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Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • 分析アプリケーション：統計分布の重要なポイント、データ拡張、そして2つのソースアプリケーション間のデータブレンディングについて説明します。さらに、ラストマイルETL、データブレンディングが効果的なシナリオ、主要な統計指標、記述統計、離散統計と連続統計についても説明します。
トピック 2
  • データの視覚化とダッシュボード：このトピックのサブトピックでは、通知の送信方法、基本的なアラートの設定とトラブルシューティングの方法、更新スケジュールの設定方法、ダッシュボードを共有するメリットとデメリット、クエリパラメータによる出力の変化、すべての視覚化の色の変更方法について説明します。また、カスタマイズされたデータ視覚化、視覚化のフォーマット、クエリベースのドロップダウンリスト、ダッシュボードの共有方法についても説明します。
トピック 3
  • Lakehouse における SQL：データベースからデータを取得するクエリ、SELECT クエリの出力、ANSI SQL の利点、アクセス、そしてシルバーレベルのデータのクリーンアップについて説明します。また、MERGE INTO、INSERT TABLE、COPY INTO を比較対照します。最後に、一般的なスケーリングシナリオにおける UDF の作成と適用に焦点を当てます。
トピック 4
  • データ管理：このトピックでは、データファイル管理ツールとしてのDelta Lake、Delta Lakeによるテーブルメタデータの管理、LakehouseにおけるDelta Lakeの利点、Databricks上のテーブル、テーブル所有者の責任、そしてデータの永続性について説明します。また、テーブルの管理、テーブル所有者によるData Explorerの使用、そして組織固有のPIIデータに関する考慮事項についても説明します。最後に、LOCATIONキーワードの変化と、データセキュリティを確保するためのData Explorerの使用法についても説明します。
トピック 5
  • Databricks SQL：このトピックでは、主要な対象ユーザーと副次的な対象ユーザー、Databricks SQL の利点、基本的な Databricks SQL クエリの補完、スキーマブラウザー、Databricks SQL ダッシュボード、そして Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウスの目的について説明します。さらに、サーバーレス Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウス、Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウスのクラスターサイズとコストのトレードオフ、そして Partner Connect についても詳しく説明します。最後に、小さなファイルのアップロード、Databricks SQL と視覚化ツールの接続、メダリオンアーキテクチャ、ゴールドレイヤー、そしてストリーミングデータを扱う利点について説明します。

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Databricks Certified Data Analyst Associate Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 試験問題 (Q74-Q79):

質問 # 74
A data analyst has recently joined a new team that uses Databricks SQL, but the analyst has never used Databricks before. The analyst wants to know where in Databricks SQL they can write and execute SQL queries.
On which of the following pages can the analyst write and execute SQL queries?

正解：A

解説：
The SQL Editor page is where the analyst can write and execute SQL queries in Databricks SQL. The SQL Editor page has a query pane where the analyst can type or paste SQL statements, and a results pane where the analyst can view the query results in a table or a chart. The analyst can also browse data objects, edit multiple queries, execute a single query or multiple queries, terminate a query, save a query, download a query result, and more from the SQL Editor page. Reference: Create a query in SQL editor


質問 # 75
Which data lakehouse feature results in improved data quality over a traditional data lake?

正解：C

解説：
Option D is correct. ACID-compliant transactions improve reliability and data quality because writes are consistent and atomic rather than leaving partially written or corrupted states. Open formats and SQL access are important lakehouse capabilities, but the feature most directly tied to improved data quality over a traditional data lake is ACID transactions. Official Databricks extract: Delta Lake extends Parquet with a transaction log for "ACID transactions," and Databricks states that Delta Lake adds ACID transactions and schema evolution for reliable, high-quality data.


質問 # 76
Which of the following is a benefit of the Databricks Lakehouse Platform embracing open source technologies?

正解：D

解説：
Option E is correct. A major benefit of open source technologies and open data formats is avoiding vendor lock-in. Databricks supports open formats and interfaces so data can be used across tools and systems rather than being locked into a proprietary platform. Cloud integrations, governance, and workload scalability are Databricks benefits, but the specific benefit of embracing open source is avoiding vendor lock-in. Official Databricks extract: "Using open data formats and interfaces helps to avoid" vendor lock-in, and Databricks states that no proprietary data formats are used because Delta Lake and Iceberg are open source.


質問 # 77
A data analyst has been asked to count the number of customers in each region and has written the following query:

If there is a mistake in the query, which of the following describes the mistake?

正解：E

解説：
In the provided SQL query, the data analyst is trying to count the number of customers in each region. However, they made a mistake by not including the "GROUP BY" clause to group the results by region. Without this clause, the query will not return counts for each distinct region but rather an error or incorrect result. Reference: The need for a GROUP BY clause in such queries can be understood from Databricks SQL documentation: Databricks SQL.
I also noticed that you uploaded an image with your question. The image shows a snippet of an SQL query written in plain text on a white background. The query is attempting to select regions and count customers from a "customers" table and order the results by region. There's no visible syntax highlighting or any other color - it's monochromatic. The query is the same as the one in your question. I'm not sure why you included the image, but maybe you wanted to show me the exact format of your query. If so, you can also use code blocks to display formatted content such as SQL queries. For example, you can write:
SELECT region, count(*) AS number_of_customers
FROM customers
ORDER BY region;
This way, you can avoid uploading images and make your questions more clear and concise. I hope this helps.


質問 # 78
A data analyst has produced a visualization. A stakeholder has viewed the visualization and is complaining that the visualization is difficult to interpret. After looking at the visualization, the analyst determines that the scale of the y-axis must be changed.
Where are the controls for changing the scale of the y-axis in Databricks SQL?

正解：B

解説：
The correct answer is C because axis settings are configured in the visualization editor, specifically under the Y-axis settings. The Query Editor is for writing SQL, not configuring chart axes. User Settings do not control individual chart scales. Dashboard editing may contain visualizations, but the specific control is in the visualization editor's Y Axis configuration.
Official documentation extract used: Databricks chart options state that to configure formatting for the X axis or Y axis, click the corresponding axis tab, and the Y-axis supports scale and range controls.


質問 # 79
......

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