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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

1. データアナリストの分散チームは、自動スケーリングが設定されたインタラクティブなクラスター上でコンピューティングリソースを共有しています。ワークスペース管理者は、コストとクエリスループットをより適切に管理するために、クラスターのスケールアップが多数の同時ユーザーによるものか、リソースを大量に消費するクエリによるものかを評価したいと考えています。
クラスターのサイズ変更イベントのタイムラインはどこで確認できますか?

A) ドライバーのログファイル
B) クラスターイベントログ
C) ガングリオン
D) ワークスペース監査ログ
E) 実行者のログファイル

2. ジュニア データ エンジニアが、Databricks ジョブ UI を使用して一連のジョブを手動で構成しました。
エンジニアは自分の作業を確認すると、自分が各ジョブの「オーナー」としてリストされていることに気づきます。
「所有者」権限を「DevOps」グループに移管しようとしましたが、このタスクを正常に完了できません。
この権限の譲渡を妨げている原因を説明している記述はどれですか?

A) Databricks ジョブの作成者は常に「所有者」権限を持ちます。この構成は変更できません。
B) Databricks ジョブには所有者が 1 人だけ必要です。「所有者」権限をグループに割り当てることはできません。
C) デフォルトの「admins」グループ以外では、個々のユーザーにのみジョブに対する権限を付与できます。
D) ユーザーは、そのグループのメンバーである場合にのみ、ジョブの所有権をグループに譲渡できます。
E) ワークスペース管理者のみがグループに「所有者」権限を付与できます。

3. ジュニア開発者が、ノートブック内のコードが開発環境で正しい結果を生成しないと訴えています。共有されたスクリーンショットを見ると、Databricks Reposでバージョン管理されたノートブックを使用しているにもかかわらず、古いロジックを含む個人用ブランチを使用していることがわかります。目的のブランチ「dev-2.3.9」は、ブランチ選択ドロップダウンに表示されていません。
どのアプローチによって、開発者はこのノートブックの現在のロジックを確認できるでしょうか?

A) Repos を使用してプル リクエストを作成し、Databricks REST API を使用して現在のブランチを dev-2.3.9 に更新します。
B) Repos を使用して dev-2.3.9 ブランチをチェックアウトし、現在のブランチとの競合を自動解決します。
C) すべての変更をリモート Git リポジトリのメイン ブランチにマージし、リポジトリを再度クローンします。
D) Repos を使用してリモート Git リポジトリから変更をプルし、dev-2.3.9 ブランチを選択します。
E) Repos を使用して現在のブランチと dev-2.3.9 ブランチをマージし、プルリクエストを作成してリモートリポジトリと同期します。

4. データエンジニアは、顧客取引データを処理する本番環境のLakeflow宣言型パイプラインを管理しています。パイプラインには、transaction_amount > 0やcustomer_id IS NOT NULLといった、いくつかのデータ品質期待値が含まれています。これらの期待値は、SQLのEXPECT句を使用して定義されています。
エンジニアは、最新のパイプライン更新中に各期待値を満たしたレコード数と満たなかったレコード数を分析することで、パイプラインのデータ品質を監視することを目指しています。Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログは、event_log_tableというDeltaテーブルに保存されます。
最新のパイプライン更新では、各期待値の名前、関連付けられたデータセット、期待値を満たしたレコードの数、期待値を満たさなかったレコードの数などの情報を抽出するための、プログラム的に適切なアプローチを決定します。
Lakeflow 宣言型パイプライン イベント ログから必要なデータ品質メトリックを取得する方法はどれですか。

A) Lakeflow 宣言型パイプライン UI を使用して特定のパイプラインに移動し、データセットを選択し、[データ品質] タブを表示して期待メトリックを手動で取得します。
B) event_log_table にアクセスし、event_type = 'expectation_result' のイベントをフィルタリングし、詳細フィールドから期待メトリックを抽出します。
C) event_log_table で、event_type = 'data_quality' のイベントを照会し、passed_records フィールドと failed_records フィールドを直接選択します。
D) event_log_table にアクセスし、event_type = 'flow_progress' のイベントをフィルタリングし、details.flow_progress.data_quality.expectations フィールドを解析して必要なメトリックを抽出します。

5. 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)

B) preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")
C) preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
D)

E)

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