一、描述核心資料概念 （25-30%）
▪︎ 涵蓋資料的表示方式（結構化、半結構化、非結構化）與常見檔案格式
▪︎ 區分交易式（Transactional）與分析式（Analytical）工作負載的差異
▪︎ 定義資料領域的關鍵角色：資料庫管理員、資料工程師與資料分析師的職責
二、識別 Azure 上關聯式資料的考量 （20-25%）
▪︎ 介紹關聯式概念、正規化及 SQL 語言基礎
▪︎ 描述 Azure SQL 產品系列（如 Azure SQL Database、SQL Managed Instance）及開源資料庫服務
三、描述在 Azure 上使用非關聯式資料的考量 （15-20%）
▪︎ 介紹 Azure 儲存體功能（Blob、檔案、表格）
▪︎ 重點描述 Azure Cosmos DB 的功能與 API 應用場景
四、描述分析工作負載 （25-30%）
▪︎ 探討大規模分析元素，包含資料擷取、處理及 Microsoft Fabric 等服務
▪︎ 比較批次處理與串流資料（即時分析）的差異
▪︎ 描述 Microsoft Power BI 的資料視覺化功能與模型建立