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Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Prepara DP-900 con preguntas de práctica originales y respuestas explicadas con claridad. Pide más detalles a Alex, tu tutor de IA, usa tus resultados para identificar los temas que necesitas repasar y practica cómo distribuir tu tiempo con simulacros de examen cronometrados.

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50Preguntas del simulacro

45minTiempo límite

700/ 1000Puntuación para aprobar

Contrastado con Microsoft · septiembre de 2026 · Versión actual del examen

Descripción general

Acerca del examen

La certificación DP-900 demuestra que manejas los conceptos fundamentales de datos y cómo se implementan con los servicios de datos de Azure. Cubre datos relacionales y no relacionales, cargas de trabajo analíticas, almacenamiento de datos, procesamiento de datos y servicios de Azure como Azure SQL, Azure Cosmos DB, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory y Microsoft Fabric. El examen evalúa tu comprensión conceptual, no la implementación práctica.

Es un punto de partida ideal si estás explorando roles de datos o quieres entender los servicios de datos de Azure: profesionales de TI, estudiantes, analistas de negocio y quienes aspiran a ser data engineers o administradores de bases de datos. No necesitas experiencia previa con datos, y el examen te da una base sólida antes de ir por certificaciones basadas en roles como la DP-300 o la DP-600.

Prueba las preguntas de práctica

Prueba cinco preguntas de DP-900

Practica con cinco preguntas del banco actual de Microsoft Azure Data Fundamentals de la app, con sus respuestas y explicaciones.

Describir una carga de trabajo de análisis1 / 5

Un equipo de datos está construyendo un sistema de detección de fraude en tiempo real. ¿Qué patrón describe mejor una arquitectura en la que los eventos se procesan y analizan a medida que llegan, antes de almacenarse?

AlexExplicación completa de Alex

El procesamiento en streaming analiza los datos de forma continua a medida que llegan los eventos, lo que permite decisiones en tiempo real como la detección de fraude. A diferencia del procesamiento por lotes (que acumula datos y los procesa en intervalos) o del data warehousing (optimizado para el análisis histórico), el procesamiento en streaming entrega latencias por debajo del segundo. En Azure, Event Hubs ingiere flujos de eventos y Stream Analytics aplica consultas similares a SQL con agregaciones por ventanas (ventanas tumbling, hopping y sliding) para detectar patrones en tiempo real. El archivado de datos guarda los datos a largo plazo, pero no los procesa en tránsito. Diferencia clave: stream = continuo, en tiempo real; lote = programado, acumulado. Ref: https://learn.microsoft.com/azure/stream-analytics/stream-analytics-solution-patterns

Fuentelearn.microsoft.com

Describir conceptos básicos de datos3 / 5

¿Qué característica diferencia a una base de datos de grafos de una base de datos de documentos?

AlexExplicación completa de Alex

Las bases de datos de grafos almacenan las entidades como vértices (nodos) y las conexiones como aristas, optimizadas para recorrer relaciones complejas: esa es la característica que las distingue de las bases de datos de documentos. Las bases de datos de documentos guardan documentos JSON/BSON autocontenidos, optimizados para operaciones sobre registros individuales, pero requieren joins costosos del lado de la aplicación para las consultas de relaciones. Un grafo brilla en consultas como "encontrar amigos de amigos que compraron X" mediante el recorrido de aristas. Azure Cosmos DB for Apache Gremlin implementa grafos de propiedades con el framework TinkerPop. Distractores: los grafos no exigen esquemas fijos (son flexibles por diseño), no usan formato columnar (eso son los índices columnstore) y no almacenan documentos JSON (eso son las bases de datos de documentos). Ref: https://learn.microsoft.com/azure/cosmos-db/gremlin/introduction

Fuentelearn.microsoft.com

Describir consideraciones para trabajar con datos no relacionales en Azure4 / 5

Azure Cosmos DB admite varios modelos de API para acceder a los datos. ¿Qué API deberías usar al migrar una aplicación MongoDB existente a Azure Cosmos DB?

AlexExplicación completa de Alex

La API for MongoDB de Azure Cosmos DB ofrece compatibilidad a nivel de wire protocol, de modo que las aplicaciones MongoDB existentes pueden conectarse con solo actualizar la cadena de conexión: no hacen falta cambios de código. Admite MongoDB Query Language (MQL), pipelines de agregación y los drivers y SDK estándar de MongoDB. Ventajas frente a un MongoDB autoadministrado: distribución global lista para usar, autoescalado elástico, SLA de 99.999%% e indexación automática. Distractores: la API for Cassandra apunta a cargas de trabajo de Cassandra (CQL), la API for Table apunta a migraciones desde Azure Table Storage, y la API for NoSQL es la API nativa de Cosmos DB recomendada para proyectos nuevos. Elige siempre la API que coincida con el modelo de datos de tu aplicación existente. Ref: https://learn.microsoft.com/azure/cosmos-db/mongodb/introduction

Fuentelearn.microsoft.com

Identificar consideraciones para los datos relacionales en Azure5 / 5

¿Qué tipo de índice de Azure SQL Database almacena los datos en un formato columnar comprimido, optimizado para consultas analíticas con grandes agregaciones?

AlexExplicación completa de Alex

Un índice clustered columnstore (CCI) almacena los datos en formato columnar comprimido y alcanza hasta 10x de compresión y 10x de mejora en el rendimiento de las consultas para cargas de trabajo analíticas (OLAP). A diferencia de los índices rowstore, que leen filas completas, columnstore lee solo las columnas referenciadas en la consulta, lo que reduce drásticamente la E/S en agregaciones sobre grandes volúmenes de datos. El procesamiento en modo batch acelera aún más el rendimiento. Está disponible en Azure SQL Database, en los pools de SQL dedicados de Synapse y en SQL Server. Un índice clustered rowstore almacena los datos fila por fila (árbol B tradicional). Un índice nonclustered rowstore es una estructura secundaria de búsqueda. Los índices de búsqueda de texto completo permiten buscar por palabras clave — ninguno de ellos usa compresión columnar. Los índices nonclustered columnstore habilitan HTAP híbrido sobre tablas rowstore. Ref: https://learn.microsoft.com/sql/relational-databases/indexes/columnstore-indexes-overview

Fuentelearn.microsoft.com

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Las preguntas de la app están actualmente en inglés. Las traducciones de esta vista previa solo se aplican a la vista previa. Consulta con el proveedor de la certificación los idiomas disponibles para el examen oficial.

Banco de preguntas

313 preguntas de práctica

Utiliza el banco de preguntas de Pass-IT para practicar para DP-900. Los simulacros están configurados con 50 preguntas en 45 minutos.

Datos del banco de preguntas: DP-900

Datos del examen contrastados con Microsoft3 de septiembre de 2026

fecha de la última comprobación con la fuente oficial de Microsoft

Puntuación para aprobar700 / 1000

según lo publicado por Microsoft

Objetivos de la guía41 objetivos enumerados en la guía oficial

distribuidos entre 4 dominios en la guía oficial del examen

Tamaño del banco313 preguntas

= El tamaño del banco equivale a 6 conjuntos de 50 preguntas. Esto no significa que cada simulacro utilice un conjunto distinto.

Registradas como contrastadas con fuentes313 de 313

preguntas cuya respuesta, opciones y explicación constan como contrastadas con la documentación oficial de Microsoft

Cómo se crean las preguntas →

Dominios del examen

Contenido del examen

Los conceptos básicos de datos y las cargas de trabajo de analítica son los que más pesan, cada uno entre 25 y 30%, lo que deja la representación de datos, las opciones de almacenamiento y la visualización en Power BI por encima de cualquier tecnología de base de datos en particular. Le siguen los datos relacionales con 20–25%, que cubren los fundamentos de SQL y la familia Azure SQL, mientras que los datos no relacionales (Blob, File, Table storage y Cosmos DB) son los más livianos, con 15–20%.

El balance favorece la amplitud sobre la profundidad: el DP-900 mide si sabes ubicar una carga de trabajo en el modelo de almacenamiento correcto, no si puedes escribir consultas contra ella. Quien estudia solo bases de datos relacionales subestima cuánto del examen depende de reconocer cuándo un servicio no relacional o de analítica es la mejor opción.

Temario del examen: DP-900

Describe core data concepts25–30%

Formas de representar los datos, opciones para el almacenamiento de datos, cargas de trabajo de datos comunes, y roles y responsabilidades para las cargas de trabajo de datos

≈ 4 h

Identify considerations for relational data on Azure20–25%

Conceptos relacionales, incluyendo normalización y sentencias SQL, y servicios de datos relacionales de Azure, incluyendo la familia Azure SQL y bases de datos de código abierto

≈ 4 h

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

Capacidades de almacenamiento de Azure, incluyendo Blob, File y Table storage, y las capacidades y APIs de Azure Cosmos DB

≈ 3 h

Describe an analytics workload25–30%

Elementos de analítica a gran escala, analítica de datos en tiempo real y visualización de datos en Microsoft Power BI

≈ 4 h

Formato

Formato del examen y tipos de preguntas

El examen toma entre 40 y 60 preguntas de una mezcla de formatos: opción múltiple, selección múltiple, arrastrar y soltar y hot area, todo dentro de una ventana de 45 minutos. Las preguntas evalúan si puedes relacionar un concepto o una carga de trabajo de datos con el servicio de Azure indicado, no si escribes o depuras código. La mayoría de los ítems son directos y conceptuales, así que la presión de tiempo es menor que en los exámenes de Azure de nivel associate.

Tipos de preguntas: DP-900

Opción múltiple42%

Selecciona la única respuesta que mejor cumpla los requisitos de la pregunta.

Arrastrar y soltar18%

Mueve los elementos a las posiciones o grupos indicados, o colócalos en el orden que pide la tarea.

Respuesta múltiple18%

Selecciona varias respuestas. Sigue las instrucciones de la pregunta sobre cuántas debes elegir.

Menú desplegable12%

Selecciona opciones en los menús desplegables para completar una afirmación o una configuración.

Verdadero / Falso10%

Decide si una afirmación es verdadera o falsa, prestando atención a sus condiciones y a su redacción.

Consulta a Microsoft para conocer la información oficial sobre los formatos de preguntas. Las proporciones mostradas describen el banco de práctica de Pass-IT y no determinan las del examen oficial.

Planificación

Preparación para DP-900

El examen se rinde a través de Pearson VUE, en línea con supervisión remota o en un centro de evaluación autorizado, y está disponible en inglés, japonés, chino, coreano, francés, alemán, español, portugués y varios idiomas más. Las certificaciones de nivel Fundamentals no vencen, así que no hay ciclo de renovación que tengas que seguir.

Preparación y aspectos prácticos: DP-900

Preparación

Ejemplo de tiempo de estudio10–25 h

rango orientativo para planificar: de 10 h con experiencia relevante a 25 h si empiezas desde cero; tus necesidades pueden quedar fuera de este rango

NivelFundamentos

Obtención y mantenimiento de la certificación

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

Validez de la certificaciónLas certificaciones de fundamentos no expiran y no requieren renovación. Sin embargo, Microsoft recomienda mantenerse al día con los servicios de datos en constante evolución.

Guía oficialVer en el sitio del proveedor

Orientaciones de estudio

Errores frecuentes

Temas para repasar: DP-900

01Data Model Types
Confundir los modelos de datos relacional, de documentos, key-value, de grafos y de column-family, y no tener claro qué servicio de Azure soporta cada uno.
02OLTP vs OLAP
No distinguir con claridad las cargas de trabajo transaccionales (OLTP) de las analíticas (OLAP) ni los servicios de Azure que le vienen bien a cada una.
03Azure Data Services
Mezclar los casos de uso de Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage y Azure Synapse Analytics.
04ETL vs ELT
Costarte diferenciar los patrones ETL y ELT, y no saber cuándo conviene usar Azure Data Factory, los pipelines de Synapse o Fabric.
05Data Visualization
Pasar por alto los conceptos de Power BI y cómo se relacionan con el ecosistema más amplio de analítica de datos en Azure.

Practicar con preguntas y explicaciones en Pass-IT →

Preguntas

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el examen Microsoft Azure Data Fundamentals?

El examen DP-900 tiene 50 preguntas y un tiempo límite de 45 minutos.

¿Qué puntuación necesito para aprobar Microsoft Azure Data Fundamentals?

La puntuación necesaria para aprobar el examen DP-900 es 700 / 1000.

¿Qué errores conviene revisar al preparar Microsoft Azure Data Fundamentals?

Entre los temas que conviene repasar están Data Model Types, OLTP vs OLAP, Azure Data Services, ETL vs ELT, Data Visualization. Trabaja con ejemplos para comprobar que entiendes las diferencias y puedes justificar tu respuesta.

¿DP-900 caduca?

No. Las certificaciones Microsoft fundamentals no caducan ni requieren renovación, así que DP-900 sigue siendo válida de forma indefinida una vez que la apruebas.

¿Qué conviene tomar después de DP-900?

DP-300 si vas hacia la administración de bases de datos, o DP-600 y DP-700 para ingeniería analítica en Fabric. Ninguna menciona DP-900 como requisito previo, pero todas dan por sabidos los conceptos relacionales y no relacionales que cubre.

¿Qué temas de DP-900 dan más puntos?

Core data concepts y analytics workloads son los más pesados, con cerca de 29% cada uno, mientras que relational data on Azure ronda el 24% y non-relational data está alrededor del 18%. Microsoft publica estos valores como rangos. En la práctica, conceptos y analítica juntos suman bastante más de la mitad del examen.

¿Cuánto tiempo lleva prepararse para DP-900?

Unas 15 horas le alcanzan a la mayoría de quienes tienen algo de experiencia en IT. Los tropiezos recurrentes son OLTP frente a OLAP y ETL frente a ELT: se aprenden rápido, pero es fácil confundirlos con el reloj en contra.

Una certificación, 12 meses

Práctica para DP-900

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