aussage oder Konfiguration zu vervollständigen.

Wahr / Falsch10%

Entscheide, ob eine Aussage richtig oder falsch ist. Achte dabei auf ihre Bedingungen und den genauen Wortlaut.

Offizielle Informationen zu den Frageformaten findest du bei Microsoft. Die dargestellten Anteile beziehen sich auf den Pass-IT-Fragenpool und geben keine Verteilung für die offizielle Prüfung vor.

Planung

Vorbereitung auf DP-900

Die Prüfung läuft über Pearson VUE, entweder online mit Remote-Proctor oder in einem autorisierten Testcenter. Angeboten wird sie auf Englisch, Japanisch, Chinesisch, Koreanisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Portugiesisch und in mehreren weiteren Sprachen. Fundamentals-Zertifizierungen laufen nicht ab, einen Renewal-Zyklus musst du also nicht im Blick behalten.

Vorbereitung und Organisation: DP-900

Vorbereitung

Beispielhafter Lernaufwand10–25 h

Beispiel für die Planung: von 10 h mit einschlägiger Erfahrung bis 25 h beim Einstieg; dein Bedarf kann außerhalb dieser Spanne liegen

NiveauGrundlagen

Prüfung und Erhalt der Zertifizierung

DurchführungPearson VUE online beaufsichtigt oder in autorisierten Prüfungszentren weltweit

Wiederholungsregeln24 Stunden Wartezeit nach dem ersten Versuch, 14 Tage zwischen weiteren Versuchen, maximal 5 Versuche pro Prüfung innerhalb von 12 Monaten

Gültigkeit der ZertifizierungGrundlagenzertifizierungen laufen nicht ab und erfordern keine Erneuerung. Microsoft empfiehlt jedoch, mit den sich weiterentwickelnden Datendiensten auf dem Laufenden zu bleiben.

Offizieller LeitfadenAuf der Website des Anbieters ansehen

Lernhinweise

Häufige Fehlerquellen

Themen zum Wiederholen: DP-900

01Data Model Types
Du wirfst relationale, Document-, Key-Value-, Graph- und Column-Family-Datenmodelle durcheinander und weißt nicht sicher, welcher Azure-Dienst welches Modell unterstützt.
02OLTP vs OLAP
Du trennst transaktionale (OLTP) und analytische (OLAP) Workloads nicht sauber voneinander und ordnest ihnen deshalb die falschen Azure-Dienste zu.
03Azure Data Services
Die Einsatzszenarien von Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics geraten dir durcheinander.
04ETL vs ELT
Es fällt dir schwer, ETL- und ELT-Muster auseinanderzuhalten und zu entscheiden, wann Azure Data Factory passt, wann Synapse-Pipelines und wann Fabric.
05Data Visualization
Du übersiehst die Power-BI-Konzepte und wie sie sich in das größere Azure-Ökosystem für Datenanalyse einfügen.

Mit Fragen und Erklärungen in Pass-IT üben →

Fragen

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die Prüfung Microsoft Azure Data Fundamentals?

Die Prüfung DP-900 umfasst 50 Fragen und hat ein Zeitlimit von 45 Minuten.

Welche Punktzahl brauche ich, um Microsoft Azure Data Fundamentals zu bestehen?

Die erforderliche Punktzahl zum Bestehen der Prüfung DP-900 beträgt 700 / 1000.

Welche Fehlerquellen sollte ich bei der Vorbereitung auf Microsoft Azure Data Fundamentals beachten?

Zu den Themen, die du wiederholen solltest, gehören Data Model Types, OLTP vs OLAP, Azure Data Services, ETL vs ELT, Data Visualization. Prüfe anhand von Beispielen, ob du die Unterschiede verstehst und deine Antwort begründen kannst.

Läuft DP-900 ab?

Nein. Microsoft Fundamentals-Zertifizierungen laufen nicht ab und müssen nicht verlängert werden, DP-900 bleibt also nach dem Bestehen dauerhaft gültig.

Was solltest du nach DP-900 machen?

DP-300, wenn du in Richtung Datenbankadministration gehst, oder DP-600 und DP-700 für Analytics Engineering auf Fabric. Keine davon nennt DP-900 als Voraussetzung, sie setzen aber die relationalen und nicht-relationalen Konzepte voraus, die dort behandelt werden.

Welche DP-900-Themen bringen die meisten Punkte?

Core data concepts und analytics workloads wiegen mit jeweils rund 29% am schwersten, relational data on Azure liegt bei etwa 24% und non-relational data bei rund 18%. Microsoft gibt diese Werte als Bereiche an. Praktisch heißt das: Konzepte und Analytics machen zusammen deutlich mehr als die Hälfte der Prüfung aus.

Wie lange dauert die Vorbereitung auf DP-900?

Rund 15 Stunden passen für die meisten Leute mit etwas IT-Hintergrund. Die immer wiederkehrenden Stolpersteine sind OLTP versus OLAP und ETL versus ELT – schnell gelernt, unter Zeitdruck aber leicht zu verwechseln.

Eine Zertifizierung, 12 Monate

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