微软认证考试科目众多?该如何选择?

在云计算、人工智能、数据分析等技术快速发展的今天,微软认证(Microsoft Certification)已成为IT从业者、开发者、数据分析师提升竞争力的重要凭证。但面对众多考试科目,很多人不知道如何选择。本文将详细介绍微软认证的考试方向、适合人群、等级划分及备考策略,助你找到最适合自己的认证路径!

一、微软认证的核心方向

微软认证体系覆盖多个技术领域,主要分为以下四大方向:

1. 云计算与运维(Azure方向)

  • 适合人群:IT运维工程师、系统管理员、云架构师、网络安全工程师

  • 热门认证: 入门级:AZ-900(Microsoft Azure基础)------适合零基础了解云计算概念。 管理员级:AZ-104(Microsoft Azure管理员)→ 进阶AZ-305(Azure解决方案架构师专家)。 安全专项:SC-900(安全、合规与身份基础)、SC-300(Microsoft身份与访问管理)。

  • 职业价值:

随着企业加速上云,Azure认证成为云计算岗位的"黄金标准",尤其适合想进入云运维、云架构、云安全领域的从业者。

2. 开发与工程(含AI开发)

  • 适合人群:软件工程师、全栈开发者、AI工程师、DevOps工程师

  • 热门认证:

基础开发:MS-900(Microsoft 365开发基础)。

云开发:AZ-204(Azure开发者)→ 高阶 AZ-400(Azure DevOps专家)。

AI方向:AI-900(AI基础)、AI-102(Azure AI工程师)。

  • 关键技能: 掌握Azure云服务开发(如Azure Functions、Cosmos DB)、GitHub协作、AI模型部署等能力,适合希望提升云原生开发、自动化运维、AI工程化的开发者。

3. 数据分析与商业智能(Power BI + Azure数据)

  • 适合人群:数据分析师、商业分析师、财务分析师、数据工程师

  • 热门认证:

入门级:PL-900(Power Platform基础)。

核心认证:PL-300(Power BI数据分析师)。

高阶扩展:DP-600(Azure企业数据分析师)。

  • 优势: Power BI是全球使用最广泛的商业智能工具之一,PL-300认证尤其受企业青睐,适合从事数据可视化、业务分析、数据建模的职场人。
  1. 现代办公与协作(Microsoft 365)
  • 适合人群:IT支持、企业培训师、行政管理人员

  • 热门认证:

基础认证:MS-900(Microsoft 365基础)。

管理员:MD-102(终端管理员)、MS-102(Microsoft 365管理员)。

  • 适用场景: 适合企业IT运维、Microsoft 365部署与管理、终端设备管理等相关岗位,提升企业数字化办公能力。

二、微软认证的等级划分

微软认证按难度分为三个层级,可根据自身职业阶段选择:

Fundamental(基础级)

  • 适合零基础或非技术背景人士。

  • 代表考试:AZ-900、AI-900、PL-900。

Associate(中级)

  • 需1-2年相关经验,适合在职提升。

  • 代表考试:AZ-104(Azure管理员)、PL-300(Power BI)。

Expert(专家级)

  • 需较深技术积累,如云架构师、DevOps专家。

  • 代表考试:AZ-305(Azure架构师)、AZ-400(DevOps专家)。

三、如何选择适合自己的认证?

1. 根据职业目标选择

  • 想进入云计算行业? → 从AZ-900开始,再考AZ-104 → AZ-305。

  • 想成为数据分析师? → 先考PL-900,再进阶PL-300。

  • 开发者转型AI/云原生? → 学习AZ-204(Azure开发)+ AI-102(AI工程)。

2. 根据当前水平选择

  • 零基础/学生:从Fundamental级入手,搭配实战项目。

  • 在职人士:直接挑战Associate或Expert级,提升竞争力。

3. 考试形式与费用

  • 考试方式:线上监考(Pearson VUE)或线下考点。

  • 题型:选择题+实验题(部分需实操环境配置)。

  • 费用:约100-200美元/科。

相关推荐
Abigail_chow28 分钟前
EXCEL如何快速批量给两字姓名中间加空格
windows·microsoft·excel·学习方法·政务
mzlogin2 小时前
DIY|Mac 搭建 ESP-IDF 开发环境及编译小智 AI
人工智能
归去_来兮2 小时前
知识图谱技术概述
大数据·人工智能·知识图谱
就是有点傻2 小时前
VM图像处理之图像二值化
图像处理·人工智能·计算机视觉
行云流水剑2 小时前
【学习记录】深入解析 AI 交互中的五大核心概念:Prompt、Agent、MCP、Function Calling 与 Tools
人工智能·学习·交互
love530love2 小时前
【笔记】在 MSYS2(MINGW64)中正确安装 Rust
运维·开发语言·人工智能·windows·笔记·python·rust
A林玖2 小时前
【机器学习】主成分分析 (PCA)
人工智能·机器学习
Jamence2 小时前
多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
论文阅读·人工智能·语言模型·自然语言处理·论文笔记
tongxianchao2 小时前
双空间知识蒸馏用于大语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
苗老大2 小时前
MMRL: Multi-Modal Representation Learning for Vision-Language Models(多模态表示学习)
人工智能·学习·语言模型