Kinh nghiệm thi chứng chỉ Microsoft DP-600
4/27/2025•10 mins read
Microsoft vừa cập nhật kết quả của kỳ thi Beta DP-600: Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric. Mình rất vui khi vượt qua bài thi này với điểm số 802/1000.
Mỗi khi Microsoft phát hành chứng chỉ mới, họ sẽ tổ chức kỳ thi Beta đầu tiên và kêu gọi mọi người tham gia để đánh giá chất lượng đề thi và chỉnh sửa nội dung đề thi. Ưu điểm tham gia đợt đầu là chi phí thi rẻ, như đợt mình thi là có mã giảm giá 80% cho 300 người đầu tiên tham gia kỳ thi. Mình đăng ký thi ở Việt Nam nên chi phí là 80$ sau giảm giá là 16$ tính ra chỉ tầm 400K. Nhược điểm là lúc thi chưa có đề thi mẫu trên Exam Topic, kiến thức mới chưa có nhiều tài liệu, thi xong không rõ lúc nào có kết quả nên tâm lý của mình đi thi khá thoải mái, đạt là mình hài lòng rồi, trượt thì mình sẽ thi lại 😅
GIỚI THIỆU VỀ MICROSOFT FABRIC VÀ LÝ DO MÌNH THI CHỨNG CHỈ DP-600
Microsoft Fabric khi giới thiệu quả thật là một VỤ NỔ LỚN trong lĩnh vực quản trị và phân tích dữ liệu. Microsoft Fabric cung cấp một nền tảng dữ liệu toàn diện cho doanh nghiệp (Enterprise Data Platform) cho phép thống nhất thu thập, lưu trữ, quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu tại một nơi duy nhất. Nền tảng này có nhiều công cụ mạnh mẽ để xây dựng kho dữ liệu (Data Warehousing), xây dựng mô hình phân tích dữ liệu chuyên sâu (Data Science), phân tích dữ liệu thời gian thực (Real Time Analytics) hay trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization).
Các ghi chú quan trọng của mình về Microsoft Fabric như sau:
Là dịch vụ SaaS, không cần cài đặt hệ thống mà có thể bắt tay ngay vào quá trình xây dựng hệ thống. Công sức để cài đặt và vận hành hệ thống Data Platform cơ bản trên nền các công nghệ Minio, Deta Lake, Apache Spark, Apache Airflow cũng rất nhiều đấy. Trả tiền cho Microsoft Fabric mình nghĩ cũng tương xứng với giá trị thu về thôi.
Có một hạ tầng lưu trữ dữ liệu lớn tập trung của cả tổ chức và doanh nghiệp (OneLake). Trên nền tảng OneLake có thể tạo nhiều dịch vụ quản lý dữ liệu khác nhau như Warehouse, Lakehouse, Real Time Database (Kusto DB), Semantic Model (Dataset) tùy theo nhu cầu sử dụng
Xử lý dữ liệu đồng thời với đa dạng công cụ khác nhau như T-SQL, Power Query M, Spark, KQL, DAX. Vừa truy vấn dữ liệu bằng SQL, vừa xây dựng Data Model, viết công thức Measure trên SQL End-point của Lakehouse thực sự rất đáng đồng tiền bát gạo.
Báo cáo Power BI sử dụng cơ chế Direct Lake kết nối trực tiếp tới các bảng Delta Table cho phép báo cáo phân tích dữ liệu lớn, vừa có tốc độ tính toán nhanh tương tự cơ chế Import, vừa đáp ứng yêu cầu dữ liệu cập nhật thời gian thực giống cơ chế Direct Query. Không phải lưu trữ dữ liệu ở cả kho dữ liệu lẫn Semantic Model như cách làm Import truyền thống nên đây là giải pháp hoàn hảo cho việc triển khai hệ thống dữ liệu và báo cáo ở mức Enterprise.
Chi phí triển khai tối thiểu cần mua F2 (2 Capacity Unit) với giá 270$ / tháng. Tối ưu nhất thì nên mua gói F8 (8 Capacity Unit) với giá 1052 $ / tháng vì đi kèm luôn Power BI SKU A1 để triển khai Power BI Embedded
Sau thời gian trải nghiệm thử thấy quá ngon, mình xác định đây là công nghệ mình sẽ tập trung nghiên cứu và xây dựng phương án triển khai cho các doanh nghiệp. Tầm tháng 12/2023 thì có thông tin giữa tháng 1 chứng chỉ DP-600 Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate (Beta) phát hành nên mình lên kế hoạch ôn tập để thi luôn.
ANALYTICS ENGINEER, HỌ LÀ AI?
Lời khuyên của mình là các bạn nên tìm hiểu về kiến trúc tổng thể của một nền tảng dữ liệu và vai trò cũng như đầu mục công việc của Analytics Engineer để xem vị trí này có phù hợp với định hướng phát triển sự nghiệp của bản thân không. Nguồn tham khảo tốt nhất mình thấy là phần Role Guidance của Microsoft Fabric Career Hub.
https://community.fabric.microsoft.com/t5/custom/page/page-id/CareerHubPage
Role Guidance from Microsoft Fabric Career Hub
Theo định nghĩa của Microsoft, Analytics Engineer sẽ tham gia vào cả quá trình thu thập dữ liệu từ nguồn, xử lý và biến đổi dữ liệu, xây dựng Warehouse hay Lakehouse để quản lý và lưu trữ dữ liệu giống Data Engineer cũng như xây dựng Semantic Model, thiết kế báo cáo Power BI giống như Data Analyst. Nhiều phần phức tạp hơn như thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu thời gian thực thì Data Engineer sẽ chịu trách nhiệm thực hiện tuy nhiên là Analytics Engineer hoàn toàn có thể tự mình triển khai từ đầu đến cuối những dự án phân tích dữ liệu nhỏ. Với những dự án lớn, Analytics Engineer sẽ là cầu nối giữa Data Engineer và Data Analyst để thiết kế và xây dựng mô hình phân tích phù hợp với nhu cầu sử dụng trên báo cáo. Khi có thêm một Analytics Engineer đa năng và có thể làm nhiều việc khác nhau thì số lượng thành viên dự án sẽ cần ít hơn, chi phí triển khai thấp hơn, khả năng hoàn thành dự án đúng tiến độ sẽ cao lên.
Mình thấy vị trí Analytics Engineer rất phù hợp với các bạn đang làm Data Analyst muốn phát triển thêm kỹ năng. Hiện nay, các vị trí làm về dữ liệu rất cạnh tranh, vị trí Intern đăng tuyển nhận 100-200 CV là chuyện bình thường. Doanh nghiệp ngày càng đòi hỏi nhân sự có trình độ cao hơn nên mình cũng hơi lo sau này thay vì tuyển hai họ chỉ tuyển một Analytics Engineer để xây dựng và quản lý hệ thống thôi 🥲 Kết lại là nếu các bạn thấy phù hợp với vị trí Analytics Engineer thì thêm chứng chỉ DP-600 vào kế hoạch phát triển bản thân nhé
QUÁ TRÌNH ÔN THI
Bước 1: Đọc kỹ yêu cầu của bài thi trên trang chủ của Microsoft
https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/fabric-analytics-engineer-associate/
Trang chủ của Microsoft rất đầy đủ và chi tiết rồi nên mình sẽ không đi sâu. Ở đây mình có lưu ý là Microsoft Fabric rất rộng tuy nhiên là bài thi cho Analytics Engineer sẽ chỉ tập trung vào phần Data Warehousing, Data Engineering, Data Visualization thôi, sẽ không hỏi về Real-time Analytics hay Data Science đâu nên giành sức để ôn luyện phần khác. Phần này xem kỹ Role Guidance của Microsoft sẽ thấy (Ở trên mình có đề cập đó).
Bước 2: Đọc kỹ tài liệu về Fabric trên Microsoft Learn
https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/
Phần Documentaion có vẻ khá là nhàm chán nhưng lại có thông tin đầy đủ và chi tiết nhất. Lúc mình ôn thì cũng không có tài liệu gì cả nên chỉ biết cách đọc thật kỹ trên này thôi. Mà đọc kỹ đây là có lợi thế lúc thi vì Microsoft cho phép bạn sử dụng Microsoft Learn để tra cứu thông tin. Bây giờ đã có đề trên Exam Topic, trong lúc ôn tập bạn có thể note lại những trang documentation cần thiết và ghi nhớ trong đầu keyword tra cứu, cũng tiết kiệm khá nhiều thời gian với những câu hỏi thuần về lý thuyết.
Bạn nên đọc thêm cả phần về Power Query nữa nhé
https://learn.microsoft.com/en-us/powerquery-m/
Bước 3: Học kiến thức trên Microsoft Learn
Mình thường vừa đọc documetation vừa học trên Microsoft Learn. Có thể kiến thức lặp lại nhưng sẽ giúp mình hiểu rõ vào nhớ lâu hơn. Các bạn nên tự học các module theo Course Syllabus của Course: Microsoft Fabric Analytics Engineer là chuẩn nhất.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/courses/dp-600t00
Microsoft Learn còn có 9 Learning Paths về Microsoft Fabric trong đó thì các Learning Path nên ưu tiên học trước nhé
- Get started with Microsoft Fabric
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/
- Ingest data with Microsoft Fabric
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/ingest-data-with-microsoft-fabric/
- Implement a Lakehouse with Microsoft Fabric
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/implement-lakehouse-microsoft-fabric/
- Implement a data warehouse with Microsoft Fabric
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/work-with-data-warehouses-using-microsoft-fabric/
Cuối mỗi module thường sẽ lab thực hành. Các bạn có thể xem tất cả các lab thực hành trên Microsoft Learn theo link sau nhé
https://microsoftlearning.github.io/mslearn-fabric/
Ngoài ra bạn có thể học theo các đợt thử thách của Microsoft. Học cùng nội dung trên Microsoft Learn và thường học xong sẽ được voucher giảm 50 đến 100% lệ phí thi.
Bước 4: Thực hành và học thêm từ các nguồn tài liệu khác
1/ Nguồn Microsoft Learn mình thấy thiếu nhất là về PySpark mà trong đề cũng có khá nhiều câu về phần này. Vì vậy, các bạn nên chủ động học từ nguồn khác nữa và thực hành trên Microsoft Fabric.
https://sparkbyexamples.com/pyspark-tutorial/
2/ Ghi chú bằng hình ảnh về Fabric
https://microsoft.github.io/fabricnotes/
3/ Blog Fabric Guru
4/ Youtube: DataVerse Academy
https://www.youtube.com/@DataVerse_Academy
Bước 5: Làm Practice Test và bộ đề mẫu trên ExamTopic
1/ Practice Test từ chính chủ Microsoft bao gồm 50 câu hỏi mẫu để tự ôn luyện và kiểm tra kiến thức
2/ Hiện tại đã có đề Beta trên ExamTopic để bạn ôn luyện trước khi thi
THI CHỨNG CHỈ DP-600 MIỄN PHÍ
Microsoft đầu tư rất mạnh để xây dựng cộng đồng Microsoft Fabric trong năm nay. Đợt này tham gia và hoàn thành thử thách AI Skills Challenge là bạn có thể lấy voucher miễn phí 100% lệ phí thi nhé. Sự kiện mấy hôm nữa sẽ bắt đầu và kết thúc vào ngày 19/04. Các bạn nên đăng ký tham gia ngay nhé.
AI Skills Challenge: Fabric Analytics Engineer
Thông tin chi tiết hơn bạn xem theo các link sau nhé
Microsoft Fabric Career Hub
MICROSOFT LEARN - AI Skills Challenge
https://www.microsoft.com/en-us/cloudskillschallenge/ai/registration/2024#choose-your-challenge
Hy vọng những thông tin mình chia sẻ sẽ giúp bạn chinh phục chứng chỉ của nền tảng phân tích dữ liệu rất hot hiện nay. Chúc bạn thành công nhé !!!
