SC-900: Microsoft Security, Compliance und Identity – Offizielle Zertifizierungsprüfung „Microsoft Certified: Security, Compliance, and Identity Fundamentals“ (inkl. Online-Prüfung über Certiport)
SC-900: Microsoft Security, Compliance und Identity – Offizielle Zertifizierungsprüfung „Microsoft Certified: Security, Compliance, and Identity Fundamentals“ (inkl. Online-Prüfung über Certiport)
SC-900 ist die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung für Security, Compliance und Identity Grundlagen. Jetzt online über Certiport mit Proctor absolvieren.
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SC-900: Microsoft Security, Compliance und Identity – Zertifizierungsprüfung
Die Microsoft Certified Prüfung SC-900 vermittelt und prüft Grundlagenwissen zu Sicherheit, Compliance, Identität und Zugriffsverwaltung in Microsoft-Umgebungen. Sie ist ideal für Einsteiger, die sich mit Microsoft 365 und Azure im Bereich IT-Security vertraut machen möchten.
OEM Office Elearning Menu ist offizieller Certiport-Partner und ermöglicht Ihnen, die Prüfung bequem online mit Proctor abzulegen – flexibel, sicher und anerkannt.
Nach erfolgreicher Prüfung erhalten Sie das Microsoft Certified: Security, Compliance, and Identity Fundamentals-Zertifikat – eine starke Grundlage für jede weitere IT-Sicherheitszertifizierung.
Ideal für:
- IT-Einsteiger, Datenschutz- und Sicherheitsverantwortliche
- Helpdesk- und Supportmitarbeitende
- Unternehmen, Schulen und IT-Weiterbildungsanbieter
Ihre Vorteile:
- Offizielle Microsoft SC-900 Zertifizierungsprüfung
- Durchführung online mit Proctor über Certiport
- Microsoft Certified-Zertifikat mit globaler Anerkennung
- Grundlagen zu Identität, Zugriff, Datenschutz und Compliance
- Flexibel planbar und persönliche Unterstützung bei Gruppenbuchung
Skills at a glance
- Describe Artificial Intelligence workloads and considerations (15–20%)
- Describe fundamental principles of machine learning on Azure (15–20%)
- Describe features of computer vision workloads on Azure (15–20%)
- Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure (15–20%)
- Describe features of generative AI workloads on Azure (20–25%)
Describe Artificial Intelligence workloads and considerations (15–20%)
Identify features of common AI workloads
- Identify computer vision workloads
- Identify natural language processing workloads
- Identify document processing workloads
- Identify features of generative AI workloads
Identify guiding principles for responsible AI
- Describe considerations for fairness in an AI solution
- Describe considerations for reliability and safety in an AI solution
- Describe considerations for privacy and security in an AI solution
- Describe considerations for inclusiveness in an AI solution
- Describe considerations for transparency in an AI solution
- Describe considerations for accountability in an AI solution
Describe fundamental principles of machine learning on Azure (15-20%)
Identify common machine learning techniques
- Identify regression machine learning scenarios
- Identify classification machine learning scenarios
- Identify clustering machine learning scenarios
- Identify features of deep learning techniques
- Identify features of the Transformer architecture
Describe core machine learning concepts
- Identify features and labels in a dataset for machine learning
- Describe how training and validation datasets are used in machine learning
Describe Azure Machine Learning capabilities
- Describe capabilities of automated machine learning
- Describe data and compute services for data science and machine learning
- Describe model management and deployment capabilities in Azure Machine Learning
Describe features of computer vision workloads on Azure (15–20%)
Identify common types of computer vision solution
- Identify features of image classification solutions
- Identify features of object detection solutions
- Identify features of optical character recognition solutions
- Identify features of facial detection and facial analysis solutions
Identify Azure tools and services for computer vision tasks
- Describe capabilities of the Azure AI Vision service
- Describe capabilities of the Azure AI Face detection service
Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure (15–20%)
Identify features of common NLP Workload Scenarios
- Identify features and uses for key phrase extraction
- Identify features and uses for entity recognition
- Identify features and uses for sentiment analysis
- Identify features and uses for language modeling
- Identify features and uses for speech recognition and synthesis
- Identify features and uses for translation
Identify Azure tools and services for NLP workloads
- Describe capabilities of the Azure AI Language service
- Describe capabilities of the Azure AI Speech service
Describe features of generative AI workloads on Azure (20–25%)
Identify features of generative AI solutions
- Identify features of generative AI models
- Identify common scenarios for generative AI
- Identify responsible AI considerations for generative AI
Identify generative AI services and capabilities in Microsoft Azure
- Describe features and capabilities of Azure AI Foundry
- Describe features and capabilities of Azure OpenAI service
- Describe features and capabilities of Azure AI Foundry model catalog
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| Sprache | Englisch |
|---|---|
| Zeit | 45-60 Minuten |
| Prüfungsanbieter | Certiport (offizieller Microsoft-Partner) |
| Abnahme | Online mit Proctor – jederzeit weltweit |
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