Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 試験概要:
| 認定ベンダー: | Databricks |
| 試験名: | Databricks Certified Data Engineer Professional 試験 |
| 試験番号: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 試験形式: | 多肢選択式 |
| 出題数: | 59~60問 |
| 試験時間: | 120 minutes |
| 関連資格: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| 対応言語: | English, Japanese, Portuguese (Brazil), Korean |
| 合格点: | 公表されていません |
| 受験料: | 200米ドル |
| 推奨トレーニング: | Databricksのストリーミング機能およびLakeflow Spark Declarative Pipelines Databricksによる上級データエンジニアリング |
| 受験申し込み: | Databricks認定資格試験の登録 |
| サンプル問題: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験または試験会場での受験 |
| 前提条件: | 必須の受験資格は設けられていませんが、1年以上の実務経験を持つデータエンジニアリングの実務経験および関連するトレーニングの受講が推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| PythonおよびSQLによるデータ処理用コードの開発 | 22% | - 効率的で保守しやすいコードを作成する - 複雑なデータ処理ロジックを実装する - Databricks固有のライブラリおよびAPIを使用する |
| データの安全性とコンプライアンスの確保 | 10% | - アクセス制御と権限管理を実装する - 保存時および転送時のデータを保護する - データのプライバシーと法令遵守を確保する |
| データの取り込みと取得 | 7% | - Auto Loaderおよび構造化ストリーミングを使用する - 増分データおよびバッチデータの読み込みに対応する - 多様なソースからデータを取り込む |
| 監視とアラート設定 | 10% | - データの系統と指標を追跡する - パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視する - アラートと通知機能を設定する |
| コストおよびパフォーマンスの最適化 | 13% | - クエリおよびパイプラインの処理性能を向上させる - コンピューティングリソースおよびストレージリソースを最適化する - コスト管理のベストプラクティスを適用する |
| データモデリング | 6% | - テーブル設計とパーティショニングを最適化する - Medallion Architectureに基づいた設計を行う - 次元モデルおよびリレーショナルモデルを実装する |
| データの変換、クレンジング、品質管理 | 10% | - データ品質基準を遵守する - データのクレンジングおよび検証ルールを適用する - スキーマの進化と管理を実装する |
| デバッグとデプロイ | 10% | - パイプラインのトラブルシューティングとデバッグを行う - CI/CDおよびDevOpsの手法を導入する - Asset Bundles、CLI、APIを用いてデプロイを実施する |
| データガバナンス | 7% | - データ資産およびメタデータを管理する - データに関する方針と基準を徹底する - Unity Catalogを利用してガバナンスを実施する |
| データの共有と連携 | 5% | - プラットフォームを越えたデータアクセスを管理する - Delta Sharingを使用して安全なデータ共有を行う - Lakehouse Federationを実装する |
Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題:
1. The marketing team is looking to share data in an aggregate table with the sales organization, but the field names used by the teams do not match, and a number of marketing specific fields have not been approval for the sales org.
Which of the following solutions addresses the situation while emphasizing simplicity?
A) Use a CTAS statement to create a derivative table from the marketing table configure a production jon to propagation changes.
B) Instruct the marketing team to download results as a CSV and email them to the sales organization.
C) Create a new table with the required schema and use Delta Lake's DEEP CLONE functionality to sync up changes committed to one table to the corresponding table.
D) Create a view on the marketing table selecting only these fields approved for the sales team alias the names of any fields that should be standardized to the sales naming conventions.
E) Add a parallel table write to the current production pipeline, updating a new sales table that varies as required from marketing table.
2. A data team's Structured Streaming job is configured to calculate running aggregates for item sales to update a downstream marketing dashboard. The marketing team has introduced a new field to track the number of times this promotion code is used for each item. A junior data engineer suggests updating the existing query as follows: Note that proposed changes are in bold.
Original query:
Proposed query:
Which step must also be completed to put the proposed query into production?
A) Increase the shuffle partitions to account for additional aggregates
B) Run REFRESH TABLE delta, /item_agg'
C) Specify a new checkpointlocation
D) Register the data in the "/item_agg" directory to the Hive metastore
E) Remove .option (mergeSchema', true') from the streaming write
3. A data engineering team needs to implement a tagging system for their tables as part of an automated ETL process, and needs to apply tags programmatically to tables in Unity Catalog.
Which SQL command adds tags to a table programmatically?
A) APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
B) SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
C) ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
D) COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
4. A data engineering team is configuring access controls in Databricks Unity Catalog. They grant the SELECT privilege on the sales catalog to the analyst_group, expecting that members of this group will automatically have SELECT access to all current and future schemas, tables, and views within the catalog. What describes the privilege inheritance behavior in Unity Catalog?
A) Granting SELECT on a catalog automatically applies SELECT to all current and future schemas, tables, and views within that catalog.
B) Granting SELECT at the catalog level applies to existing schemas and tables but not to those created in the future.
C) Privileges in Unity Catalog do not cascade; SELECT must be explicitly granted on each schema and table, even if granted at the catalog level.
D) Privileges granted at the schema level override any catalog-level privileges and prevent access unless explicitly revoked.
5. A junior member of the data engineering team is exploring the language interoperability of Databricks notebooks. The intended outcome of the below code is to register a view of all sales that occurred in countries on the continent of Africa that appear in the geo_lookup table.
Before executing the code, running SHOW TABLES on the current database indicates the database contains only two tables: geo_lookup and sales.
Which statement correctly describes the outcome of executing these command cells in order in an interactive notebook?
A) Both commands will succeed. Executing show tables will show that countries at and sales at have been registered as views.
B) Cmd 1 will succeed and Cmd 2 will fail, countries at will be a Python variable representing a PySpark DataFrame.
C) Both commands will fail. No new variables, tables, or views will be created.
D) Cmd 1 will succeed. Cmd 2 will search all accessible databases for a table or view named countries af: if this entity exists, Cmd 2 will succeed.
E) Cmd 1 will succeed and Cmd 2 will fail, countries at will be a Python variable containing a list of strings.
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: D | 質問 # 2 正解: C | 質問 # 3 正解: C | 質問 # 4 正解: C | 質問 # 5 正解: E |














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