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

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Reference: 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) Sample Questions:

Question #1
ジョブが失敗した場合に Databricks ジョブの所有者に電子メールを送信するには、次のどの方法を使用する必要がありますか?

A. ノートブックの各セルにアラートシステムを手動でプログラミングする
B. ノートブックでアラートを設定する
C. ジョブページでアラートを設定する
D. ジョブが失敗した場合にジョブ所有者に通知する方法はありません
E. MLflow モデルレジストリ Webhook

Question #2
データエンジニアが、Databricks の「ファイルアップロードを使用してテーブルを作成または変更する」オプションを使用して CSV ファイルをアップロードします。スキーマの推論が誤って行われるのを避けるため、Unity カタログ管理テーブルを作成する前に「列の型を自動的に検出する」を無効にします。結果はどうなりますか？

A. 数値列は数値型として推論され、その他は文字列型として推論されます。
B. すべての列はSTRINGデータ型で作成されます。
C. 列の型が指定されていないため、テーブルの作成に失敗しました。
D. 以前に推論された列の型は保持されます。

Question #3
データエンジニアには、パイプラインの迅速な反復開発に加え、データ取り込みの失敗後には確実にロールバックを行い、規制遵守のための監査証跡を確保し、AIとBIワークロードの両方に対して単一の信頼できる情報源への一貫したアクセスを提供する能力が求められます。
データエンジニアは、ニーズを満たすためにどのような戦略を採用すべきでしょうか？

A. DBFS CSVストレージ、手動ファイルバージョン管理、ロールバックのための毎晩のコピー機能付き。
B. クラウドオブジェクトストレージのみ、復旧とガバナンスのためのアドホックSQLクエリ付き。
C. Delta Lake ACIDトランザクションとタイムトラベル。一貫したアクセスと系統のためにUnity Catalogによって管理されます。
D. 監査証跡および BI 配布用の一時的なインメモリ DataFrame。

Question #4
データエンジニアが、Databricks Medallionアーキテクチャのブロンズレイヤーを設計しています。生データは複数のソース(JSON形式のクリックストリーム、CSV形式のトランザクション)から収集されます。
このタスクは、メダリオンアーキテクチャのブロンズ層を設計し、この生データを取り込み、後続の処理のために保存することです。
ブロンズ層にはどの操作が適用されますか？

A. 変換を行わずに生データを取り込み、元のスキーマを保持して、デルタ形式で保存します。
B. 複雑なビジネスロジックを適用して、生データに顧客セグメンテーションラベルを追加します。
C. ソースデータを集計・変換して、日々の売上実績指標を算出する。
D. null値を削除し、スキーマを適用することで、生データをクリーンアップおよび標準化します。

Question #5
データエンジニアリングチームは、下流のBIおよび分析ユーザー向けに、Unityカタログで管理されるレイクハウスのゴールドレイヤーを設計しています。チームは、高速なクエリパフォーマンスと一貫した定義を備えたビジネス対応のメトリクスを公開しつつ、変換ロジックはSparkノートブック内に保持したいと考えています。この要件を満たすゴールドレイヤーオブジェクトの種類はどれでしょうか？

A. クラウドストレージオブジェクトに保存されたCSVファイルのコレクション。BIユーザーはこれらのファイルを解析して、ゴールドレイヤーのデータをクエリします。
B. ソースシステムから生のイベントを継続的に取り込み、BIユーザーに直接公開するストリーミングテーブル。
C. BIツールが独自の結合と集計を定義できるように、生のBronzeテーブルを直接参照するビュー。
D. スケジュールに基づいてSilverテーブルから集計を事前計算し、BIツールによってクエリされて、より高速で一貫性のある分析を実現するマテリアライズドビュー。

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