DP-750 は、Azure Databricks 上でデータ エンジニアリング ソリューションを実装する力を問う Associate 認定試験です。「この要件を、どの機能で、どう実装するか」——コンピューティングの選択から Unity Catalog によるガバナンス、取り込みと変換、そして本番パイプラインの運用と最適化までを、要件から機能へ落とし込む実装力が正面から評価されます。CloudCamp では公式 4 つのドメインに沿って、コンピューティングと Unity Catalog オブジェクトの設計、権限・行フィルターと列マスク・ABAC・データ リネージュ、Lakeflow Connect と Auto Loader と Structured Streaming による取り込み、liquid clustering や SCD を含むデータ モデリング、Lakeflow Spark Declarative Pipelines と Lakeflow Jobs の運用、Databricks Asset Bundles による CI/CD、Spark UI とクエリ プロファイルによる性能改善までを体系的に習得できます。CloudCamp 完全オリジナルの 500 問 規模で、Microsoft Learn 公式図・SQL / Python / YAML のコード演習・豊富な比較表を備えた演習、実務を模したケーススタディ（連問）、本番試験形式準拠の模擬試験を提供します。なお DP-750 の受験言語は英語のみです（2026 年 8 月現在・公式ページ記載）。CloudCamp の問題集と解説はすべて日本語なので、日本語で概念と実装判断を固めてから英語の本番に臨めます。
DP-750 は、Azure Databricks 上でデータの統合とモデリング、最適化されたパイプラインの構築とデプロイ、ワークロードのトラブルシューティングと保守を行う能力を証明する Associate 認定資格です。公式の対象者像では、SQL と Python によるデータの取り込みと変換、Git を含むソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の実践、そして Microsoft Entra・Azure Data Factory・Azure Monitor への習熟が求められると明記されています。Unity Catalog におけるデータ品質とデータ ガバナンスのベスト プラクティスの適用経験も前提です。「レイクハウスをどう設計し、どう守り、どう回し続けるか」という実装判断が問われる、実務直結の資格です。
データ基盤の主戦場が、単なるデータ蓄積からレイクハウスによる統合運用へ移り、Unity Catalog を軸にしたガバナンスと、宣言型パイプラインによる自動化が実務の標準になりました。DP-750 は Azure Databricks に特化した初の Microsoft 認定で、コンピューティングの選択・Unity Catalog のオブジェクト設計・取り込みと変換・パイプライン運用という一連の流れを、1 つの試験で横断的に評価します。Databricks の機能知識だけでなく、Microsoft Entra・Azure Key Vault・Azure Data Factory・Azure Event Hubs・Azure Monitor といった Azure 側との接続も採点対象である点が、ベンダー単独の認定との大きな違いです。次の方におすすめです。
- データ エンジニア：取り込みから変換・パイプライン運用までの実装力を証明
- Databricks を運用中のチーム：Unity Catalog によるガバナンスと権限設計を体系化
- Spark / SQL の実務者：liquid clustering・Z-ordering・OPTIMIZE によるチューニングを整理
- DevOps 志向の方：Git・テスト戦略・Databricks Asset Bundles による CI/CD を習得
- これから学ぶ方：DP-900 で基礎を固めてからのステップアップ先として
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験コード | DP-750（Implementing Data Engineering Solutions Using Azure Databricks） |
| 正式名称 | Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate（Microsoft認定: Azure Databricks データ エンジニア アソシエイト） |
| レベル | ASSOCIATE（アソシエイト・Intermediate / 公式日本語ページは「中級」） |
| 試験時間 | 120 分（公式明記） |
| 問題数 | 公式では非公開（多肢選択 + Yes/No / HOTSPOT / ドラッグ&ドロップ / ケーススタディ） |
| 合格スコア | 700 / 1000（70%・公式明記） |
| 受験言語 | 英語のみ（2026 年 8 月現在。公式認定ページに「This exam is offered in the following languages: English」と記載） |
| 受験方法 | Pearson VUE で予約・監督（プロクター）付き（公式認定ページ記載） |
| 認定有効期間 | 年次更新（Microsoft Learn の無料オンライン評価に合格して更新） |
| 試験の状態 | ベータ期間は終了（2026 年 8 月現在、公式ページに本試験がベータであるという記載はありません）。正式提供（GA）の開始日は公式に明示されていません |
| 練習アセスメント | AI Skills Navigator で提供（要サインイン・公式英語ページ記載）。公式日本語ページには「現在、この試験の実践評価は利用できません」という更新前の記載が残っています |
| 公式トレーニング | コース DP-750T00-A「Implement data engineering solutions using Azure Databricks」（4 日間・インストラクター主導または自習）。コースは日本語を含む 10 言語で提供 |
| 推奨経験 | データの統合とモデリング、パイプラインの構築とデプロイ、Azure Databricks でのワークロードの保守。SQL と Python による取り込みと変換、Git を含む SDLC、Microsoft Entra・Azure Data Factory・Azure Monitor への習熟 |
| 前提資格 | なし（DP-900 / AZ-900 の学習が役立ちます） |
| 出題範囲の基準日 | 2026 年 3 月 11 日現在（公式 Study Guide に「Skills measured as of March 11, 2026」と記載） |
DP-750 は公式に 4 つのドメインから出題されます。CloudCamp では公式 4 ドメイン (環境のセットアップと構成 / Unity Catalog のセキュリティとガバナンス / データの準備と処理 / パイプラインとワークロードの運用) を、計 500 問で完全網羅し実戦力を仕上げます。すべてのドメインで本番準拠の形式（単一選択 / 複数選択 / Yes/No シリーズ / HOTSPOT / ドロップダウン / ドラッグ&ドロップ（並べ替え・マッチング）/ ケーススタディ）を網羅し、Microsoft Learn 公式図・SQL と Python のコードブロック・豊富な比較表で直感的に理解できます。
- コンピューティングの選択：ジョブ コンピューティング / サーバーレス / SQL ウェアハウス / クラシック コンピューティング / 共有コンピューティングの使い分け
- コンピューティングの構成：CPU・ノード数・自動スケール・自動終了・ノード タイプ・クラスター サイズ・プール / Photon アクセラレーション・Databricks Runtime（Spark）のバージョン・機械学習ランタイム / ライブラリのインストール / コンピューティングへのアクセス許可
- Unity Catalog のオブジェクト：分離・開発環境・外部共有を踏まえた命名規則 / カタログ・スキーマ・ボリュームの作成 / テーブル・ビュー・マテリアライズド ビュー / 接続の構成による外部カタログ / マネージド テーブルと外部テーブルに対する DDL 操作 / データ探索のための AI/BI Genie の instructions
- アクセス制御：プリンシパル（ユーザー・サービス プリンシパル・グループ）に対するセキュラブル オブジェクトの権限付与 / テーブル レベルと列レベルのアクセス制御・行レベル セキュリティ / Azure Databricks から Azure Key Vault のシークレットへアクセス / サービス プリンシパルによるデータ アクセス認証 / マネージド ID によるリソース アクセス認証
- ガバナンス：データ探索のためのテーブル・列の定義と説明の作成と維持 / タグとポリシーによる ABAC（属性ベースのアクセス制御）の構成 / 行フィルターと列マスクの構成 / データ保持ポリシーの適用
- 追跡と共有：Catalog Explorer によるデータ リネージュの追跡（所有者・履歴・依存関係）/ 監査ログの構成 / Delta Sharing の安全な戦略の設計と実装
- データ モデリング：抽出タイプとファイル タイプを含む取り込みロジックとデータ ソース構成 / 取り込みツールの選択（Lakeflow Connect・ノートブック・Azure Data Factory）/ バッチとストリーミングの選択 / テーブル形式の選択（Parquet・Delta・CSV・JSON・Iceberg）/ パーティション分割スキーム / SCD（slowly changing dimension）タイプ / 列とテーブルの粒度 / テンポラル（履歴）テーブル / クラスタリング戦略（liquid clustering・Z-ordering・deletion vectors）/ マネージド テーブルと外部テーブルの選択
- 取り込み：Lakeflow Connect / ノートブック / SQL による取り込み（CTAS・CREATE OR REPLACE TABLE・COPY INTO）/ CDC（変更データ キャプチャ）フィード / Spark Structured Streaming / Azure Event Hubs からのストリーミング / Auto Loader を含む Lakeflow Spark Declarative Pipelines
- クレンジングと変換・品質：サマリー統計によるプロファイリングと分布の評価 / 列のデータ型の選択 / 重複・欠損・NULL 値の解消 / フィルター・グループ化・集計 / join・union・intersect・except / 非正規化・ピボットとアンピボット / merge・insert・append による読み込み / NULL 許容・カーディナリティ・範囲の検証チェック / データ型チェック / スキーマの適用とスキーマ ドリフトの管理 / パイプライン expectations による品質管理
- パイプライン設計と Lakeflow Jobs：データ パイプラインの処理順序の設計 / ノートブックと Lakeflow Spark Declarative Pipelines の選択 / Lakeflow Jobs のタスク ロジックの設計 / パイプライン・ノートブック・ジョブのエラー処理 / 先行制約を含むノートブックでのパイプライン作成 / ジョブの作成と構成・トリガー・スケジュール・アラート・ジョブとパイプラインの自動再起動
- 開発ライフサイクル：Git によるバージョン管理のベスト プラクティス / ブランチ・プル リクエスト・コンフリクト解決 / テスト戦略（単体テスト・統合テスト・エンド ツー エンド テスト・UAT）/ Databricks Asset Bundles の構成とパッケージ化 / Azure Databricks CLI によるバンドルのデプロイ / REST API によるバンドルのデプロイ
- 監視と最適化：クラスター消費の監視によるパフォーマンスとコストの最適化 / Lakeflow Jobs の修復・再起動・停止・実行 / Apache Spark ジョブとノートブックのチューニングとリソース ボトルネックの解消 / DAG（有向非巡回グラフ）・Spark UI・クエリ プロファイルによる caching・skew（スキュー）・spill（スピル）・shuffle（シャッフル）の切り分け / OPTIMIZE と VACUUM による Delta テーブルの最適化 / Azure Monitor の Log Analytics へのログ ストリーミングとアラート構成
| あなたの状況 | 想定勉強時間 | 勉強期間の目安 |
|---|---|---|
| データ基盤 初学者 | 100〜130 時間 | 4〜5 ヶ月 |
| SQL / Python の実務経験あり（Databricks は未経験） | 70〜95 時間 | 3〜4 ヶ月 |
| Azure Databricks の実務経験あり | 40〜60 時間 | 1.5〜2 ヶ月 |
| DP-700 など他のデータ エンジニア資格の学習経験者 | 35〜50 時間 | 1〜2 ヶ月 |
公式 Study Guide で 4 ドメインの Skills measured を確認し、コンピューティングと Unity Catalog、ガバナンス、取り込みと変換、パイプライン運用の全体像を把握します。DP-750 は公式トレーニング コース DP-750T00-A が提供されているため、Study Guide と併せて学習の骨格を作れます。用語は Azure Databricks の製品ドキュメントで裏取りしましょう。
ワークスペースでカタログ・スキーマ・ボリュームを作り、外部ロケーションとストレージ資格情報を構成し、Auto Loader で取り込み、Lakeflow Spark Declarative Pipelines でメダリオン層を組み立てます。GRANT・行フィルター・列マスクによるアクセス制御と、Databricks Asset Bundles によるデプロイまで一巡すると、要件から機能への対応づけが体に入ります。
DP-750 は「要件に対して適切な機能・形式・順序を選ぶ」実践型の問題が中心。CloudCamp の DP-750 問題集（500 問）はオリジナル問題で公式 4 ドメインを完全網羅し、ケーススタディ・公式図・SQL と Python のコード・exhibit 表で実装判断を鍛えられます。
- 1 周目：全問を解いて解説と図表・コードを熟読
- 2 周目：間違えた問題とケーススタディ・コード問題を再演習
- 3 周目：正答率 85% 以上を目指して総仕上げ
本試験は 120 分でケーススタディを含み、しかも英語での出題です。CloudCamp の本番試験形式準拠の模擬試験（60問・120分）でペース配分と弱点を確認し、併せて公式 Study Guide の英語表記で用語を最終確認しておくと安心です。
どちらも Azure 上のデータ エンジニアリングを扱う Associate 資格ですが、プラットフォームが異なります。DP-700 は Microsoft Fabric（レイクハウス・ノートブック・データ フロー・KQL データベース）を対象とし、DP-750 は Azure Databricks（Unity Catalog・Lakeflow・Delta / Iceberg・Spark）を対象とします。共通するのは、取り込み・変換・オーケストレーション・監視という設計思想であり、片方を学んだ知識はもう片方でも活きます。現場で Databricks を使っているなら DP-750、Fabric を採用しているなら DP-700 を選ぶのが最短です。
Databricks 社自身も Databricks Certified Data Engineer Associate を提供しており、こちらは 45 問・90 分・多肢選択のみで、日本語でも受験できます。DP-750 は Microsoft の認定であり、Databricks の機能に加えて Microsoft Entra・Azure Key Vault・Azure Data Factory・Azure Event Hubs・Azure Monitor といった Azure 側との接続が採点対象に含まれる点、そして Yes/No・HOTSPOT・ドラッグ&ドロップ・ケーススタディまで出題形式が広い点が異なります。Azure 上で Databricks を運用する立場なら DP-750 が実務に直結します。
- データ基盤 初学者：DP-900 → DP-750
- Azure の基礎から固める：AZ-900 → DP-900 → DP-750
- Fabric も担当する：DP-750 → DP-700
- 分析側へ広げる：DP-750 → DP-600