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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications |
| Topic 2: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance |
| Topic 3: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Topic 4: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit |
| Topic 5: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance |
| Topic 6: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
| Topic 7: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards |
| Topic 8: Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Topic 9: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 10: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic - Write efficient and maintainable code |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
Sparkジョブの実行時間が予想よりも長くなっています。データエンジニアがSpark UIを使用して、特定のステージにおけるタスクの最小、中央、最大実行時間を確認すると、タスク完了までの最短時間と中央値はほぼ同じであるのに対し、最長時間は最短時間の約100倍になっていることに気づきました。
全体的な仕事の所要時間の増加を引き起こしている状況は何ですか?
- A. Spark パーティションのサブセットに割り当てられたデータが増えることで発生するスキュー。
- B. 外部システムからデータを取得中に資格情報の検証エラーが発生しました。
- C. アタッチされたボリュームのストレージが小さすぎるために発生したスピルです。
- D. 一部のクラスタノードがソースデータとは異なるリージョンにあることによるネットワーク遅延
- E. 不適切なスレッド プールの割り当てによって発生したタスク キュー。
Correct Answer: A 🗳️
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データ エンジニアリング チームは、自動化された ETL プロセスの一環としてテーブルのタグ付けシステムを実装し、Unity Catalog 内のテーブルにプログラムでタグを適用する必要があります。
プログラムによってテーブルにタグを追加する SQL コマンドはどれですか?
- A. COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
- B. APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
- C. SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
- D. ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
Correct Answer: D 🗳️
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データサイエンスチームはMLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。
データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。
- A.
- B. preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")
- C. preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
- D.
- E.
Correct Answer: C 🗳️
PySpark アプリケーションにユニット テストを組み込むには、ジョブの設計に事前に注意を払うか、既存のコードを大幅にリファクタリングする必要がある可能性があります。
この追加の労力を相殺する主な利点を説明している記述はどれですか?
- A. アプリケーションの完全なユースケースを検証します
- B. データの品質が向上します
- C. すべてのステップが分離され、個別にテストされるため、トラブルシューティングが容易になります。
- D. すべてのステップが正しく相互作用して、望ましい最終結果が得られることを保証する
- E. デプロイメントと実行時間が短縮されます
Correct Answer: C 🗳️
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データ アーキテクトは、Lakehouse 内のすべてのテーブルを外部 Delta Lake テーブルとして構成することを義務付けています。
この要件を確実に満たすには、どのようなアプローチが有効でしょうか?
- A. すべてのテーブル ストレージに外部データ ウェアハウスを構成する場合、すべての ELT に Databricks を活用します。
- B. ワークスペースを構成するときは、外部クラウド オブジェクト ストレージがマウントされていることを確認してください。
- C. データベースを作成するときは必ずlocationキーワードを使用してください。
- D. テーブルを作成するときは必ず location キーワードを使用してください。
- E. テーブルを作成するときは、create table ステートメントで external キーワードが使用されていることを確認します。
Correct Answer: D 🗳️
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