最も有効なDatabricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean試験問題集を勉強し、試験の準備を気楽にします。
最近更新時間:2026-10-08
問題と解答:全 250 問
ダウンロード制限:無制限
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| 認定ベンダー: | Databricks |
|---|---|
| 試験名: | Databricks Certified Data Engineer Professional 試験 |
| 試験番号: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| 合格点: | 公表されていません |
| 出題数: | 59~60問 |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 関連資格: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| 試験時間: | 120 分 |
| 対応言語: | Korean, English, Portuguese (Brazil), Japanese |
| 試験形式: | 多肢選択式 |
| 受験料: | 200米ドル |
| 推奨トレーニング: | Databricksによる上級データエンジニアリング Databricksのストリーミング機能およびLakeflow Spark Declarative Pipelines |
| 受験申し込み: | Databricks認定資格試験の登録 |
| サンプル問題: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験または試験会場での受験 |
| 前提条件: | 必須の受験資格は設けられていませんが、1年以上の実務経験を持つデータエンジニアリングの実務経験および関連するトレーニングの受講が推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| PythonおよびSQLによるデータ処理用コードの開発 | 22% | - Databricks固有のライブラリおよびAPIを使用する - 複雑なデータ処理ロジックを実装する - 効率的で保守しやすいコードを作成する |
| データの取り込みと取得 | 7% | - 増分データおよびバッチデータの読み込みに対応する - 多様なソースからデータを取り込む - Auto Loaderおよび構造化ストリーミングを使用する |
| 監視とアラート設定 | 10% | - アラートと通知機能を設定する - データの系統と指標を追跡する - パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視する |
| データモデリング | 6% | - テーブル設計とパーティショニングを最適化する - Medallion Architectureに基づいた設計を行う - 次元モデルおよびリレーショナルモデルを実装する |
| データガバナンス | 7% | - データ資産およびメタデータを管理する - Unity Catalogを利用してガバナンスを実施する - データに関する方針と基準を徹底する |
| データの共有と連携 | 5% | - プラットフォームを越えたデータアクセスを管理する - Delta Sharingを使用して安全なデータ共有を行う - Lakehouse Federationを実装する |
| デバッグとデプロイ | 10% | - CI/CDおよびDevOpsの手法を導入する - Asset Bundles、CLI、APIを用いてデプロイを実施する - パイプラインのトラブルシューティングとデバッグを行う |
| データの変換、クレンジング、品質管理 | 10% | - スキーマの進化と管理を実装する - データ品質基準を遵守する - データのクレンジングおよび検証ルールを適用する |
| コストおよびパフォーマンスの最適化 | 13% | - クエリおよびパイプラインの処理性能を向上させる - コスト管理のベストプラクティスを適用する - コンピューティングリソースおよびストレージリソースを最適化する |
| データの安全性とコンプライアンスの確保 | 10% | - データのプライバシーと法令遵守を確保する - 保存時および転送時のデータを保護する - アクセス制御と権限管理を実装する |
Lakeflow 선언적 파이프라인의 운영 측면은 Spark 구조적 스트리밍과 어떻게 다른가요?
正解:A 🗳️
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다음 중 델타 호수와 레이크하우스에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇입니까?
正解:C 🗳️
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데이터 엔지니어가 소스에서 가져온 CDC(변경 데이터 캡처) 데이터를 처리하기 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 구성하고 있습니다. 소스 이벤트는 때때로 순서대로 도착하지 않으며, 동일한 update_timestamp를 갖지만 update_sequence_id가 다른 여러 업데이트가 발생할 수 있습니다.
데이터 엔지니어는 이벤트 순서가 올바르게 유지되도록 하기 위해 무엇을 해야 할까요?
正解:D 🗳️
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플랫폼 엔지니어는 모든 워크스페이스에서 SKU 등급별로 분류된 리소스 사용량을 보고해야 합니다. 엔지니어는 system.billing.usage 시스템 테이블을 사용하여 쿼리를 작성하기로 결정했습니다. 어떤 SQL 쿼리가 제품별 일일 사용량을 정확하게 반환할까요?




正解:A 🗳️
解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)
데이터 엔지니어링 팀이 Delta Lake를 사용하여 추가 전용 데이터 파이프라인을 구현하고 있으며, 한 번 기록된 데이터는 절대 수정되거나 삭제되지 않도록 하려고 합니다. 기존 데이터의 수정을 방지하려면 데이터 엔지니어는 Delta Lake의 어떤 기능을 활성화해야 할까요?
正解:B 🗳️
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とても読みやすく、
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