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ーあなたのキャリアに必要な資格が見つかるー 1. はじめに 今回はMicrosoft認定資格について現在（2025年12月）の最新情報をまとめてみました。 Microsoftの資格は多種多様であり、Hot技術である 「AI」 についても用意されております。 本記事を読んでMicrosoftの資格を通じたキャリア形成の参考になれば幸いです。 2. 資格の仕組み Microsoft認定試験は「自宅（オンライン監督あり）」または「試験センター」で受験できます。 解説講座や対策本も豊富で、試験も 「日本語」対応 しております。 ※開設されて間もない認定試験については、「日本語」対応までしばらくかかります。 ① 難易度について Fundamentals （初級：★） まずはここから！ 試験は45分、35~50問（合格点は7割）。有効期限は”無期限”。受験料は￥13,398(税込) Associate （中級：★★） ★の合格者や実務経験者向け！ 試験は100分、40~60問（合格点は7割）。有効期限は”1年間”。受験料は￥22,330(税込) Expert （上級：★★★） 認定条件として、下位資格（★★）が必要！ （例：AZ-305を合格しても、AZ-104を合格していないとMicrosoftからの認定はされない） 試験は100~120分、40~60問（合格点は7割）。有効期限は”1年間”。受験料は￥22,330(税込) Specialty （専門：★★） 特定の技術領域（SAP, VDI, Cosmos DB, GitHub）！ 試験は100分、40~60問（合格点は7割）。有効期限は”1年間”。受験料は￥22,330(税込) ※受験料は為替レートの影響を受けるため、日本円価格は変動します ② 有効期限の更新について Associate（★★）以上の資格は基本的に有効期限があります（1年間） 有効期限の 6か月前 になると、更新試験が 「自宅」＆「無料」＆「回数制限なし」 で受験できます。 問題数も 本試験の半分（20~30問） となり、内容も 「新機能」や「変更点」 を中心に出題されます。 有効期限を過ぎてしまうと資格は失効されてしまいますが、早めに受験しても 「元の期限」から1年間延長 されます。 3. 各認定資格の特徴 Microsoft認定資格を「ロールベース（職...

はじめに 昨年のアドベントカレンダー に引き続き、データエンジニアリング関連のことを書きたいと思います。 ある日、その辺りの知識に乏しい私は思ったわけです。 そもそもデータってどう蓄積してどう活用するものなのか？ そのためにはどんな環境を用意してどんな仕組みを使えばいいのか？ ということで調べていて目に留まったのが Azure Synapse Analytics です。 Azure Synapse Analytics ってサービス名を聞いても「..しなぷす...？は？」ってなりますよね。 公式docだと “データウェアハウスとビッグ データ システム全体にわたって分析情報を取得する時間を早めるエンタープライズ分析サービス” だそうです。あーはいはい、ウエハースとビッグマック的な感じね。 要するに、触ってみろってことですね (脳筋) この流れでやってみたに突入するとアレなのでこの辺りの用語の確認を。 データウェアハウス : データを保管する倉庫、構造化されたデータを扱う ビッグデータ : データそのもの、様々な形をした様々な性格を持った様々な種類のデータ なんとなくイメージ掴めましたかね。 データウェアハウスは構造化データを扱う、リレーショナルデータベースの一種ですが、 データ分析利用に特化しており、時系列でデータを蓄積していき削除・更新をしないという特徴を持ちます。 また、ビッグデータを扱う上で「データレイク」というワードも出てきますので対比的にこちらも確認します。 データレイク : ソースから元のままの多様な形式で保管するリポジトリ データレイクはデータを保管する場所という意味ではデータウェアハウスと一緒ですが、 扱うデータは構造化データ以外に半構造化データ、非構造化データも扱うことができます。 と、用語の確認はこれくらいにして Azure Synapse Analytics 触っていきましょう。 Synapse ワークスペース の作成 Azure Portalにログインし、[ すべてのサービス ] > [ 分析 ] から "Azure Syapse Analytic...

背景的なこと 最近私の興味で、データの蓄積や活用について調べています。 データの蓄積と言えばデータベースですが、超ざっくり分類すると RDB (Relaytional Database) NoSQL (Not Only SQL) に分かれるようです。 歴史が古く世の中のシェアで言えば圧倒的にRDBですが、それ以外の比較的新しいものがNoSQLという感じ(適当)。 NoSQLについて NoSQLと言っても、またさらに色々種類はあります。 キーバリュー型 ワイドカラム型 ドキュメント型 グラフ型 それぞれ代表的なDBを当てはめるとこんな感じ。※Redisは少し異なるという見方あり 種類 説明 代表例 キーバリュー 1つのキーに対して1つの値をとる Redis ワイドカラム 1つのキーに対して複数の列をとる Cassandra ドキュメント JSON形式のデータを格納できる MongoDB グラフ ノード・エッジ・プロパティで関係性を表す Neo4j 各DBの特徴について詳細は割愛しますが… これらはビッグデータにおけるRDBでは不得意なスケールアウトや、テーブル定義が困難な多様なデータの扱いなどに適しています。 今回はドキュメント型のDBを構成して、簡単にデータを参照するところまでやってみたいと思います。 Azure Cosmos DBでやってみた さて私が触っていくのは、AzureのCosmos DBです。 PaaSなので基盤側の構成はほぼ何もいらないため、お試しで使うには手軽で良いと思いチョイスしました。 1. Cosmos DBアカウントの作成 Cosmos DBでは前述のすべての型(データモデル)に対応していますが、どの型で構成するかを決めます。 具体的には最初に 「アカウント」 を作成するのですが、この際にどの型のAPIを利用するかを選択します。 Azure Portalにログインし、[すべてのサービス] > [データベース] から"Azure Cosmos DB"を選びます。 今回は "コア (SQL)" でアカウントを作成していきます。そ...