【Azure】実務なしから突破するAzure認定資格『DP-900: Azure Data Fundamentals』の合格記録

Azureの資格3つめに挑戦するよ

　Azure全体/AI/データと全部で3つあるAzure認定資格の基礎(Fundamental)レベルの最後のひとつ、正式名称『Microsift Certified: Azure Data Fundamentals』に合格してきました。
　こちらも準備すれば受かってふつうではあるのですが、これから挑戦する方や未来の自分向けに、今回も情報を残して振り返っておこうと思います。

Azureの資格3つめに挑戦するよ
Azureの資格の中の Data Fundamentalsの位置
挑戦への経緯
やったこと
学習の流れ
11月に試験会場へ行くのこと
試験まとめ
DP-900: Azure Data Fundamentals の難易度
『DP-900: Azure Data Fundamentals』資格試験所感：改めてデータベースやデータのことを押さえておこう！
今後の展望
おまけ：これまでの受験記録だよ
おまけ2：このエントリのアイキャッチ画像

Azureの資格の中の Data Fundamentalsの位置

　AZ-900の記事に書いた通りですが、Azure認定資格が全18個。うち基礎のFundamentalsレベルが計3個。

全体を扱うAzure Fundamentals
AIを扱うAzure AI Fundamentals
データの基礎を扱うAzure Data Fundamentals

　データの資格は正式名称がMicrosoft Certified: Azure Data Fundamentals、合格に必要な試験の名前がCertifed: が抜けてMicrosoft Azure Data Fundamentals、この試験のコード体系がDP-900となっています。DPは Data Processing の略だそうです。　

iwasiman.hatenablog.com - iwasiman.hatenablog.com

なかなかわかりづらいのですがPDFの資格情報の図を再掲。

上のリンク先の構成図、３領域ある上は「クラウドインフラの管理」。図の左下の「データとデータアナリティクス領域」＋右下「アプリ領域」の横断の場所にあるのが、このDP-900のデータ基礎、AI-900のAI基礎、AIエンジニアの上位のAssociateレベル資格、Cosmos DBに特化した専門分野資格の４つ。
　このエリアと左下の「データとデータアナリティクス領域」が機械学習、AI、データサイエンス、データエンジニアリング周りが集まった、AIの世界で主導権を握りつつあるMicrosoftがおそらく資格面でも注力しているであろうエリアになります。

　資格自体の説明ページはこちらです。

learn.microsoft.com

挑戦への経緯

きっかけ

　AZ-900,AI-900は難易度はそれほど高くないので、予定通り合格できました。Fundamentalsレベルのもう1つもおそらく難易度は同じぐらいだから獲れるだろうという予測が立てられます。
　開発に携わっているソフトウェアエンジニアならだいたいそうではないかと思うのですが、僕もRDBは専門家ではないですがだいたい一通り触ってきました。NoSQLは本格的には使えていないですが概念は理解しています。情報処理試験の『データベーススペシャリスト』はむかし午後IIだけ僅差で合格点に達せず落ちちゃった後はやる気をなくして放置していたのですが、AWS認定のほうは『データベース - 専門知識』(DBS)も獲りました。とすれば差分だけ学べばたぶんいけるだろう、となります。
　何事も基礎から体系的に学ぶのは大事。ということでAssociateレベルに昇る前に、まずはFundamentalsレベルを全制覇して基礎を固めることにしました。

書いている人のAzureでDataを扱った歴

　まだでーす。公式ページには以下のように、この資格は上位資格の前提として必須ではないことが書いてあります。

コアデータの概念と、Azure データサービスを使用して実装する方法に関する基礎知識を検証する。
Azure Database Administrator Associate、Azure Data Engineer Associate、Power BI Data Analyst Associate、Azure Developer Associate など、他の Azure ロールベースの認定資格の基礎を補強する。ただし、これらの資格の必須条件ではない。

Azureの実務経験とよく使う興味のあるサービス

　ここもAZ-900の時に書いた通りです。OpenAI Serviceますます強くなりそうですね。

やったこと

基本方針の策定

　相変わらずAzureを扱った商業書籍自体が少ないのですが、DP-900はAI-900以上に資格としてマイナーのようで本も見当たりませんね。
今回は本で概要をつかむステップを抜かして、
　公式でも推奨されているオンライン学習リソースであるMicrosoft Learn → 約束のUdemy
の順で進めることにしました。AI-900も2週間で行けたのでこちらも1～2週間で行けるのだろうという見込みで、明確には期限を定めずに進みました。

スタプラで学習記録を可視化する

　いつもどおり、長く使っている学習アプリのStudyplusをを継続して、時間の計測にも使いました。

www.studyplus.jp

　完全にもうTwitter改めXに放流する機能はなくなってしまい、手動でハッシュタグとリンク先を入れてシェアしています。不便...!
　AI-900の合格記事にXフォロワー数が2000人突破と書きましたが、こちらはその後安定した後、AIイラスト界隈にお礼イラストを放流したりしました。

#うちの子フォロワー2000人達成記念お礼絵 - iwasimanのイラスト - pixiv

#女騎士たくさんの出会いに花束を (フォロワー2000人お礼絵もう1枚) - iwasimanのイラスト - pixiv

ネット上の合格エントリは...今回も省略

　ぐぐると出てはきます。だいたいそれほど大変ではなく突破したという話が多いですね。詳細は省略して先に進みました。

学習の流れ

本：データベース全般

　だいたいわかるので省略しました。情報処理試験の『基本情報技術者試験』、『応用情報技術者試験』あたりをお持ちか同等の方なら特に準備は不要かと思います。そうでない方は何かしらの手段で学んでおいてもよいでしょう。

図解まるわかりデータベースのしくみ

作者:坂上幸大
翔泳社

Amazon

おうちで学べるデータベースのきほん

作者:ミック,木村明治
翔泳社

Amazon

SQL1年生データベースのしくみ SQLiteで体験してわかる！会話でまなべる！

作者:リブロワークス
翔泳社

Amazon

データベース速攻入門　～モデリングからSQLの書き方まで (Software Design別冊)

Amazon

SQL 第2版ゼロからはじめるデータベース操作

作者:ミック
翔泳社

Amazon

データベース周りは言語やフレームワークや先端技術に比べるとなんとなく地味なイメージがありますが(笑)、RDBの一番基礎の原理なんかはもうずっと変わっていないので多少古い本でも大丈夫という利点があります。

公式のデジタルトレーニング Microsoft Learn で学ぶ

　公式で提示されているものをちゃんとやろうということで、AI-900の時に続いて今回もやりました。Microsoftアカウントが必要なので個人もしくは仕事のメアドで登録が必要です。

learn.microsoft.com

　概念の階層構造として ラーニングパス＞モジュール＞ユニット がありますが、DP-900に必要なラーニングパスは以下の4つ。

Microsoft Azureデータの基礎: コアデータの概念を調べる
Microsoft Azureデータの基礎: Azure でリレーショナルデータを探索する
Microsoft Azureデータの基礎: Azure で非リレーショナルデータを探索する
Microsoft Azure データの基礎: Azure でデータ分析を探索する

　その下のモジュール数が合計9個、ユニット数(=HTMLページ数)が68個。サイトのほうに書かれている標準の学習時間は合計6.75Hになりました。
　サラーっと読んで、時々ユニットに出てくる実際のAzure環境で動かしてみる演習課題はやり方をサーっと見てスキップ。眺めていくのは自分で1.5Hぐらいで終わりました。
　演習課題はまったくやらずに流し読みしただけでしたが、これは試験には影響しませんでした。Fundamentalsレベル3つどれも同じでした。時間に余裕のある方は実際にやってみるのもよいかと思います。

　ちなみにLearnの中で時々動画が出てきますが、NoSQLの英語の発音は「ノーシークォー」でした。Azureは日本語ですと「アジュール」が多いかと思いますが、「アージャー」「アージュアー」と聞こえることが多かったです。

Udemyで学ぶ

　定番のUdemy。DP-900の講座も有名資格に比べると比較的マイナーですが、日本語で読めるものが2つあります。

【2023年最新版】DP-900 Azure Data Fundamentals 模擬問題集

　Udemy上で探すとまず出てくるフライハイツアカデミー(Freiheitsakademie)作のベストセラー講座。評価は4.2で十分、受講者数とレビュー数も十分、定番講座です。
　4つあるうちの1つめが簡単めの基本問題、2～4が模擬試験で合計4つの演習テスト、それぞれの問題数は52か51問。合格ラインも本試験と同じ70%。各問題には解説もついていてしっかり学ぶことができます。2400円で値段も手ごろ、これをしっかりやれば大丈夫でしょう。AI-900にも同様の講座がありますがまずはこの講座がお勧めですね。

　自分は１回目の平均正答率が72%で数字上はギリ合格ライン。これも油断は禁物、復習してから2周目もやって平均正答率97%、さらに念を入れて直前の3周目は96%でした。
　なお講座内で試験の制限時間は1.5Hとなっていますが、4択ですぐ選んで答える問題ばかりなので時間切れになることはまずなく、20分ぐらいで回れると思います。

試験対策！Microsoft DP-900　模擬試験問題　※日本語対応

　こちらはAzure StudyAcademy作の問題集講座。評価は3.9でちょい低め、値段は2400円で同じです。
　演習テスト1～3まであって63,63,52問。なぜか合格ラインが謎の90%と高く設定してあります。
　ここもAI-900の時と同じなのですが、初見だと上の『【2023年最新版】～』講座より問題の難易度は若干難しめでした。そしてこの講座は解説がついてないんですね。(完全にゼロではなくたまについてくる問題もあります)

時々「あれこの問題さっきも出なかったっけ？」となったり
2択問題で「はい」「いいえ」と「いいえ」「はい」と順番が混在している
2択なのにチェックボックスがついていて「はい」「いいえ」両方選べる問題がある
チェックボックスで正解を２つ選択すると思わせて正解が一つだけという罠問題アリ...

など、講座のクォリティ的にちょっとンン？となるところもあります。そのへんが評価に反映されているのでしょう。
まあ問題はかなり広く網羅されていて役には立つので、上の『【2023年最新版】～』の次にやるといいかと思います。
　自分の場合は1周目で平均正答75%、2周目で87%、3週目で91%でした。

　Udemyの英語講座だと、評価4.5以上の優秀な定番講座ももっといろいろあります。まあ日本人が受けるなら上の2講座で十分かと思います。
　なお僕の会社はUdemy Businessと契約しているので、Udemy Businessに存在すれば無料で受けられます。確認するとUdemy内のその分野で最も高評価やベストセラーな講座がだいたいUdemy Business行きになるのですが...DP-900の上の講座はUdemy本体にしかなかったので自腹で買いました。やはりDP-900の試験自体、マイナー感は否めないようですね。

タイムマネジメントは...意識しない

　AI-900試験の本番試験の問題数は他の試験より若干多くて約45問。合格ライン70%、試験時間は45分なのは他の試験と同じです。Udemyをやった結果1回分の模擬試験で1周目から時間は十分でした。
　DP-900試験についても時間は余裕で行けると思います。計算問題はないので、準備していれば即答できる問題が多いです。

MS公式サンプル、模試

　このへんも今回もスキップしちゃいました。

準備を整えるのこと

　管理は今回もGoogle SpreadSheet(最近は正式名称 Google Sheets みたいですね)で行い進行させていきました。
　仕事や家庭では日々いろんなことが起こっているのですが並行して進行です。月曜にMicrosoft Learnを流し、火曜にUdemyの講座をやって...もちろん間違えた問題、分からない事柄もあるのですが学べば大丈夫なライン。AI-900合格には2週間かけましたが、これ1週間で行けちゃうのでは？という感触です。もう少し進めてから決定することにして、水曜には意思決定。今回は1週間のみ、週末に強行突破することにしました。

　ほか、継続して行っているタスクとしては最近凝っているAIイラスト制作がありましたが、こちらは先の分まで作り貯めてあるので問題なし。前の日は割と余裕をもって試験当日となりました。

11月に試験会場へ行くのこと

テストセンターへ

　今回もオンラインのトラブルを避け安全を考えてテストセンター受験です。いつも行っている新宿「西新宿テストセンター」、新宿西口にあるDaiwa西新宿ビル8Fに受けに行きました。朝早く9:15の回でした。ちょうど英検と重なって高校生がいっぱいいましたね。

試験本番！

　準備してきたので本番は今回もスムーズです。Udemyそのままではないですが、理解していると答えられる似たような問題はけっこう出ました。見直し含め16分ほどで余裕の終了です。

すぐ分かる試験結果

　Azure認定資格は今も試験直後に分かるようになっていて予定通り合格です。試験の受付でペーパーももらいました。

　Microsoft Learnの本人のアカウントのページに反映まで7営業日以内、土曜でしたが試験が終わった後しばらくしたらもうメールが来て、反映されていました。

learn.microsoft.com

試験まとめ

得点：866点

　合格ラインが700点なので余裕をもって合格できました。
　AWS認定だとSAA:836点、DVA:845点、SOA:801点、DOP:902点、SCS:875点、DBS：804点、SAP:785点、CLF:882点。
　Azure認定だと前回のAzure Fundamentals(AZ-900)が850点、Azure AI Fundamentals(AI-900)が高くて950点。今回けっこう理解していたので900点ぐらい行くかなと思っていたのですが、意外とそうでもなかったですね。確かに本番で分からない問題がいくつかあったなあ...油断禁物です。
　Udemyで8割超え→本番でも8割超えが相場なのはその通りですが、今回はUdemyで9割超え→本番は9割超えならずという結果でした。

費用：1.7万(実質0.3万円)

　Udemyの講座2つは10%オフしていたので計3200円。
　試験は自分のクレカで申し込んで13,750円、合計実質1.7万円でした。
　受験料はAzure Fundamentals, Azure AI Fundamentalsと同じです。後で会社に請求するのを忘れないようにMicrosoft To-Doに登録じゃ...。

学習期間と時間：6日で約1週間、約17H

公式のMicrosoft Learnのラーニングパス4つに目を通すのに 1.5H
Udemy『【2023年最新版】AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 模擬問題集』学習に7H
Udemy『試験対策！Microsoft AI-900　模擬試験問題　※日本語対応』学習に8H

合計17H、20H弱となりました。前回20Hだったのでだいたい同じ、学習期間が2週間→1週間に縮めて集中対応した感じです。

アソシエイトレベルのSAA/DVA/SOA：70～80H
専門知識のSCS,DBS：40～50H
プロフェッショナルレベルのDOP：80～90H
プロフェッショナルレベルのSAP：～120H
SAPの1週間後に獲ったCLF：10H
Azure認定のAZ-900:Azure Fundamentals：約30H
Azure認定のAI-900:Azure AI Fundamentals：約20H

DP-900: Azure Data Fundamentals の難易度

AI-900はAI関係にフォーカスしていて試験範囲外のキーワードが出てくることが少ない。それに対してDP-900はDB関係全般のワードはけっこう出てくる。
しかしデータベースの理屈を知っていれば分かる問題が多い。知ってさえいれば即答できる基本的な問題も出る。
そしてITエンジニアは全般的に、基本的な素養としてDBのことを既に知っている方は、AIの素養が既にある方よりはたぶん多いはず。

　以上から、AI-900よりも若干楽かな？という印象でした。(※個人の感想です)
　AIの素養はあまりない、DBの素養はあるという方なら DP-900＜AI-900＜AZ-900 になりそうです。逆にAIや機械学習の素養があってDBの素養はまだという方なら、 AI-900＜DP-900＜AZ-900でしょうか。

『DP-900: Azure Data Fundamentals』資格試験所感：改めてデータベースやデータのことを押さえておこう！

データによる分析手法の分類
データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、データベース管理者の仕事の分類
実務で使っていても意外と忘れるACID属性
SQL言語、基本的なSQL分、DDL/DML/DCLの分類　(SQL Serverなど特定のRDBにフォーカスしたSQL方言は出てきません)
ETLとELT
バッチ/オンライン処理/ストリーム処理、OLAPとかOLTP
構造化データと非構造化データの話、CSVやJSON
グラフやデータストアモデル

　データやデータベースの概念としては上のあたりがよく出ました。普段お使いの方も改めて復習するのもよいかと思います。
　そしてAzure固有の話は以下のあたりが対象です。

Azure Storageサービス系全般、Blob Storage、Azure Filesでのファイル共有
NoSQL の Azure Table StorageとCosmos DB。APIの話も
Cosmos DB for～のネーミングになっているグラフDB、列指向DB、ドキュメントDB
RDBとしては基本のSQL Server、Azure上のSQL Database、中間に位置するSQL Server Managed Instance
ツール系でSQL Server Management Studio(SSMS)、Azure Data Studio、SQL Server Data Tools(SSDT)
Power BIでレポートを作る
ETLをしてくれるAzure Data Factory
統合分析プラットフォームのAzure Data Bricks
似ていてちょっと違うSynapse Analytics
中でHadoopなどが動いている大量データ処理のHDInsight
大量データを貯めるストレージサービスのAzure Data Lake...

　などなどが登場します。このあたりは学習すれば出てきますね。

　個人的に面白かったのはRDBの扱い方ですね。AWSおよびAWS認定では、EC2インスタンスに自前で一生懸命Oracle入れたりするのは基本的に悪。ちゃんとPaaSで用意されているRDS使いましょう！ライセンス料が高いOracleやSQL ServerよりMySQLやPostgreです！そしてさらにグッドなのはAWS謹製最強RDBのAuroraです！というスタンスに読めます。
　しかしAzureとAzure認定の情報を眺めていると、オンプレで動いているSQL Serverと100%の互換性があるのはAzure VM上に入れたSQL Serverなので、必要性があるならこれでも仕方なし。SQL Server Managed Instanceがさらにいいけど一部互換性なし。そして互換性がないけどゼロからサービスを作ったりするなら、もう最初からクラウド生まれで手間いらずの Azure SQL Database (これがAWSのRDS相当)でどうぞ...と、仮想マシンにRDBを自前で入れるパターンを許容している節が若干見られます。
　このへん、SQL Serverという長く使われてシェアもあるRDB製品を自前で持っている会社なので、やや現実的なスタンスを取っているようにも見えます。SQL Server以外のRDBに浮気せずに使い続けてくれればまずはヨシなんでしょうか。

　またグルーピングで面白かったのはNoSQL系ですね。AWSのDynamoDBはすごい技術を持ったNoSQLですがDynamoDBというモノのみ。
　翻ってAzureにはNoSQLでは簡単なものならAzure Table Storage、本格的にやるならCosmos DBと二択あって、Cosmos DBがDynamoDBに相当。
　そしてCosmos DBファミリーにはCosmos DB本体以外にも、グラフ指向DBのCosmosDB for Apache Gremlin, 列指向DBのCosmos DB for Apache Casandra, ドキュメント指向DBのCosmos DB for NoSQL...といくつかあります。
　これらは対象のOSSのDB技術をおそらくマネージドなサービスでくるんでAzure上のサービスにしていると思われますが、ネーミング的には全部「Azure Cosmos DB～」というグループの範疇なんですね。へえーと思いました。

　また、データの基礎...ということでいかにも機械学習が関係してきそうですが、問題の選択肢にちょこっと出てくることはあるのですが機械学習系のサービスや要素はこの資格の対象外なんですね。そちらはAI Fundamentals資格で含んでいるという位置づけなのでしょうか。

　僕も普段からSQL Server Management Studioは使ったりしていますが、Windows専用だったのは意外に知りませんでした。用途が若干似ているAzure Data StudioはmacOSやLinuxも対応していて、あーこれもっと後のクラウド時代になってから生まれた後発ツールだからなのね～と思ったり。新たな発見がいくつかありました。

　というように普段から接しているデータやデータベースでも、ふんいきで使っていたり意外に抜けている知識があったりします。まずは基礎を固めるということで、Fundamentalsレベルを攻略していくのもよいと思います。

今後の展望

　ということでAzure認定3冠となりました。来年にでも中級のAssociateレベルに進んで、『DP-100: Azure Data Scientist Associate』とか『AI-102: Azure AI Engineer Associate』からか、いくつかチャレンジしてみようかと思います。
　会社でも小耳にはさんだのですが、AWS認定のSOA+DVAに相当する開発系の『AZ-204: Azure Developer Associate』は出てくるサービス名がやたら多くて難しいそうですね。セキュリティはどこでも重要だからか、『AZ-500: Azure Security Engineer Asociate』はなぜか日本語でも商業本があったり、アソシエイトレベルも資格によってバラバラのようです。このへんも調べてみたいと思います。

　そしてこの資格を取った後だったのですが、例のOpenAI社サム・アルトマンさん退任！→取締役会が思い直す→巨人Microsoft動く！全員ジョイン？→MSの総取り？ナデラCEOさんSUGEEE！→取締役会入れ替え！結局もとに戻るんかーい！のOpenAI社お家騒動がありました。
ネットにはMS陰謀論を疑う冗談もあってちょっと面白かったのですが、さすがにそういう話ではなかったようですね。
　いずれにせよMicrosoftが130億ドルの投資と引き換えに独占権を手に入れて堂々ローンチしたAzure OpenAI Serviceは揺るがないわけですが、AIの分野ではAWSとGoogle Cloudにだいぶ先んじた状態がしばらく続くでしょう。今後もいろんなことが起こりそうです。

www.itmedia.co.jp www.itmedia.co.jp

おまけ：これまでの受験記録だよ

当ブログの資格試験の合格エントリシリーズは以下を記録しています。

AWS

Azure

おまけ2：このエントリのアイキャッチ画像

　AIイラスト/フォト専門のSNSの「ちちぷい」でリリースされた画像生成機能で出力したものです。バックエンドは確かHerokuらしいですがそこにあるサーバー上に配置された生成AIのStable Diffusionが、ブラウザ経由で渡されたプロンプトを受け取って生成、ブラウザに返して生成してくれます。Bing Image Creatorも世界からのアクセス集中で負荷が上がるのを防ぐためにポイントで生成回数を制限していますが、こちらのちちぷい画像生成機能もSNS内の各アカウントに配布される貨幣のような「pui」を消費して生成できる仕組みになっています。
　選べる機械学習モデルは4種類のみでいろんな拡張機能も入っていないので、ローカル環境に構築して整備したStable Diffusionに比べるとかゆいところに手が届かないのですが、誰でも手軽に生成できるのは大きいですね。

　前回と前々回のエントリでも書いたので、今回もAzureな空の絵を添える縛りで創りました。ファンタジー世界の半エルフの魔法使いの青年の背景にwinter sky at backgroundの呪文をつけて生成しました。
　一応冬の寒そうな薄青い空ぽくもなりましたが、イラスト左の雲は夏の積乱雲っぽくもありますね...こういう細かいところはしょうがないです。

Generated by ちちぷい画像生成機能(中身はStable Diffusion)

absurdres, absolutely resolution, highres, texture, (masterpiece: 1.5), (best quality:1.5), (winter sky at background), (tall tower at background), (depth:1.1), BREAK 1man, (elf ears), 30 yo, wizard, (man focus:1.2), (round eyeglass), (jitome:1.3), (smile:0.8), (dark blue eyes:1.1), (gray hair1.0), long hair, (low ponytail), wizard, staff, robe, upper body, looking away, standing, <lora:flat2:-0.1>
Negative Prompt: EasyNegative,(worst quality, low quality:1.3), (monochrome, grayscale, poorly eyes, bad hands, watermark, username:1.2), nsfw,

　次回にAssociateレベルの資格に挑戦したら、またAzureな冬空か春空を添えることにしましょう。画像生成機能を使うときはpuiの消費を抑えるために次は女性キャラクターで...(｀・ω・´)シャキーン

　それでは、AWSの雲海の王国と並んで名高いAzureの紺碧の空の王国に挑戦する方々に、データのご加護のありますように....(`・ω・́)ゝビシッ