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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance |
| Debugging and Deploying | 10% | - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
Question 1
データエンジニアリングチームは、DatabricksアセットバンドルとGitプロバイダーのCI/CD機能を用いて統合テストを自動化するGitプロジェクトを構築しています。パイプラインへの変更を含むプルが送信されたら、データパイプラインをテストするためのジョブを実行する必要があります。このタスクにおいて、GitプロバイダーのCI/CD自動化から実行すべき正しいDatabricksバンドルコマンドシーケンスは何ですか？
A. デプロイ、実行、検証
B. 初期化、検証、デプロイ、実行
C. 検証、デプロイ、実行
D. 初期化、デプロイ、実行、検証
Question 2
ビューは次のコードで登録されます。
ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?
A. ビューが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルを結合した結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、ビューがクエリされたときに返されます。
B. すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
C. ビューが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。
D. すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
Question 3
データエンジニアは、manufacturing-teamというグループにアクセス権限を付与する必要があります。このチームには、qualityスキーマにテーブルを作成する権限が必要です。manufacturing-teamというグループに、manufacturingという親カタログを持つproductionというスキーマにテーブルを作成する権限を最小限の権限で付与するには、どのSQLコマンドセットが適切でしょうか？
A. SCHEMA manufacturing.quality に対する TABLE の使用権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CHEMA の使用権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG に対する CATALOG の使用権限を Manufacturing-team に付与します。
B. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
C. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する CREATE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
D. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する USE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
Question 4
データエンジニアリングチームは、Databricks Unity Catalog のアクセス制御を設定しています。販売カタログに対する SELECT 権限を analyst_group に付与し、このグループのメンバーがカタログ内の現在および将来のすべてのスキーマ、テーブル、ビューに対して自動的に SELECT アクセス権限を持つことを期待しています。Unity Catalog における権限の継承動作について説明されているものは何ですか？
A. スキーマ レベルで付与された権限は、カタログ レベルの権限をオーバーライドし、明示的に取り消されない限りアクセスを防止します。
B. Unity カタログ内の権限はカスケードされません。カタログ レベルで付与されている場合でも、各スキーマとテーブルに対して SELECT を明示的に付与する必要があります。
C. カタログに対して SELECT を付与すると、そのカタログ内の現在および将来のすべてのスキーマ、テーブル、ビューに SELECT が自動的に適用されます。
D. カタログ レベルでの SELECT の付与は既存のスキーマとテーブルに適用されますが、将来作成されるものには適用されません。
Question 5
大企業のデータガバナンスチームは、組織全体のデータの検出可能性を向上させています。チームのDatabricks Lakehouseには、適切なドキュメントが不足している数千もの列を持つ数百のテーブルがあります。これらのテーブルの多くは、数年にわたって異なるチームによって作成されたもので、列の意味やビジネスロジックに関するコンテキストが欠落しています。データガバナンスチームは、コンプライアンス要件を満たし、組織全体のデータリテラシーを向上させるために、既存のすべてのテーブルに対して包括的な列の説明を迅速に生成する必要があります。各列を手動でドキュメント化すると数か月かかるため、完了までに時間がかかるため、最新の機能を活用して、意味のある説明を自動的に生成したいと考えています。チームは、既存のテーブルの列のコメントと説明を自動的に生成するために、Databricksでどのようなアプローチを使用すべきでしょうか。
A. df.describe() と df.schema を使用してカスタム PySpark コードを記述し、各列の基本的な統計的記述をプログラムで生成します。
B. DESCRIBE TABLE コマンドを使用して既存のスキーマ情報を抽出し、列名とデータ型に基づいて説明を手動で記述します。
C. Delta Lake の DESCRIBE HISTORY コマンドを使用して、テーブルの進化を分析し、履歴の変更から列の目的を推測します。
D. Databricks カタログ エクスプローラーでテーブルに移動し、テーブル スキーマ ビューを選択して、人工知能を活用して列名、データ型、サンプル値、データ パターンに基づいて意味のある列の説明を自動的に作成する AI 生成オプションを使用します。
Solutions:
| Question 1 Answer: C | Question 2 Answer: D | Question 3 Answer: D | Question 4 Answer: B | Question 5 Answer: D |
