DP-700 完全ガイド｜Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate 出題範囲・学習リソース・合格戦略

Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate (DP-700) は、Microsoft Fabric プラットフォーム上でデータエンジニアリングを行う Associate 認定で、2024 年 11 月に GA したばかりの注目認定です。 リタイア済みの DP-203 (Azure Data Engineer Associate、2024-03 リタイア) の事実上の後継で、Azure データエンジニア領域の新しい本命として位置付けられています。 Fabric 自体が 2024 年に GA したばかりで、日本企業での導入は始まったばかりですが、Microsoft が全社的に Fabric への移行を推進していることから、向こう 3-5 年でデータエンジニアリングの主戦場が Fabric に移行することはほぼ確実視されています。

本記事では、DP-700 の試験仕様、Microsoft Fabric の概要、3 ドメイン構成、Lakehouse / Warehouse / Real-Time Intelligence / Pipelines の使い分け、DP-203 からの移行戦略、3 ヶ月の合格ロードマップまでを整理します。 Fabric は SaaS 統合プラットフォームという新しい思想のため、従来の Azure 個別サービス (Synapse・Data Factory・Databricks) を組み合わせる発想からの頭の切り替えがポイントになります。

DP-700 の試験基本仕様

DP-700 の試験仕様は Associate ティア共通です。100 分・40 ~ 60 問、合格点 700 / 1000、165 USD / 21,103 円、12 ヶ月有効 (renewal assessment で更新可)。 Pearson VUE 経由で OnVUE オンラインまたはテストセンターで受験可能、日本語含む多言語対応。 出題形式は選択肢問題に加え、PySpark / Spark SQL / T-SQL / KQL のコード読解、Fabric UI 操作のシナリオ問題、ケーススタディを含み、Fabric のサービス間使い分けを問う問題が多数を占めます。

Microsoft Fabric の全体像

Microsoft Fabric は、従来 Azure 上で個別に存在していた Synapse Analytics・Data Factory・Power BI・Stream Analytics・Data Activator を、1 つのワークスペース UI + OneLake (統一ストレージ) + 統一課金 (CU = Capacity Unit) に統合した SaaS 型プラットフォームです。 Fabric 内には複数のワークロードが存在し、Data Engineering (Lakehouse)・Data Warehouse・Data Science・Data Factory・Real-Time Intelligence・Power BI・Data Activator の 7 つが主要なものです。 DP-700 では特に Data Engineering・Data Warehouse・Data Factory・Real-Time Intelligence の 4 ワークロードが重点的に問われます。

Fabric の最大の革新は OneLake という単一ストレージレイヤーです。 OneLake は内部的に Delta Parquet 形式でデータを保管し、Lakehouse・Warehouse・Power BI Direct Lake のすべてが同一データに対して直接アクセスできます。 従来の『データを Lakehouse から Warehouse へ複製してから BI で見る』という多段コピーが不要になり、データの単一ソース化と低レイテンシ分析が可能になりました。

ドメイン 1: 分析ソリューションの実装と管理 (30-35%)

Fabric の運用基盤を扱うドメインです。 中心は Workspace の作成・ロール管理 (Admin / Member / Contributor / Viewer)、Domain (組織単位でのワークスペースグループ化)、容量 (Capacity) 管理と CU (Capacity Unit) 消費の最適化、Git 連携 (Azure DevOps Repos / GitHub と Workspace の同期)、デプロイパイプライン (Dev / Test / Prod 環境間のアイテム昇格)、OneLake セキュリティ (Folder-level / Item-level Permission)。 本ドメインの落とし穴は、Workspace ロールと Item Permission の階層関係で、Workspace Admin = すべての Item に対する Admin 権限、Workspace Contributor = Item Write 可能、Viewer = Read のみ、という関係を理解しておく必要があります。

ドメイン 2: データの取り込みと変換 (30-35%、最重要)

Fabric の中核機能を扱うドメインで、合否を最も大きく左右します。 取り込みでは Pipeline (Copy Activity) によるバッチ取り込み、Dataflow Gen2 による Power Query ベースの変換、Notebook (PySpark / Spark SQL) によるカスタム変換、Eventstream によるリアルタイム取り込み (Event Hub / Kafka / IoT Hub / カスタムアプリから)、Shortcut による他データソース (ADLS Gen2・S3・GCS) の論理参照。

変換とロードでは Lakehouse (PySpark / Spark SQL 中心、Delta テーブル)、Warehouse (T-SQL 中心、ACID トランザクション)、KQL Database (リアルタイム / 時系列、Eventhouse の中核) の 3 つのストア選定、Medallion アーキテクチャ (Bronze / Silver / Gold) による段階的データ品質管理、Delta Live Tables 相当の宣言的パイプライン (Fabric Notebook + Pipeline 組み合わせ) が問われます。

本ドメインの最頻出は Lakehouse vs Warehouse vs KQL Database の使い分け。Lakehouse はデータレイク + Spark 処理向け、Warehouse は SQL アナリスト向け / ACID トランザクション要件、KQL Database はリアルタイム / 時系列クエリ向け、という選定理由を答えられることが必須です。

ドメイン 3: 分析ソリューションの監視と最適化 (30-35%)

Fabric の運用と性能改善を扱うドメインです。 監視では Monitor Hub (Workspace 横断のジョブ実行履歴)、Capacity Metrics App (CU 消費の可視化と Throttling 分析)、Spark UI・Pipeline 実行ログ・Lakehouse / Warehouse Query History、Activator によるデータ駆動アラート。 最適化では Delta テーブルの OPTIMIZE / VACUUM、V-Order (Fabric 固有の Parquet 行並べ替え)・Z-Order によるクエリ高速化、Spark セッション管理 (Starter Pool・Custom Pool)、Warehouse の Result Set Caching、Pipeline の並列度設定、Direct Lake モードでの Power BI 高速化が問われます。

DP-203 既保有者の移行戦略

DP-203 を既に取得している方にとって、DP-700 は追加 40-80 時間の学習で取得可能です。 共通する知識 (SQL・PySpark・Delta Lake・Medallion アーキテクチャ・Power BI 連携) はそのまま流用でき、追加で習得が必要なのは Fabric 固有の UX(Workspace・OneLake・Direct Lake)・Real-Time Intelligence(KQL Database・Eventhouse)・Fabric の CI/CD(Git 連携・デプロイパイプライン) の 3 領域に絞られます。 Fabric 無料試用テナント (60 日) でハンズオン 1-2 サイクル + 公式 Practice Assessment で 80% 取れるまで反復、というのが定石パターン。 DP-203 と DP-700 の詳細比較は『DP-203 vs DP-700 完全比較』で扱っています。

3 ヶ月の合格ロードマップ

Spark / SQL 経験ありの Azure データエンジニアを想定した 3 ヶ月プランです。Month 1: Microsoft Learn の DP-700 学習パス (Lakehouse / Warehouse 編) を消化、Fabric 試用テナントで Lakehouse・Warehouse を作って Delta テーブルを操作。Month 2: Pipeline・Dataflow・Notebook・Eventstream・KQL Database を学習、Bronze → Silver → Gold の Medallion パイプラインを 1 つ構築。Month 3: Monitor / Optimize ドメインと総仕上げ。V-Order・OPTIMIZE・Capacity Metrics の理解、公式 Practice Assessment を 80% 取れるまで反復。 未経験者は前段に Spark / SQL の入門学習を 1-2 ヶ月置いて 4-5 ヶ月計画が現実的です。

DP-700 の次に何を目指すか

Fabric 系をさらに深掘りするなら DP-600 (Fabric Analytics Engineer Associate) との二刀流が定番。DP-600 は BI / モデリング寄りの認定で、Power BI Pro 領域までカバーしたいデータエンジニアに最適。 DBA 系を兼ねるなら DP-300 (Database Administrator Associate)、AI 連携を強化するなら DP-100 (Data Scientist Associate) や AI-103 (2026 年 6 月 GA、Developing AI Apps and Agents on Azure)、アーキテクトを志すなら AZ-305 (Solutions Architect Expert) でデータ基盤を含む全体設計力を取得。Databricks Data Engineer Associate / Professional との二刀流も、企業のマルチクラウドデータ基盤プロジェクトで評価されます。

よくある質問

本記事の試験情報は Microsoft Learn 公式 DP-700 ページ および公式 Study Guide に基づいています。 本記事は Microsoft Corporation の公式商品ではなく、いかなる提携・後援関係もありません。 Microsoft、Azure、Microsoft Fabric、Microsoft Entra は Microsoft group of companies の商標です。 情報は 2026 年 5 月 24 日時点の公式公開資料に基づきます。最新情報は必ず公式ページをご確認ください。