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Last Updated: Sep 30, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit |
| Topic 2: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Topic 3: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
| Topic 4: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads |
| Topic 5: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices |
| Topic 6: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic |
| Topic 7: Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance |
| Topic 8: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 9: Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation |
| Topic 10: Data Modelling | 6% | - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
運用ワークロードは、外部の変更データキャプチャフィードからの更新を、常時稼働の構造化ストリームジョブとして Delta Lake テーブルに段階的に適用します。このテーブルのデータが最初に移行された際に、OPTIMIZE が実行され、ほとんどのデータファイルのサイズが 1 GB に変更されました。ストリーミング運用ジョブでは、自動最適化と自動圧縮の両方がオンになっていました。最近のデータファイルのレビューでは、テーブル内の各パーティションには少なくとも 1 GB のデータが含まれており、テーブル全体のサイズは 10 TB を超えているにもかかわらず、ほとんどのデータファイルは 64 MB 未満であることがわかりました。
ファイル サイズが小さくなる理由として考えられるのは次のうちどれでしょうか?
- A. Databricks は、テーブル内のデータの全体的なサイズに基づいて、ターゲット ファイルのサイズを小さくするように自動調整しました。
- B. テーブルで計算されたZオーダーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。C テーブルで計算されたブルームフィラーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。
- C. Databricks は、各パーティションのデータ量に基づいて、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
- D. Databricks は、MERGE 操作の所要時間を短縮するために、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
Correct Answer: D 🗳️
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ジュニアデータエンジニアの1人が、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。イベントはデバイスごとに1分ごとに記録されます。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:
このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。
- A. lag("event_time", "10 minutes").alias("time")
- B. window("event_time", "5 minutes").alias("time")
- C. window("event_time", "10 minutes").alias("time")
- D. "event_time"
- E. to_interval("event_time", "5 minutes").alias("time")
Correct Answer: B 🗳️
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Lakehouse内のDelta Lakeテーブル「customer_parsams」は、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
データエンジニアチームは、各更新が成功した直後に、テーブルの新しいバージョンと以前のバージョンとの差異を確認したいと考えています。現在の実装では、どの方法を使用できますか？
- A. Spark イベント ログを解析して、更新、挿入、または削除された行を識別します。
- B. Delta Lake の組み込みバージョン管理およびタイムトラベル機能を使用して、新しいバージョンと以前のバージョンの違いを計算するクエリを実行します。
- C. Delta Lake トランザクション ログを解析して、新しく書き込まれたすべてのデータ ファイルを識別します。
- D. DESCRIBE HISTORY customer_churn_params を実行して、追加または変更されたすべてのレコードのログを含む、更新の完全な操作メトリックを取得します。
Correct Answer: B 🗳️
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Lakeflow 宣言型パイプラインの運用面は、Spark Structured Streaming とどう違うのでしょうか?
- A. 構造化ストリーミングは継続的なデータ ストリームを処理できますが、Lakeflow 宣言型パイプラインは処理できません。
- B. Lakeflow 宣言型パイプラインは Delta Lake 形式に書き込むことができますが、構造化ストリーミングは書き込むことができません。
- C. Lakeflow 宣言型パイプラインはマルチステージ パイプラインのオーケストレーションを自動的に管理しますが、構造化ストリーミングでは複雑な依存関係のために外部オーケストレーションが必要です。
- D. Lakeflow 宣言型パイプラインはスキーマの進化を自動的に処理しますが、構造化ストリーミングでは常に手動のスキーマ管理が必要です。
Correct Answer: C 🗳️
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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。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。
データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。
- A. preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")
- B.
- C. preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
- D.
- E.
Correct Answer: C 🗳️
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