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Updated: Oct 16, 2026
No. of Questions: 250 Questions & Answers with Testing Engine
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Overview:
| Certification Vendor: | Databricks |
|---|---|
| Exam Name: | Databricks Certified Data Engineer Professional Exam |
| Exam Number: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| Real Exam Qty: | 59-60 |
| Related Certifications: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| Exam Price: | USD 200 |
| Exam Duration: | 120 minutes |
| Exam Format: | Multiple choice |
| Available Languages: | Japanese, Korean, Portuguese (Brazil), English |
| Passing Score: | Not publicly disclosed |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| Recommended Training: | Databricks Streaming and Lakeflow Spark Declarative Pipelines Advanced Data Engineering with Databricks |
| Exam Registration: | Databricks Certification Exam Registration |
| Sample Questions: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Sample Questions |
| Exam Way: | Online proctored or in-person test center |
| Pre Condition: | No mandatory prerequisites; 1+ years hands-on data engineering experience and related training highly recommended |
| Official Syllabus URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices |
| Topic 2: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications |
| Topic 3: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 4: Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Topic 5: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Topic 6: Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture |
| Topic 7: Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Topic 8: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Topic 9: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Topic 10: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
データエンジニアとプラットフォームエンジニアが協力してシステムタスクの自動化に取り組んでいます。特定の日次Databricksジョブがその日のうちに正常に完了した場合にのみ、Databricksの外部でスクリプトを実行する必要があります。ジョブの最終実行を確認するために、Databricks CLIコマンドを使用しました。このタスクに必要なコマンドオプションは何ですか？
- A. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- active-only
- B. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
- C. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
- D. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS --active- only
Correct Answer: C 🗳️
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あるデータエンジニアは、複数のサードパーティ製 Python ライブラリを必要とする Databricks ノートブックに取り組んでいます。これらのライブラリの一部は PyPI で入手可能ですが、その他はカスタム開発され、S3 バケットに local.wheel (.whl) および source (.tar.gz) ファイルとして保存されています。目標は、Unity Catalog 対応ワークスペース内の任意の自動化クラスターで実行される複数のジョブ間で、すべての依存関係がインストールされ、正しく利用できるようにすることです。エンジニアは、インタラクティブなノートブックとジョブ全体で一貫した環境設定を確保し、ワークスペースのセキュリティポリシー(インターネットアクセスなし)に準拠する方法で、必要な依存関係をインストールする必要があります。再現性とコンプライアンスを確保しながら、これらの依存関係をインストールおよび管理するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？
- A. クラスター上の init スクリプトを使用して、ローカル ファイル システムを参照しながら、pip を使用してすべての依存関係をインストールします。
- B. プロジェクト全体の Python ホイール ファイルを作成し、それを Databricks ワークスペース ファイルまたはボリュームにアップロードし、クラスター ライブラリを使用してインストールするか、Databricks アセット バンドル内で宣言された requirements.txt で pip install を実行します。
- C. すべてのノートブックとジョブで %pip install を使用して、PyPl とカスタム S3 パスから直接パッケージをインストールします。
- D. 対話型クラスターのドライバー ノードにすべての依存関係を手動でインストールし、環境をエクスポートして、%conda を使用してジョブ クラスターに再インポートします。
Correct Answer: B 🗳️
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Delta Lake の最適化された書き込みについて説明している記述はどれですか。
- A. ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して OPTIMIZE が実行されます。
- B. 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。はい、デフォルトの 1 GB に向けて OPTIMIZE ジョブが実行されます。
- C. 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用され、パーティション境界はメタデータでのみ表され、書き込まれる小さなファイルが少なくなります。
- D. 書き込み前にシャッフルが発生し、データをグループ化しようとするため、各実行者がディレクトリ パーティションに基づいて複数のファイルを書き込む代わりに、ファイル数が減ります。
Correct Answer: D 🗳️
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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。
- B. 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。
- C. 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。
- 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。
Correct Answer: C 🗳️
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データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
以下のコードでは、Impressionsはウォーターマーク(「event_time」、「10 minutes」)付きのストリーミングデータフレームです。
データ エンジニアは、クエリの速度が大幅に低下していることに気付きました。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?
- A. イベント時間制約に参加: clickTime + 3 時間 < impressionTime - 2 時間
- B. イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime かつ clickTime <= impressionTime 間隔 1 時間
- C. イベント時間制約での結合: clickTime == impressionTime を leftOuter 結合で使用
- D. イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime - 間隔 3 時間、透かしを削除
Correct Answer: B 🗳️
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