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試験コード:dbt-Analytics-Engineering

試験名称:dbt Analytics Engineering Certification Exam

認証ベンダー:dbt Labs

最近更新時間:2026-09-09

問題と解答:全359問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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dbt Labs dbt-Analytics-Engineering 試験概要:

認定ベンダー:dbt Labs
試験名:dbtアナリティクスエンジニアリング認定試験
試験番号:dbt-Analytics-Engineering
出題数:65
関連資格:dbtアーキテクト認定資格
試験形式:多肢選択式, オンライン監督付き
受験料:200 USD
試験時間:120 分
合格点:65%
認定の有効期間:2年間
対応言語:English
推奨トレーニング:dbt認定試験学習ガイド
dbt公式ドキュメント
受験申し込み:公式登録ページ
サンプル問題:dbt Labs dbt-Analytics-Engineering サンプル問題
受験方法:オンライン方式で、遠隔から試験監督が行われます。実施プラットフォームはCaveonを使用します。
前提条件:SQLに関する十分な知識が推奨されます。dbt Coreまたはdbt Cloudの実務経験が6か月以上あることが望ましいです。受験に必須の前提条件は定められていません。
公式シラバスのURL:https://www.getdbt.com/certifications/analytics-engineer-certification-exam

dbt Labs dbt-Analytics-Engineering 試験シラバストピック:

セクション比重目標
外部依存関係の管理10%- パッケージの活用
- スナップショットの管理
- 外部データソースとの連携
データパイプラインの管理15%- デプロイメント戦略
- パイプラインのオーケストレーション
- CI/CDとの統合
dbtモデルの開発20%- モデルの設計と構造
  • 1. 増分処理モデル
  • 2. Ref関数およびsource関数
  • 3. マテリアライゼーションの種類
- モデルの最適化
  • 1. パフォーマンスの調整
  • 2. モデルコントラクト
デバッグとエラー解決15%- デバッグ手法
- データ品質に関する問題の解決
- モデリング上のエラーの検出
dbtモデルの管理15%- バージョン管理システムとの連携
- 命名規則と標準
- プロジェクトの編成と構造
dbtテストの実装10%- テストの設定と実行
- 標準搭載のテスト機能
- カスタムテストの作成
ドキュメントの作成と保守10%- ドキュメント作成の標準
- ドキュメントの生成
- 説明文とメタデータの管理
dbtの状態管理機能の活用5%- 状態の管理方法
- 状態を考慮した処理の実行

dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification 認定 dbt-Analytics-Engineering 試験問題:

問題 #1

You need to grant readonly access to a new stakeholder on a specific dbt model's output. What factors should influence your approach?

  • A. The database technology and its permissions model.
  • B. The default materialized setting defined for models in your dbt_project_yml file.
  • C. If this is a one-time need, or something requiring scalable permission management.
  • D. Whether you wish to provide direct table access or a view-based interface.
正解:A、C、D

解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

問題 #2

You're setting up CI/CD for your dbt project to automate deployments. Which aspects of your testing strategy might need adaptation for a production-focused CI/CD workflow?

  • A. Disabling all tests that rely on creating new tables, to avoid impacting the production database.
  • B. Prioritizing tests with strict thresholds to avoid false positives from minor data variations in production.
  • C. Including smoke tests that run in production to verify core functionality after a deployment.
  • D. Emphasizing tests with longer run times for thorough checks before deployment.
正解:B、C

解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

問題 #3

(Multiple Select)

  • A. Consider common reporting needs when designing downstream models.
  • B. Minimize the number of intermediate models, even if it means complex SQL within a few large models.
  • C. Introduce CTEs within models to create logical groupings of transformations.
  • D. Materialize all models as 'views' for maximum flexibility and to avoid potential storage bottlenecks.
正解:A、C

解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

問題 #4

(Multiple Select)

  • A. Configure separate dbt jobs with different schedules tailored to the model groups.
  • B. Use dbt tags to group models based on update frequency
  • C. Have all models run nightly but use where conditions within models to limit work when data is unchanged.
  • D. Employ dbt snapshots to selectively run only models that depend on changed sources.
正解:A、B

解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

問題 #5

Which two configuration items can be defined under models: in your dbt_project.yml file?
Choose 2 options.

  • A. test
  • B. target
  • C. source
  • D. tags
  • E. schema
正解:D、E
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