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: Nov 10, 2026
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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% | - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions |
| Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata - Enforce data policies and standards |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| 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% | - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance |
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. 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。
- B. 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。
- C. 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。
- D. 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。
- E. 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。
Correct Answer: A 🗳️
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データパイプラインは、構造化ストリーミングを使用してKafkaからDelta Lakeにデータを取り込みます。データはBronzeテーブルに保存され、Kafka_generatedのタイムスタンプ、キー、値が含まれます。パイプラインの導入から3か月後、データエンジニアリングチームは、特定の時間帯にレイテンシが発生していることに気付きました。
シニアデータエンジニアがDelta Tableのスキーマと取り込みロジックを更新し、Apache Sparkによって記録された現在のタイムスタンプとKafkaのトピックおよびパーティションを追加します。チームは、追加されたメタデータフィールドを使用して、一時的な処理遅延を診断する予定です。
この問題を診断する際に、チームはどのような制限に直面するでしょうか?
- A. テーブル スキーマを更新するには、追加されるファイルごとにデフォルト値を指定する必要があります。
- B. Spark は、kafka ソースからトピック パーティション フィールドをキャプチャできません。
- C. 運用 Delta テーブルに新しいフィールドを追加することはできません。
- D. 履歴レコードに対して新しいフィールドは計算されません。
- E. テーブル スキーマを更新すると、Delta トランザクション ログ メタデータが無効になります。
Correct Answer: D 🗳️
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データエンジニアリングチームには、3つのデータソースからのデータ取り込みジョブに時間のかかる作業があります。各ノートブックで新しいデータを読み込むのに約1時間かかります。ある日、ノートブックの更新によって新しい必須構成パラメータが導入されたため、ジョブが失敗しました。チームは迅速に問題を解決し、失敗したソースから最新のデータを読み込む必要があります。チームはどのような対応を取るべきでしょうか？
- A. 新しいパラメータを使用して実行を修復します。
- B. 不足しているタスク パラメータを追加してタスクを更新し、ジョブを手動で実行します。
- C. 新しいパラメータを使用して実行を修復し、不足しているタスクパラメータを追加してタスクを更新します。
- D. 問題のあるノートブックの所有者と分析を共有し、すぐに修正できるようにします。
Correct Answer: C 🗳️
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Databricks ノートブックに次の PySpark コード スニペットがあるとします。
filtered_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/data/large_table")
\
.filter("event_date > '2024-01-01'")
filtered_df.count()
データ エンジニアは、クエリ プロファイラーから、フィルターが適用されているにもかかわらず、filtered_df のスキャン演算子がほぼすべてのファイルを読み取っていることに気付きました。
データのスキップがうまくいかない理由は何でしょうか?
- A. フィルターは完全なデータスキャン後にのみ実行され、データのスキップを防止します。
- B. Delta テーブルには、動的なファイル プルーニングを可能にする最適化がありません。
- C. event_date 列は、テーブルのパーティションおよび Z オーダー スキームの範囲外です。
- D. フィルター条件には、データ スキップ サポートから除外されるデータ型が含まれています。
Correct Answer: C 🗳️
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データエンジニアは、S3ストレージに新しいCSVファイルが到着すると自動的に処理する効率的なパイプラインを設計する必要があります。これらの要件を満たすために、データエンジニアはどのDatabricks機能を使用すべきでしょうか？
- A. スケジュールされた Databricks ジョブによる従来のバッチ処理
- B. 標準の Spark readStream を使用して、フォーマット ("csv") とフォーマット ("json") でクラウド ストレージからストリーミングします。
- C. スキーマ推論と進化が有効になっている自動ローダー
- D. 処理されたファイルを追跡するためのパラメータ付きのCOPY INTO SQLコマンド
Correct Answer: C 🗳️
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