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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 Exam Overview:
| Certification Vendor: | Databricks |
|---|---|
| Exam Name: | Databricks Certified Data Engineer Associate Exam |
| Exam Number: | DE-A |
| Available Languages: | English |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| Related Certifications: | Databricks Certified Data Engineer Professional |
| Real Exam Qty: | 45 scored multiple-choice questions |
| Exam Format: | Multiple-choice, Proctored online or test center, Scenario-based questions |
| Exam Duration: | 90 minutes |
| Exam Price: | USD 200 |
| Passing Score: | Approximately ~70% (not officially fixed/publicly guaranteed) |
| Recommended Training: | Official Data Engineering with Databricks Course Databricks Data Engineering Learning Path (Databricks Academy) |
| Exam Registration: | Databricks Certification Portal |
| Sample Questions: |  |
| Exam Way: | Online proctored exam or test center |
| Pre Condition: | No formal prerequisites required; recommended ~6 months hands-on experience with Databricks, Spark SQL, and PySpark. |
| Official Syllabus URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Data Governance and Quality | - Data quality concepts and management - Data access control and governance - Unity Catalog basics |
| Topic 2: Productionizing Data Pipelines | - Databricks Workflows / Jobs orchestration - Pipeline deployment and operationalization - Scheduling and monitoring jobs |
| Topic 3: Data Ingestion and ELT Development | - Data ingestion using Spark SQL and PySpark - ETL patterns and transformations - Handling structured and semi-structured data |
| Topic 4: Data Processing and Transformations | - PySpark DataFrame transformations - User-defined functions (UDFs) - Apache Spark SQL operations (joins, aggregations, filtering) - Delta Lake fundamentals (tables, transactions, optimization) |
| Topic 5: Databricks Lakehouse Platform Fundamentals | - Clusters, notebooks, and basic Databricks environment usage - Workspace, architecture, and core platform concepts |
What to Know Before Buying Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版)
Databricks Certification Portal: register for Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語
No formal prerequisites required; recommended ~6 months hands-on experience with Databricks, Spark SQL, and PySpark.
- Data Ingestion and ELT Development ()
- Data Processing and Transformations ()
- Data Governance and Quality ()
Allocate study time in proportion to each topic's weight.
The Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 exam has 45 scored multiple-choice questions questions with a 90 minutes-minute time limit. Practicing under the same constraints on CertkingdomPDF builds the pacing habits you will need on test day.
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Databricks Data Engineering Learning Path (Databricks Academy): Visit official page
Official Data Engineering with Databricks Course: Visit official page
A passing result on Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 requires Approximately ~70% (not officially fixed/publicly guaranteed), and the official exam fee is USD 200. Knowing both numbers upfront helps you budget your study time and money realistically.
The package includes 322 practice questions for the Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 exam, covering the current Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版) objectives with verified answers.
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Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版) Sample Questions:
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 Runtime for ML
- B. Databricks SQL Analytics
- C. サーバーレスSQLウェアハウス
- D. Databricksの求人情報
Correct Answer: C 🗳️
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データエンジニアリングチームは、SaaSアプリからデータインテリジェンスプラットフォームに顧客トランザクションを段階的に取り込む必要があります。
- 変更データの取得機能(更新および削除を含む)を内蔵
- スキーマの自動進化
- 再試行機能と最小限のメンテナンスを備えたサーバーレス実行
- OAuthのサポートと基本的な監視
これらの要件をすべて満たすソリューションはどれですか？
- A. エクスポートされたSaaSファイルとSaaS APIを呼び出すSDPにAuto Loaderを使用し、CDC、スキーマ変更、OAuth、および再試行を独自のコードで処理します。
- B. SaaS REST API を呼び出し、カスタム CDC とスキーマ進化を使用して Silver テーブルに直接書き込むバッチ ジョブをリージョンごとにスケジュールし、アドホックな基本監視にはシステム テーブルを使用します。
- C. Lakeflow Connect マネージド コネクタを使用して、組み込みの CDC、スキーマ進化、OAuth、および再試行機能を備えたサーバーレス コンピューティングを SaaS アプリに使用し、その後 Lakeflow Spark Declarative Pipelines を使用して下流で処理します。
- D. Lakeflow Connect 標準コネクタを使用し、ワークフローで MERGE ベースの CDC、スキーマ進化、および再試行を実装し、専用の監視ダッシュボードを設定します。
Correct Answer: C 🗳️
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データ エンジニアは取り込まれたストリーミング テーブルを処理しており、生のストリーミング テーブル orders_raw から order_datetime 列の NULL 値をフィルター処理し、DLT を使用して結果を新しいテーブル orders_valid に保存する必要があります。
データ エンジニアはどのコード スニペットを使用すべきでしょうか?
- A.
- B.
- C.
- D.
Correct Answer: B 🗳️
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次のシナリオのうち、データ エンジニアが新しい Databricks ジョブ タスクの [Depends On] フィールドでタスクを選択する必要があるのはどれですか。
- A. 新しいタスクを開始する前に別のタスクが正常に完了する必要がある場合
- B. 別のタスクを新しいタスクに置き換える必要がある場合
- C. 別のタスクが新しいタスクと同じ依存ライブラリを持っている場合
- D. 新しいタスクが開始される前に別のタスクが失敗する必要がある場合
- E. 別のタスクが可能な限り少ない計算リソースを使用する必要があるとき
Correct Answer: A 🗳️
Databricks Unityカタログのガバナンスに適用される条件はどれですか？(2つ選択してください。)
- A. メタストアがロケーションに関連付けられていない場合は、カタログを管理対象のロケーションに関連付けることが必須です。
- B. カタログがロケーションに関連付けられていない場合は、スキーマを管理対象のロケーションに関連付けることが必須です。
- C. メタストアが場所に関連付けられていない場合、カタログとスキーマの両方にUnityカタログの管理された場所が必要です。
- D. メタストア内には複数のカタログを作成でき、1つのカタログを複数のメタストアに関連付けることができます。
- E. Databricksアカウントコンソール内には複数のメタストアを作成できますが、リージョンごとに1つのみです。
Correct Answer: A,E 🗳️
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