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試験コード:Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate-JPN

試験名称:Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版)

認証ベンダー:Databricks

最近更新時間:2026-10-13

問題と解答:全322問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥8500 
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Databricks Lakehouse Platform: This topic covers the relationship between the data lakehouse and the data warehouse, the improvement in data quality, comparing and contrasting silver and gold tables, elements of the Databricks Platform Architecture, and differentiating between all-purpose clusters and jobs clusters. Moreover, it identifies how cluster software is versioned, how clusters can be filtered, how to use multiple languages, how to run one notebook, how notebooks can be shared, Git operations, and limitations in Databricks Notebooks. Lastly, the topic describes how clusters are terminated, how to use multiple languages, and how Databricks Repos enables CI
  • CD workflows.
トピック 2
  • Incremental Data Processing: In this topic questions about identifying Delta Lake, benefits of ACID transactions, a scenario to use an external table, location of a table, the benefits of Zordering, the kind of files, CTAS as a solution, the impact of ON VIOLATION DROP ROW and ON VIOLATION FAIL UPDATE, and the necessary component to create a new DLT pipeline. Moreover, the topic also discusses directory structure of Delta Lake files, generated column, adding a table comment, and the benefits of the MERGE command.
トピック 3
  • Data Governance: It identifies one of the four areas of data governance, Unity Catalog securables, and the cluster security modes. It also discusses how to create a UC-enabled all-purpose cluster and a DBSQL warehouse. The topic explains how to implement data object access control, create a DBSQL warehouse, and e a UC-enabled all-purpose cluster.
トピック 4
  • Production Pipelines: It focuses on identifying the advantages of using multiple tasks in Jobs, a suitable scenario where predecessor task should be set up, CRON as an opportunity for scheduling opportunity, and how an alert can be sent via email. The topic also discusses setting up a predecessor task in Jobs, reviewing a task's execution history, and debugging a failed task. Lastly, it delves into setting up a retry policy in case of failure and creating an alert in the case of a failed task.
トピック 5
  • ELT with Apache Spark: It focuses on extracting data, identifying the prefix, creating a view, duplicating rows, creating a new table, utilizing the dot, parsing JSON, and defining a SQL UDF. Moreover, the topic delves into describing the security model, identifying the location of a function, and identifying the PIVOT.

参照:https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate

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Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 試験問題:

問題 #1

前日のgold.daily_ordersの行数が1,000を下回った場合、データエンジニアに電子メールで通知する必要があります。
DatabricksのSQL機能のうち、この要件を満たすものはどれですか?

  • A. イベントログに書き込むDESCRIBE HISTORYジョブ
  • B. しきい値条件に基づいてDatabricks SQLアラートが設定されたクエリ
  • C. ON VIOLATION FAIL UPDATE のデルタテーブル制約
  • D. スケジュール更新機能付きダッシュボード
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正解:B  🗳️

解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)

問題 #2

ゴールド テーブルとシルバー テーブルの関係を説明するのは次のどれですか。

  • A. ゴールド テーブルには、シルバー テーブルよりも真実のデータが含まれる可能性が高くなります。
  • B. Gold テーブルには Silver テーブルよりも集計が含まれる可能性が高くなります。
  • C. ゴールド テーブルには、シルバー テーブルよりも貴重なデータが含まれる可能性が高くなります。
  • D. ゴールド テーブルには、シルバー テーブルよりもデータのビューがあまり洗練されていない可能性が高くなります。
  • E. Gold テーブルには Silver テーブルよりも多くのデータが含まれる可能性が高くなります。
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正解:B  🗳️

問題 #3

データエンジニアは、数十億件のレコードを格納するDeltaテーブルのクエリパフォーマンスを最適化したいと考えている。
クエリでは、transaction_date列でフィルタリングを行うことがよくあります。クエリ実行中にスキャンされるデータ量を削減し、データを物理的に整理するには、Delta Lakeのどの機能を使用すればよいでしょうか?

  • A. 真空
  • B. 放送に参加
  • C. キャッシング
  • D. Zオーダー
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正解:D  🗳️

問題 #4

データエンジニアが、Unity Catalogを使用してDatabricksに新しいブロンズデータ取り込みパイプラインを導入しています。
チームは、Databricksがストレージレイアウトを処理し、時間の経過とともにプラットフォームの最適化を適用し、ライフサイクル管理を簡素化することで、テーブルが削除された際に、Databricksが管理する保持ポリシーに従って基となるデータもクリーンアップされることを望んでいます。
データエンジニアは、これらのデータ取り込みテーブルに対して、どのテーブルタイプを作成すべきでしょうか?

  • A. 外部カタログからフェデレーションされた外部テーブルで、最適化をソースシステムに委任します。
  • B. Unity Catalog がメタデータと基となるデータライフサイクルの両方を管理するように、テーブルを管理します。
  • C. ファイルレイアウトを完全に制御するために、外部ボリュームを指す LOCATION を持つ外部テーブル。
  • D. テーブルレベルのガバナンスとライフサイクル結合を回避するための、ファイルに対する一時的なビュー。
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正解:B  🗳️

解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)

問題 #5

データエンジニアは、ワークロードが変動する大規模データセットに対してSQLクエリを処理する必要があります。ワークロードは、インフラストラクチャの管理やプロビジョニングを行うことなく、クエリ量に基づいて自動的にスケーリングされる必要があります。ソリューションはコスト効率が高く、クエリ実行中に使用されたコンピューティングリソースに対してのみ課金される必要があります。データエンジニアはどのコンピューティングオプションを使用すべきでしょうか?

  • A. Databricksの求人情報
  • B. Databricks Runtime for ML
  • C. Databricks SQL Analytics
  • D. サーバーレスSQLウェアハウス
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正解:D  🗳️

解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)

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