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Microsoft · DP-700 · Associate

Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700) — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Practica con preguntas realistas de DP-700, alineadas con los objetivos del examen. Alex explica cada respuesta y tu Readiness Score te muestra qué estudiar después.

50Preguntas
100minLímite de tiempo
700/ 1000Puntuación para aprobar

Verificado con Microsoft · agosto de 2026Versión actual del examen

Sobre el examen

La certificación DP-700 valida la experiencia en la implementación de soluciones de ingeniería de datos utilizando Microsoft Fabric. Abarca el diseño de patrones de carga de datos, la implementación y administración de soluciones analíticas, la ingesta y transformación de datos por lotes y en streaming, la orquestación de pipelines y notebooks, la configuración de seguridad y gobernanza, y el monitoreo y optimización de soluciones analíticas de Fabric.

Esta certificación está diseñada para ingenieros de datos que construyen y mantienen soluciones de ingeniería de datos a escala empresarial en Microsoft Fabric. Los candidatos deben tener experiencia con la ingesta, transformación y orquestación de datos utilizando SQL, PySpark y Kusto Query Language (KQL), junto con conocimientos de patrones de arquitectura de datos y gestión del ciclo de vida.

Qué entra en el examen

Los tres dominios pesan casi lo mismo: cada uno queda entre 30 y 35%. Implementar y administrar la solución de analytics (configuración del workspace, gestión del ciclo de vida, seguridad, orquestación), ingerir y transformar datos en batch y en streaming, y monitorear y optimizar lo que ya está corriendo.

Como ningún dominio domina, el DP-700 mide si sabes operar todo el ciclo de vida de data engineering en Fabric, no si te especializas solo en ingesta o en monitoreo. Si armas un pipeline impecable pero después nunca revisas qué hace, dejas casi un tercio del examen sin cubrir.

Temario oficial: DP-700

Implement and manage an analytics solution30–35%

Configurar los ajustes del workspace de Microsoft Fabric, implementar la gestión del ciclo de vida, configurar seguridad y gobernanza, y orquestar procesos

≈ 16 h
Ingest and transform data30–35%

Diseñar e implementar patrones de carga, ingerir y transformar datos por lotes, e ingerir y transformar datos en streaming

≈ 17 h
Monitor and optimize an analytics solution30–35%

Monitorear elementos de Fabric, identificar y resolver errores, y optimizar el rendimiento

≈ 18 h

Formato del examen y tipos de pregunta

El DP-700 trae entre 40 y 60 preguntas en una ventana de 100 minutos, con una mezcla de opción múltiple, selección múltiple, arrastrar y soltar, ordenamiento y listas desplegables. Las preguntas están basadas en escenarios y dan por hecho que te manejas con PySpark, SQL y KQL: te describen una situación de carga de datos, streaming o troubleshooting, y tienes que elegir el elemento de Fabric (pipeline, notebook, Dataflow Gen2 o Eventstream) que corresponde.

Tipos de pregunta: DP-700

Opción múltiple49%

Elige la única respuesta correcta entre cuatro o cinco opciones — el formato de siempre del examen.

Arrastrar y soltar14%

Arrastra elementos al hueco, al grupo o al orden correcto — mide si sabes aplicar un concepto, no solo reconocerlo.

Respuesta múltiple12%

Hay más de una respuesta correcta y las necesitas todas; el enunciado te dice cuántas marcar.

Ordenar9%

Coloca los pasos de un proceso en el orden correcto — normalmente flujos de despliegue o de diagnóstico.

Menú desplegable9%

Completa una frase o una configuración eligiendo en menús desplegables dentro del texto.

Verdadero / Falso7%

Juzga una sola afirmación como verdadera o falsa — puntos rápidos, pero decide la redacción exacta.

Microsoft confirma estos tipos de pregunta — no publica una distribución porcentual; las proporciones reflejan nuestro banco de preguntas alineado con el examen.

Prueba cinco preguntas de DP-700

Cinco preguntas directas de nuestro banco de Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric. Responde una — Alex te explica el porqué.

El examen y la app están en inglés — estas preguntas de muestra las hemos traducido.

Implementar y administrar una solución de análisis1 / 5

Un ingeniero de datos está configurando Fabric para un equipo de científicos de datos que necesitan entrenar modelos de machine learning con Spark. ¿Qué experiencia de Fabric ofrece la capacidad de entrenamiento de modelos de ML?

AlexExplicación completa de Alex

La experiencia Data Science de Microsoft Fabric está pensada específicamente para entrenar modelos de ML con Apache Spark. Ofrece notebooks (PySpark, SparklyR), experimentos de ML para hacer seguimiento de las ejecuciones y administración de modelos. Data Engineering se encarga de las canalizaciones ETL y los trabajos de Spark. Data Warehouse ofrece análisis con T-SQL. Real-Time Intelligence se encarga de los datos en streaming. Cada experiencia se corresponde con motores de proceso y cargas de trabajo específicos. Según la documentación de Microsoft, Data Science admite algoritmos de machine learning y administración de bibliotecas para el entrenamiento de modelos. Ref: learn.microsoft.com/fabric/data-science/data-science-overview

Fuentelearn.microsoft.com

Supervisar y optimizar una solución de análisis2 / 5

Un ingeniero de datos está evaluando la actualización incremental de estadísticas para un Fabric Warehouse. ¿Cuál es la ventaja de la actualización incremental de estadísticas frente a las actualizaciones completas tradicionales?

AlexExplicación completa de Alex

Las estadísticas de un Fabric Warehouse se pueden mantener manualmente, o bien el motor las crea y actualiza de forma automática. La actualización incremental de estadísticas es una optimización integrada para las actualizaciones automáticas de estadísticas de columna. Puede reducir la duración de la actualización en tablas grandes con mayoría de inserciones, ya que muestrea las filas recién agregadas cuando es posible y combina esos resultados con los histogramas existentes. El motor determina si se puede usar este método más rápido.

Fuentelearn.microsoft.com

Ingerir y transformar datos5 / 5

Un ingeniero de datos necesita cargar datos de varios archivos CSV almacenados en ADLS Gen2 en un Fabric Warehouse mediante Copy Activity. Los archivos son grandes y el ingeniero quiere habilitar la compresión durante el staged copy para reducir el volumen de transferencia. ¿Qué limitación debe tener en cuenta el ingeniero al usar staged copy con compresión?

AlexExplicación completa de Alex

Cuando usas Copy Activity con staged copy para cargar datos en un Fabric Warehouse, no se admite la autenticación con entidad de servicio para la conexión al almacenamiento de blobs de staging. Debes usar métodos de autenticación alternativos, como la clave de cuenta o la identidad administrada, para la cuenta de almacenamiento de staging. Esta limitación afecta a los escenarios de staged copy comprimido al cargar desde orígenes como archivos CSV de ADLS Gen2. La característica de staged copy usa un Azure Blob Storage intermedio para optimizar la transferencia de datos, pero la restricción de autenticación limita las opciones de automatización para la conexión de staging.

Fuentelearn.microsoft.com

358 preguntas, construidas como el examen

Cada dominio del examen DP-700 tiene suficientes preguntas en el banco para practicarlo a fondo. El simulacro te plantea 50 preguntas seguidas, con el mismo cronómetro de 100 minutos que el día del examen.

Acta de verificación: DP-700

Cotejo del temario con Microsoft28 de agosto de 2026

última verificación con la fuente oficial de Microsoft

Nota de corte700 / 1000

según lo publica Microsoft

Cobertura del temario64 objetivos oficiales

repartidos en 3 dominios, según la guía oficial del examen

Tamaño del banco358 preguntas

= 7 simulacros completos de 50 preguntas — nunca la misma pregunta dos veces

Cobertura de dominioslos 3 dominios en su peso oficial

Implement and manage an analytics solution 122 · Ingest and transform data 124 · Monitor and optimize an analytics solution 112

Validación canónica358 de 358

cada una verificada con la documentación oficial de Microsoft — respuesta, opciones y explicación, fuente citada

Metodología documentada abiertamente.Cómo se crean las preguntas →

Preparación para DP-700

Cuánto tiempo necesitas depende de la experiencia práctica que ya tienes. El resto lo define el proveedor: cómo se hace el examen, cuándo puedes repetirlo y cuánto dura la certificación.

El DP-700 se presenta a través de Pearson VUE, en línea con supervisión remota o en un centro de pruebas autorizado, y está disponible en inglés, japonés, chino, francés, alemán, español y portugués. La certificación tiene vigencia de un año, y Microsoft habilita en Learn una evaluación de renovación gratuita desde seis meses antes de que venza.

Tu plan: DP-700

Preparación

Tiempo de estudio30–75 h

normalmente unas 30 h si ya trabajas con estas tecnologías, unas 75 h si empiezas de cero

NivelAssociate

El día del examen y después

ModalidadExamen supervisado en línea en Pearson VUE o en centros de exámenes autorizados en todo el mundo
Política de repeticiónEspera de 24 horas después del primer intento, 14 días entre intentos posteriores, máximo 5 intentos por examen en un período de 12 meses
Vigencia1 año

Evaluación de renovación gratuita en Microsoft Learn, disponible a partir de 6 meses antes del vencimiento. Debe completarse antes de que la certificación expire.

Las horas son nuestra propia estimación de planificación — Microsoft no publica un tiempo de preparación para este examen. Un punto de partida para tu calendario, no una meta.

Errores comunes

Elegir entre un pipeline de Data Factory, Dataflow Gen2 y un notebook de Spark para un escenario de transformación aparece una y otra vez, y casi nunca hay una única respuesta correcta: depende del volumen de datos, de la complejidad de la transformación y de quién le dará mantenimiento después. La arquitectura de streaming genera una confusión parecida, porque Eventstreams, Spark structured streaming y Real-Time Intelligence se traslapan en capacidades, pero responden a requisitos distintos de latencia y complejidad. Los shortcuts de OneLake levantan tantas preguntas de seguridad como de configuración, y saber cuándo conviene un shortcut en lugar de copiar los datos se califica como una decisión de diseño. El trabajo de performance va más allá de los consejos genéricos de tuning y entra en técnicas propias de Spark, V-Order y mantenimiento de tablas. El troubleshooting, por su parte, abarca pipelines, notebooks, Dataflow Gen2 y componentes de Eventstream, cada uno con su propia superficie de errores.

Puntos de atención: DP-700

  1. 01Pipeline vs Notebook

    No tener claro cuándo conviene usar pipelines de Data Factory, Dataflow Gen2 o notebooks de Spark según el tipo de transformación de datos.

  2. 02Streaming Architecture

    Confundir Eventstreams, Spark structured streaming y Real-Time Intelligence, y no saber para qué sirve cada uno.

  3. 03OneLake Shortcuts

    Complicarse con la configuración de los shortcuts de OneLake, sus implicaciones de seguridad y cuándo conviene un shortcut en lugar de copiar los datos.

  4. 04Performance Optimization

    Pasar por alto las técnicas de optimización de Spark, V-Order y las operaciones de mantenimiento de tablas que sostienen el rendimiento del lakehouse.

  5. 05Error Troubleshooting

    No saber cómo identificar ni resolver errores en pipelines, notebooks, Dataflow Gen2 y componentes de Eventstream.

Pass-IT te entrena justo en estos puntos débiles — adaptativo y espaciado →

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el examen Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric?

El examen DP-700 tiene 50 preguntas y un límite de 100 minutos.

¿Cuál es la puntuación para aprobar Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric?

Necesitas 700 / 1000 para aprobar el examen DP-700.

¿Cuáles son los errores más comunes en el examen Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric?

Los errores más comunes incluyen: Pipeline vs Notebook, Streaming Architecture, OneLake Shortcuts, Performance Optimization, Error Troubleshooting. Dedica tiempo de estudio a estas áreas para no perder puntos.

¿Cómo se pondera el DP-700?

Las tres áreas están casi igualadas: monitorear y optimizar una solución de análisis con 35%, ingerir y transformar datos con 33% e implementar y administrar una solución de análisis con 32%. Es la ponderación más pareja de los exámenes de datos de Microsoft. Eso significa que el examen recorre todo el ciclo de vida y no hay ningún área que puedas dejar de lado.

¿Qué necesitas antes del DP-700?

No se exige ninguna certificación. El catálogo calcula unas 50 horas, y el examen da por hecho trabajo práctico con Fabric más que experiencia transferible en almacenamiento de datos. El monitoreo y la optimización son un tercio, así que saber armar un pipeline no alcanza por sí solo.

¿Conviene hacer el DP-600 antes del DP-700?

Ninguno de los dos exámenes exige el otro y cubren mitades distintas de Fabric. El DP-600 es analytics engineering con 47% en preparación de datos; el DP-700 es data engineering con un reparto parejo entre implementación, ingesta y optimización. Elige el que coincida con lo que produces en vez de tratarlos como niveles.

¿Qué pasa si repruebas el DP-700?

Puedes repetirlo después de 24 horas y luego esperar 14 días entre los intentos siguientes. Microsoft te limita a cinco intentos en el mismo examen dentro de 12 meses.

Pass-IT es una herramienta de estudio independiente, no afiliada a Microsoft ni respaldada por Microsoft; Microsoft y los nombres de los exámenes son marcas de sus respectivos propietarios.

Una certificación. Un solo pago.

Acceso completo a DP-700

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