Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)
Certification Provider: Databricks
Corresponding Certification: Databricks Certification
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Updated: Sep 15, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads |
| Data Modelling | 6% | - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
| Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices - 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 Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit |
| 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 |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
次のロジックを使用して、activity_details という名前の Delta テーブルに CHECK 制約が正常に追加されました。
バッチジョブは、緯度 = のレコードを含む新しいレコードをテーブルに挿入しようとしています。
45.50、経度 = 212.67。
このバッチ挿入の結果を説明するステートメントはどれですか?
- A. 書き込みにはターゲット テーブル内のすべてのレコードが含まれます。違反は valid_coordinates というブール列に示されます。
- B. 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは警告ログに報告されます。
- C. 違反レコードに達すると書き込みは失敗します。以前に処理されたレコードはターゲット テーブルに記録されます。
- D. 制約違反のため書き込みは完全に失敗し、ターゲット テーブルにレコードは挿入されません。
- E. 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは隔離テーブルに記録されます。
Correct Answer: D 🗳️
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マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?
- A. 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。
- B. マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
- C. CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。
- D. 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。
- E. 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
Correct Answer: A 🗳️
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データエンジニアリングチームは、顧客からの忘れ去られる(データを削除する)リクエストを処理するジョブを設定しました。削除が必要なすべてのユーザーデータは、デフォルトのテーブル設定を使用してDelta Lakeテーブルに保存されます。
チームは、毎週日曜日の午前1時に、前週のすべての削除処理をバッチジョブとして実行することにしました。このジョブの合計所要時間は1時間未満です。毎週月曜日の午前3時には、バッチジョブが組織全体のすべてのDelta Lakeテーブルに対して一連のVACUUMコマンドを実行します。
コンプライアンス担当者は最近、Delta Lakeのタイムトラベル機能について知りました。これにより、削除されたデータへの継続的なアクセスが可能になるのではないかと懸念しています。
すべての削除ロジックが正しく実装されていると仮定すると、どのステートメントがこの問題に正しく対処していますか?
- A. デフォルトのデータ保持しきい値は 24 時間であるため、削除されたレコードを含むデータ ファイルは、翌日にバキューム ジョブが実行されるまで保持されます。
- B. vacuum コマンドは削除されたレコードを含むすべてのファイルを完全に削除するため、削除されたレコードにはタイムトラベルで約 24 時間アクセスできる場合があります。
- C. デフォルトのデータ保持しきい値は 7 日間であるため、削除されたレコードを含むデータ ファイルは、8 日後にバキューム ジョブが実行されるまで保持されます。
- D. Delta Lake タイム トラベルではテーブルの履歴全体へのフル アクセスが提供されるため、削除されたレコードは完全な管理者権限を持つユーザーがいつでも再作成できます。
- E. Delta Lake の削除ステートメントには ACID 保証があるため、削除ジョブが完了するとすぐに、削除されたレコードはすべてのストレージ システムから完全に消去されます。
Correct Answer: C 🗳️
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ジュニア データ エンジニアが、Databricks ジョブ UI を使用して一連のジョブを手動で構成しました。
エンジニアは自分の作業を確認すると、自分が各ジョブの「オーナー」としてリストされていることに気づきます。
「所有者」権限を「DevOps」グループに移管しようとしましたが、このタスクを正常に完了できません。
この権限の譲渡を妨げている原因を説明している記述はどれですか?
- A. ユーザーは、そのグループのメンバーである場合にのみ、ジョブの所有権をグループに譲渡できます。
- B. ワークスペース管理者のみがグループに「所有者」権限を付与できます。
- C. Databricks ジョブには所有者が 1 人だけ必要です。「所有者」権限をグループに割り当てることはできません。
- D. Databricks ジョブの作成者は常に「所有者」権限を持ちます。この構成は変更できません。
- E. デフォルトの「admins」グループ以外では、個々のユーザーにのみジョブに対する権限を付与できます。
Correct Answer: C 🗳️
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医療分析チームは、患者ケア分析のためにDelta Lakeにディメンションモデルを実装しています。日付ディメンションテーブルを保有しており、幅広い時間ベースの分析をサポートできるよう設計オプションを検討しています。日付ディメンションのどの設計アプローチが、効率的な時間ベースのクエリと集計をサポートできるでしょうか？
- A. 異なる暦システム (会計年度、学年度など) ごとに個別のディメンション テーブルを作成します。
- B. 読みやすくするために、日付を ISO 形式 (YYYY-MM-DD) の文字列として保存します。
- C. fiscal_period、quarter、month_name、day_of_week、holiday などの属性を事前計算します。
- D. 日付値のみを保存し、クエリ内のすべての時間属性を計算します。
Correct Answer: C 🗳️
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