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Microsoft · DP-900 · Fundamentals

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

Übe mit realistischen DP-900-Fragen, die an den Prüfungszielen ausgerichtet sind. Alex erklärt jede Antwort, und dein Readiness Score zeigt dir, was du als Nächstes lernen solltest.

50Fragen
45minZeitlimit
700/ 1000Bestehensgrenze

Geprüft gegen Microsoft · September 2026Aktuelle Prüfungsversion

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.

Was geprüft wird

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.

Prüfungsaufbau: 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 Std.
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 Std.
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 Std.
Describe an analytics workload25–30%

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

≈ 4 Std.

Format 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%

Eine einzige beste Antwort aus vier oder fünf Optionen — das Brot-und-Butter-Format der Prüfung.

Drag & Drop18%

Zieh Elemente in den richtigen Slot, die richtige Gruppe oder Reihenfolge — geprüft wird, ob du ein Konzept anwenden kannst, nicht nur wiedererkennst.

Mehrfachauswahl18%

Mehrere Antworten sind richtig und du brauchst alle; die Frage sagt dir, wie viele du wählen sollst.

Dropdown12%

Vervollständige eine Aussage oder eine Konfiguration über Dropdown-Menüs im Text.

Wahr / Falsch10%

Ein einzelner Satz, wahr oder falsch — schnelle Punkte, aber die genaue Formulierung entscheidet.

Microsoft bestätigt diese Fragetypen — eine prozentuale Verteilung wird nicht publiziert; die Aufteilung spiegelt unseren am Exam ausgerichteten Fragenpool wider.

Fünf DP-900-Fragen zum Ausprobieren

Fünf Fragen direkt aus unserem Microsoft Azure Data Fundamentals-Pool. Beantworte eine — Alex erklärt dir das Warum.

Die Prüfung und die App sind auf Englisch — diese Beispielfragen haben wir übersetzt.

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

313 Fragen, gebaut wie die Prüfung

Der DP-900-Pool deckt jede Domain ab und wird laufend um neue Fragen erweitert. Eine Probeprüfung stellt dir 50 Fragen am Stück, mit derselben 45-Minuten-Uhr wie am Prüfungstag.

Prüfprotokoll: DP-900

Spec-Abgleich gegen Microsoft3. September 2026

zuletzt gegen die offizielle Microsoft-Quelle verifiziert

Bestehensgrenze700 / 1.000

so von Microsoft publiziert

Blueprint-Deckung41 offizielle Lernziele

verteilt auf 4 Domains, laut offiziellem Prüfungsleitfaden

Pool-Größe313 Fragen

= 6 volle Probeprüfungen à 50 Fragen — nie dieselbe Frage zweimal

Kanonisch validiert313 von 313

einzeln gegen offizielle Microsoft-Dokumentation geprüft — Antwort, Optionen und Erklärung, Quelle zitiert

Methodik offen dokumentiert.So entstehen unsere Fragen →

Vorbereitung auf DP-900

Wie lange du brauchst, hängt davon ab, wie viel Praxiserfahrung du mitbringst. Den Rest legt der Anbieter fest: wie die Prüfung abläuft, wie schnell du wiederholen darfst und wie lange das Zertifikat gültig bleibt.

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.

Dein Plan: DP-900

Vorbereitung

Lernzeit10–25 Std.

typischerweise rund 10 Std., wenn du ohnehin mit diesen Technologien arbeitest, rund 25 Std. bei komplettem Neueinstieg

LevelFundamentals

Prüfungstag & danach

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

Die Stundenzahl ist unsere eigene Planungsschätzung — Microsoft veröffentlicht keine Vorbereitungszeit für diese Prüfung. Ein Startwert für deinen Kalender, keine Vorgabe.

Häufige Fehler

DP-900 prüft, ob du relationale Daten, Dokumente, Key-Value-, Graph- und Column-Family-Modelle auseinanderhältst und jedem den Azure-Dienst zuordnest, der dafür gebaut wurde. Bei Cosmos DB zählt die Wahl der API genauso viel wie das Wissen, was ein Document Store überhaupt ist. Die Unterscheidung zwischen OLTP und OLAP taucht in der Analytics-Domäne erneut auf: Ob du einen transaktionalen von einem analytischen Workload trennen kannst, entscheidet, ob Azure SQL Database oder Synapse Analytics die richtige Antwort ist. ETL und ELT werden aus demselben Grund verwechselt. Beide bewegen Daten, aber Data-Factory-Pipelines, Synapse-Pipelines und Fabric passen jeweils an eine andere Stelle dieser Trennung. Und die Rolle von Power BI als Visualisierungsschicht geht leicht unter, wenn du dich auf die Storage-Dienste konzentrierst.

Stolperstellen: DP-900

  1. 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.

  2. 02OLTP vs OLAP

    Du trennst transaktionale (OLTP) und analytische (OLAP) Workloads nicht sauber voneinander und ordnest ihnen deshalb die falschen Azure-Dienste zu.

  3. 03Azure Data Services

    Die Einsatzszenarien von Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics geraten dir durcheinander.

  4. 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.

  5. 05Data Visualization

    Du übersiehst die Power-BI-Konzepte und wie sie sich in das größere Azure-Ökosystem für Datenanalyse einfügen.

Pass-IT trainiert dich gezielt auf genau diese Schwächen — adaptiv & verteilt →

Häufige Fragen

Wie lange dauert die Prüfung Microsoft Azure Data Fundamentals?

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

Was ist die Bestehensgrenze für Microsoft Azure Data Fundamentals?

Du brauchst 700 / 1000, um die Prüfung DP-900 zu bestehen.

Was sind häufige Fehler bei der Prüfung Microsoft Azure Data Fundamentals?

Häufige Fallstricke sind: Data Model Types, OLTP vs OLAP, Azure Data Services, ETL vs ELT, Data Visualization. Konzentriere deine Lernzeit auf diese Bereiche, um keine Punkte zu verlieren.

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.

Pass-IT ist ein unabhängiges Lernwerkzeug und weder mit Microsoft verbunden noch von Microsoft unterstützt; Microsoft und Prüfungsnamen sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber.

Eine Zertifizierung. Eine Zahlung.

Voller Zugang zu DP-900

Du bekommst den vollständigen Fragenpool für diese Zertifizierung. Alex erklärt jede Antwort, und dein Readiness Score zeigt dir, woran du als Nächstes arbeiten solltest.

Zugang zu DP-900 für $29.99 kaufenEinmal zahlen. Dauerhafter Zugang zu dieser Zertifizierung.
Kostenlos prüfen, ob du bereit bist20 Fragen. Keine Karte nötig. Sieh vor dem Kauf, was du üben solltest.

Erreiche 80 % Readiness und bestehe die Prüfung — oder du bekommst dein Geld zurück.

So funktioniert der Score →