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試験コード:Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN

試験名称:Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)

認証ベンダー:Databricks

最近更新時間:2026-06-15

問題と解答:全250問

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価格:¥8500 
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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題:

1. データ エンジニアは、Jobs API を使用して Databricks でのジョブの監視と回復を自動化したいと考えています。
すべてのジョブをリストし、失敗したジョブを特定して再実行する必要があります。データエンジニアはどのような順序でAPIアクションを実行すべきでしょうか?

A) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/create エンドポイントを使用して新しいジョブを作成し、jobs/run-now を使用して新しいジョブを実行します。
B) jobs/get エンドポイントを使用してジョブの詳細を取得し、jobs/update を使用して失敗したジョブを再実行します。
C) jobs/cancel エンドポイントを使用して失敗したジョブを削除し、jobs/create を使用してジョブを再作成して、新しいジョブを実行します。
D) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/runs/list を使用してジョブの実行ステータスを確認し、jobs/run-now を使用して失敗したジョブを再実行します。


2. データチームは、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理する、追加専用のDelta Lakeパイプラインを実装しています。ソースデータのスキーマ変更がパイプラインを中断することなく自動的に反映されるようにしたいと考えています。Deltaテーブルにデータを書き込む際、どのような構成を使用すべきでしょうか?

A) 検証スキーマ = false
B) mergeSchema = true
C) ignoreChanges = false
D) overwriteSchema = true


3. データサイエンスチームは、MLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。このモデルは列名のリストを受け取り、DOUBLE型の新しい列を返します。
次のコードは、本番モデルを正しくインポートし、customer_id キー列を含む顧客テーブルを DataFrame に読み込み、モデルに必要な特徴列を定義します。

どのコード ブロックが、スキーマ「customer_id LONG、predictions DOUBLE」を持つ DataFrame を出力しますか。

A) df.select("customer_id", model(*columns).alias("predictions"))
B) df.select("customer_id", pandas_udf(model, columns).alias("predictions"))
C) df.apply(モデル、列).select("customer_id, 予測")
D) model.predict(df, columns)
E) df.map(lambda x:model(x[columns])).select("customer_id, 予測")


4. データエンジニアリングチームがデプロイメントの自動化を設定しています。Databricks CLI コマンドを使用してワークスペースアセットをリモートでデプロイするには、適切な認証を使用して構成する必要があります。
どの認証方法が最高レベルのセキュリティを提供しますか?

A) OAuth トークン フェデレーションでサービス プリンシパルを使用します。
B) 共有ユーザー アカウントとその OAuth クライアント シークレットを使用します。
C) サービス プリンシパル ID とその OAuth クライアント シークレットを使用します。
D) サービス プリンシパルとその個人アクセス トークンを使用します。


5. データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?

A) パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。
B) パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。
C) ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。
D) グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。


質問と回答:

質問 # 1
正解: D
質問 # 2
正解: B
質問 # 3
正解: A
質問 # 4
正解: A
質問 # 5
正解: A

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