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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:

セクション	目標
コストとパフォーマンスの最適化	- コストとパフォーマンスの最適化 1. deletion vectorsやliquid clusteringなどのDelta最適化手法を理解する 2. データスキップやファイルプルーニングを含む、大規模データセットに対するDatabricksのクエリ最適化手法を理解する 3. クエリプロファイリングを使用して、非効率な結合やデータシャッフルなどのボトルネックを特定する 4. Unity Catalogの管理テーブルが運用オーバーヘッドとメンテナンスの負担を軽減する仕組みと理由を理解する 5. Change Data Feedを適用して、ストリーミングテーブルの制限に対処し、レイテンシを改善する
データの変換、クレンジング、および品質	- データの変換と検証 1. Lakeflow Declarative PipelinesまたはクラシックジョブのAuto Loaderを使用して、不正データの隔離（クアランティン）プロセスを開発する 2. ウィンドウ関数、結合、集計を含む高度な変換を行うための、効率的なSpark SQLおよびPySparkコードを記述する
デバッグとデプロイ	- CI/CDのデプロイ 1. ノートブックとコードのデプロイにDatabricks Gitフォルダーを使用し、GitベースのCI/CDワークフローを構成および統合する 2. Databricks Asset Bundlesを使用してDatabricksリソースを構築およびデプロイする - デバッグとトラブルシューティング 1. Lakeflow Declarative PipelinesのイベントログとSpark UIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesおよびSparkパイプラインをデバッグする 2. ジョブの修復（job repairs）とパラメータの上書きを使用して、エラーを分析し、失敗したジョブランを修復する 3. Spark UI、クラスターログ、システムテーブル、およびクエリプロファイルを使用して診断情報を特定し、エラーのトラブルシューティングを行う
データセキュリティとコンプライアンスの確保	- コンプライアンスの確保 1. データ保持ポリシーに準拠したデータパージ（削除）ソリューションを開発する 2. PII（個人特定情報）を検出してマスクする、コンプライアンスに準拠したバッチおよびストリーミングパイプラインを実装する - データセキュリティメカニズムの適用 1. ACLを使用してワークスペースオブジェクトを保護し、最小権限の原則を適用する 2. ハッシュ化、トークン化、抑制、汎化を含む、匿名化および仮名化の手法を適用する 3. 行フィルターと列マスクを使用して、機密性の高いテーブルデータを保護する
PythonおよびSQLを使用したデータ処理コードの開発	- Lakeflow Declarative Pipelines、SQL、およびApache Sparkを使用したETLパイプラインの構築とテスト 1. Spark Structured StreamingとLakeflow Declarative Pipelinesを比較し、スケーラブルなETLパイプラインに最適なアプローチを決定する 2. APPLY CHANGES APIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesにおけるCDCを簡素化する 3. マテリアライズドビューと比較したストリーミングテーブルのメリットとデメリットを説明する 4. Lakeflow Declarative PipelinesとAuto Loaderを使用して、信頼性が高く本番環境に対応したバッチおよびストリーミングデータパイプラインを構築および管理する 5. 環境、依存関係、高メモリのノートブックタスク、および再試行動作に適した構成を選択する 6. UI、API、またはCLIを介してJobsを使用し、ETLワークロードを作成および自動化する 7. if/elseやforeachなどの制御フロー演算子を使用してパイプラインコンポーネントを作成する 8. assertDataFrameEqual、assertSchemaEqual、DataFrame.transform、テストフレームワーク、およびデバッグツールを使用して、単体テストおよび結合テストを開発する - Pythonおよび開発ツールの使用 1. Databricks Asset Bundlesに最適化されたスケーラブルなPythonプロジェクト構造を設計および実装し、モジュール開発、デプロイ自動化、およびCI/CD統合を可能にする 2. Pandas/Python UDFを使用したユーザー定義関数の開発 3. PyPIパッケージ、ローカルのwheel、ソースアーカイブを含む、外部のサードパーティライブラリのインストールと依存関係の管理およびトラブルシューティングを行う
データガバナンス	- エンタープライズデータのガバナンス 1. Unity Catalogの権限継承モデルの理解を実証する 2. エンタープライズデータに説明とメタデータを作成・追加して、検出可能性を向上させる
データの取り込みと取得	- データ取り込みパイプラインの設計と実装 1. メッセージバスやクラウドストレージなどのソースから、Delta Lake、Parquet、ORC、AVRO、JSON、CSV、XML、テキスト、およびバイナリデータを含むフォーマットを取り込む 2. Deltaを使用して、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理できるアペンド専用のデータパイプラインを作成する
データモデリング	- データモデルの設計と最適化 1. 効率的なクエリと集計を行う分析ワークロード向けのディメンショナルモデルを設計する 2. liquid clusteringを使用してデータレイアウトの決定を簡素化し、クエリパフォーマンスを最適化する 3. Delta Lakeを使用して、大規模なデータセットを管理するためのスケーラブルなデータモデルを設計および実装する 4. パーティショニングやZ-Orderingに対するliquid clusteringのメリットを特定する
監視とアラート	- アラート 1. Workflows UIとJobs APIを使用して、ジョブのステータスやパフォーマンスの問題に関する通知を構成する 2. SQL Alertsを使用してデータ品質を監視する - 監視 1. Query ProfileとSpark UIを使用してワークロードを監視する 2. Databricks REST APIとDatabricks CLIを使用してジョブとパイプラインを監視する 3. Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログを使用してパイプラインを監視する 4. システムテーブルを使用して、リソース使用率、コスト、監査、およびワークロードの可観測性（オブザーバビリティ）を確保する
データの共有とフェデレーション	- データの共有とフェデレーション 1. Databricks間共有を使用したDatabricksデプロイメント間、またはオープン共有プロトコルを使用した外部プラットフォームとの安全なDelta Sharingを実証する 2. サポートされているソースシステム全体で、適切なガバナンスを備えたLakehouse Federationを構成する 3. Delta Sharingを使用して、Lakehouseのライブデータを任意のコンピューティングプラットフォームと共有する

Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題：

問題 #1

A data team is automating a daily multi-task ETL pipeline in Databricks. The pipeline includes a notebook for ingesting raw data, a Python wheel task for data transformation, and a SQL query to update aggregates. They want to trigger the pipeline programmatically and see previous runs in the GUI. They need to ensure tasks are retried on failure and stakeholders are notified by email if any task fails. Which two approaches will meet these requirements? (Choose two.)

A. Use Databricks Asset Bundles (DABs) to deploy the workflow, then trigger individual tasks directly by referencing each task's notebook or script path in the workspace.
B. Use the REST API endpoint /jobs/runs/submit to trigger each task individually as separate job runs and implement retries using custom logic in the orchestrator.
C. Trigger the job programmatically using the Databricks Jobs REST API (/jobs/run-now), the CLI (databricks jobs run-now), or one of the Databricks SDKs.
D. Create a multi-task job using the UI, Databricks Asset Bundles (DABs), or the Jobs REST API (/jobs/create) with notebook, Python wheel, and SQL tasks. Configure task-level retries and email notifications in the job definition.
E. Create a single orchestrator notebook that calls each step with dbutils.notebook.run(), defining a job for that notebook and configuring retries and notifications at the notebook level.

問題 #2

A data architect has heard about lake's built-in versioning and time travel capabilities. For auditing purposes they have a requirement to maintain a full of all valid street addresses as they appear in the customers table.
The architect is interested in implementing a Type 1 table, overwriting existing records with new values and relying on Delta Lake time travel to support long-term auditing. A data engineer on the project feels that a Type 2 table will provide better performance and scalability. Which piece of information is critical to this decision?

A. Delta Lake time travel cannot be used to query previous versions of these tables because Type 1 changes modify data files in place.
B. Shallow clones can be combined with Type 1 tables to accelerate historic queries for long-term versioning.
C. Delta Lake time travel does not scale well in cost or latency to provide a long-term versioning solution.
D. Delta Lake only supports Type 0 tables; once records are inserted to a Delta Lake table, they cannot be modified.
E. Data corruption can occur if a query fails in a partially completed state because Type 2 tables requires setting multiple fields in a single update.

問題 #3

A data engineer, while designing a Pandas UDF to process financial time-series data with complex calculations that require maintaining state across rows within each stock symbol group, must ensure the function is efficient and scalable. Which approach will solve the problem with minimum overhead while preserving data integrity?

A. Use applyInPandas() on a Spark DataFrame that receives all rows for each stock symbol as a Pandas DataFrame, allowing processing within each group while maintaining state variables local to each group's processing function.
B. Use a grouped_agg Pandas UDF that processes each stock symbol group independently, maintaining state through intermediate aggregation results that get passed between successive UDF calls via broadcast variables.
C. Use a SCALAR_ITER Pandas UDF with iterator-based processing, implementing state management through persistent storage (Delta tables) that gets updated after each batch to maintain continuity across iterator chunks.
D. Use a SCALAR Pandas UDF that processes the entire dataset at once, implementing custom partitioning logic within the UDF to group by stock symbol and maintain state using global variables shared across all executor processes.

問題 #4

The data architect has decided that once data has been ingested from external sources into the Databricks Lakehouse, table access controls will be leveraged to manage permissions for all production tables and views.
The following logic was executed to grant privileges for interactive queries on a production database to the core engineering group.
GRANT USAGE ON DATABASE prod TO eng;
GRANT SELECT ON DATABASE prod TO eng;
Assuming these are the only privileges that have been granted to the eng group and that these users are not workspace administrators, which statement describes their privileges?

A. Group members are able to query all tables and views in the prod database, but cannot create or edit anything in the database.
B. Group members are able to query and modify all tables and views in the prod database, but cannot create new tables or views.
C. Group members are able to create, query, and modify all tables and views in the prod database, but cannot define custom functions.
D. Group members have full permissions on the prod database and can also assign permissions to other users or groups.
E. Group members are able to list all tables in the prod database but are not able to see the results of any queries on those tables.

問題 #5

A data engineer wants to join a stream of advertisement impressions (when an ad was shown) with another stream of user clicks on advertisements to correlate when impression led to monitizable clicks.

Which solution would improve the performance?