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試験コード：Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-KR
試験名称：Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
認証ベンダー：Databricks
最近更新時間：2026-10-08
問題と解答：全250問
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 試験概要:
| 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 |
| 出題数: | 59～60問 |
| 試験形式: | 多肢選択式 |
| 受験料: | 200米ドル |
| 対応言語: | Portuguese (Brazil), English, Korean, Japanese |
| 合格点: | 公表されていません |
| 関連資格: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| 試験時間: | 120 分 |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 推奨トレーニング: | Databricksのストリーミング機能およびLakeflow Spark Declarative Pipelines Databricksによる上級データエンジニアリング |
| 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 |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| コストおよびパフォーマンスの最適化 | 13% | - 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 - 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 |
| データの取り込みと取得 | 7% | - 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 - 増分データおよびバッチデータの読み込みに対応する |
| デバッグとデプロイ | 10% | - 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 - Asset Bundles、CLI、APIを用いてデプロイを実施する - CI/CDおよびDevOpsの手法を導入する |
| 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 - データのクレンジングおよび検証ルールを適用する - データ品質基準を遵守する |
| データモデリング | 6% | - 次元モデルおよびリレーショナルモデルを実装する - Medallion Architectureに基づいた設計を行う - テーブル設計とパーティショニングを最適化する |
| 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 - 効率的で保守しやすいコードを作成する - 複雑なデータ処理ロジックを実装する |
| 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 - データに関する方針と基準を徹底する - Unity Catalogを利用してガバナンスを実施する |
| データの共有と連携 | 5% | - 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 - プラットフォームを越えたデータアクセスを管理する |
| 監視とアラート設定 | 10% | - データの系統と指標を追跡する - アラートと通知機能を設定する - パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視する |
| データの安全性とコンプライアンスの確保 | 10% | - アクセス制御と権限管理を実装する - 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 |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 試験問題：
데이터 엔지니어는 협업 작업 공간에서 Databricks 작업에 대한 ACL을 구성할 때 최소 권한 원칙을 적용하고자 합니다. 어떤 접근 방식을 사용해야 할까요?
- A. 각 작업에 대해 사용자의 역할에 필요한 최소한의 권한 수준(예: 실행 가능 또는 보기 가능)만 사용자에게 할당하십시오.
- B. 접근 문제를 방지하기 위해 모든 사용자에게 모든 작업에 대한 CAN MANAGE 권한을 부여하십시오.
- C. 폴더 수준의 권한만 사용하고 개별 작업에 대한 권한 설정은 피하십시오.
- D. 모든 사용자에게 실행 권한을 부여하고, 특정 관리자 그룹에게 관리 권한을 부여합니다.
正解：A 🗳️
解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)
데이터 엔지니어는 광고 노출(광고가 표시된 시점) 스트림과 사용자의 광고 클릭 스트림을 결합하여 노출이 수익 창출 클릭으로 이어진 시점을 상관 분석하려고 합니다.
아래 코드에서 Impressions는 워터마크("event_time", "10분")가 포함된 스트리밍 DataFrame입니다.
데이터 엔지니어는 쿼리 속도가 현저히 느려진 것을 발견했습니다.
어떤 해결책이 성능을 향상시킬까요?
- A. 이벤트 시간 제약 조건 적용: clickTime >= impressionTime AND clickTime <= impressionTime 간격 1시간
- B. 이벤트 참여 시간 제약 조건: 클릭 시간 + 3시간 < 노출 시간 - 2시간
- C. 이벤트 시간 제약 조건 적용: 클릭 시간 >= 노출 시간 - 3시간 간격, 워터마크 제거
- D. 이벤트 시간 제약 조건(clickTime == impressionTime)을 사용한 leftOuter join으로 조인
正解：A 🗳️
데이터 엔지니어링 팀이 Databricks 프로젝트에서 협업하고 있는데, 각 팀원은 변경 사항을 메인 브랜치에 병합하기 전에 코드를 독립적으로 개발하고 테스트해야 합니다.
그들은 의도치 않은 덮어쓰기나 브랜치 전환 문제를 방지하는 동시에 모든 작업이 버전 관리되고 CI/CD 파이프라인에 통합될 수 있도록 보장하고자 합니다.
데이터 엔지니어는 어떻게 협업을 달성해야 할까요?
- A. 모든 팀 구성원은 동일한 Databricks Git 폴더에서 작업하며 해당 공유 폴더에서 직접 Git 작업(pull, push, commit, branch switching)을 수행합니다.
- B. 팀 구성원은 작업 공간의 공유 폴더에서 노트북을 직접 편집하고, 변경 사항을 주기적으로 Git 폴더에 복사하여 버전 관리를 수행합니다.
- C. 각 팀원은 동일한 원격 Git 저장소에 연결된 자신만의 Databricks Git 폴더를 생성하고, 개인 폴더 내의 자체 개발 브랜치에서 작업합니다.
- D. 팀 구성원은 Databricks CLI를 사용하여 Git 저장소를 복제하고 클러스터의 웹 터미널에서 Git 작업을 수행합니다.
正解：C 🗳️
解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)
다음 중 엔드투엔드 테스트의 주요 이점을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 실제 애플리케이션 사용 환경을 매우 유사하게 시뮬레이션합니다.
- B. 테스트 스위트 자동화를 더 쉽게 만들어 줍니다.
- C. 모든 코드 경로 및 분기에 대한 테스트 범위를 제공합니다.
- D. 애플리케이션 구성 요소의 오류를 정확히 찾아냅니다.
正解：A 🗳️
解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)
팀의 주니어 데이터 엔지니어가 다음 코드 블록을 구현했습니다.
뷰 `new_events`에는 `events Delta` 테이블과 동일한 스키마를 가진 레코드 배치가 포함되어 있습니다. `event_id` 필드는 이 테이블의 고유 키 역할을 합니다.
이 쿼리가 실행될 때, 기존 레코드와 동일한 event_id를 가진 새 레코드는 어떻게 처리됩니까?
- A. 병합되었습니다.
- B. 삭제되었습니다.
- C. 삽입됩니다.
- D. 그들은 무시당합니다.
- E. 업데이트되었습니다.
正解：D 🗳️
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