DP-500 문제 1
제트 엔진 성능에 대한 데이터가 포함된 Azure Synapse Analytics 데이터 세트가 있습니다. 당신은 필요
엔진 고장 가능성을 식별하기 위해 데이터 세트에 점수를 매깁니다. 쿼리에서 어떤 함수를 사용해야 합니까?
엔진 고장 가능성을 식별하기 위해 데이터 세트에 점수를 매깁니다. 쿼리에서 어떤 함수를 사용해야 합니까?
DP-500 문제 2
dbo.SalesTransactions 테이블에 대한 Power BI 데이터 세트 새로 고침을 어떻게 구성해야 합니까?
DP-500 문제 3
Power Bl Desktop에서 Python 시각적 개체를 만들고 있습니다.
DataFrame에서 Unit Price라는 열의 값을 검색해야 합니다.
Python 코드에서 단가 열을 어떻게 참조해야 합니까?
DataFrame에서 Unit Price라는 열의 값을 검색해야 합니다.
Python 코드에서 단가 열을 어떻게 참조해야 합니까?
DP-500 문제 4
하나의 시각적 개체가 포함된 Power Bl 보고서가 있습니다.
다른 사용자의 보기에 영향을 주지 않고 시각적 유형을 변경할 수 있는 기능을 사용자에게 제공해야 합니다.
어떻게 해야 합니까?
다른 사용자의 보기에 영향을 주지 않고 시각적 유형을 변경할 수 있는 기능을 사용자에게 제공해야 합니다.
어떻게 해야 합니까?
DP-500 문제 5
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자동 스키마 유추를 사용하여 Apache Parquet 파일 컬렉션을 쿼리하기 위해 Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀을 사용하고 있습니다. 이 파일에는 UTF-8로 인코딩된 업체 이름, 설문 조사 이름 및 참가자 수의 4천만 행 이상이 포함되어 있습니다. 데이터베이스는 기본 데이터 정렬을 사용하도록 구성되어 있습니다.
쿼리는 열린 행 집합을 사용하고 다음 표에 표시된 스키마를 유추합니다.
I/O 읽기 및 tempdb 사용을 줄이기 위해 쿼리 변경을 권장해야 합니다.
해결 방법: businessName 및 SurveyName의 최대 길이를 명시적으로 지정하려면 openrowset을 사용하는 것이 좋습니다.
이것이 목표를 달성합니까?
자동 스키마 유추를 사용하여 Apache Parquet 파일 컬렉션을 쿼리하기 위해 Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀을 사용하고 있습니다. 이 파일에는 UTF-8로 인코딩된 업체 이름, 설문 조사 이름 및 참가자 수의 4천만 행 이상이 포함되어 있습니다. 데이터베이스는 기본 데이터 정렬을 사용하도록 구성되어 있습니다.
쿼리는 열린 행 집합을 사용하고 다음 표에 표시된 스키마를 유추합니다.
I/O 읽기 및 tempdb 사용을 줄이기 위해 쿼리 변경을 권장해야 합니다.
해결 방법: businessName 및 SurveyName의 최대 길이를 명시적으로 지정하려면 openrowset을 사용하는 것이 좋습니다.
이것이 목표를 달성합니까?